Наука о данных постоянно развивается, часто появляются новые и более продвинутые документы и технологии. Таким образом, специалисты по данным могут чувствовать себя перегруженными, пытаясь не отставать от последних появившихся инноваций и внедрять их в свой рабочий процесс.
Тем не менее, с правильными советами вы можете оставаться в курсе событий и оставаться актуальными в этой конкурентной сфере. Следовательно, вот несколько отличных способов оставаться в курсе последних тенденций в науке о данных. Проверять Лучшие приложения и инструменты для анализа данных, которые вы можете быстро научиться использовать.
1. Просматривайте блоги и информационные бюллетени по науке о данных
Блоги по науке о данных — отличный способ освежить в памяти основы, узнавая о новых идеях и технологиях. Многие технологические конгломераты создают высококачественный контент в блогах, где вы можете узнать об их последних экспериментах, исследованиях и проектах. Отличный пример — блоги Google و что его цель و Netflix Так что не теряйте время и идите смотреть.
Кроме того, вы можете искать онлайн-публикации и отдельные информационные бюллетени. В зависимости от вашего уровня опыта и достижений в этой области, эти блоги могут охватывать темы, которые могут показаться вам наиболее актуальными. Например, новичку легче понять управление версиями для Jupyter Notebook, чем изучить настройки Google для очистки кеша.
Вы можете найти информационные бюллетени, выполнив простой поиск, но мы рекомендуем использовать Эликсир данных و Еженедельник Data Science و KDnuggets Новости Потому что они одни из лучших.
2. Слушайте подкасты и смотрите видеоролики о науке о данных на YouTube.
Подкасты легко доступны и являются отличным вариантом, когда вы чувствуете, что вам не хватает времени и вам нужны знания на ходу. Прослушивание подкастов знакомит вас с новыми концепциями науки о данных, позволяя вам одновременно заниматься другими делами. Кроме того, используя интервью с экспертами в этой области, некоторые подкасты открывают окно в отрасль и позволяют вам учиться на опыте профессионалов.
С другой стороны, YouTube является лучшей альтернативой для аудиовизуальных учащихся, поскольку он предоставляет в ваше распоряжение множество видео. Каналы, как Школа данных و Статквест Джош Стармер предлагает широкий спектр тем как для начинающих, так и для опытных специалистов по данным. Они также затрагивают новые тенденции и стили, поэтому подписка на эти каналы — хорошая идея, чтобы оставаться в курсе.
Легко потеряться в море подкастов и видео, поэтому тщательно выбирайте наши подробные видео и лучшие подкасты по науке о данных. Таким образом, вы можете получить точные сведения о лучших создателях и каналах. Проверять Этика данных: кодекс поведения, которому должен следовать каждый специалист по данным..
3. Изучите навыки и концепции науки о данных из курсов и книг
Онлайн-курсы позволяют учиться у ученых и экспертов в области науки о данных, которые объединяют свой многолетний опыт в удобном для просмотра контенте. Современные курсы охватывают многие основы науки о данных, от жесткого машинного обучения до начала карьеры в науке о данных без степени. Это может быть недешево, но оно того стоит за ценность, которую он обеспечивает.
Кроме того, книги также играют важную роль. Чтение современных книг по науке о данных может помочь вам освоить новые методы, понять, как наука о данных используется в реальном мире, а также развить критическое мышление и навыки решения проблем. В этих книгах подробно объясняются концепции науки о данных, которые вы, возможно, не найдете больше нигде.
Некоторые из этих книг включают буклет Справочник по науке о данных и наука о данных на Виртуальная платформа Google و Думайте Байеса. Вы также должны проверить некоторые курсы по науке о данных на таких платформах, как Coursera و Udemy. Проверять Лучшие бесплатные платформы онлайн-обучения для любого предмета или уровня навыков.
4. Познакомьтесь с отраслевыми экспертами и энтузиастами из мероприятий и сообществ.
Посещение конференций помещает вас в среду единомышленников, с которыми вы можете общаться. Хотя общение с незнакомцами может показаться неудобным, на таких мероприятиях вы узнаете много нового. Оставаясь дома, вы потенциально упускаете возможность развития профессиональных сетей, возможностей трудоустройства и новых технологий, таких как методы глубокого обучения.
Кроме того, презентации позволяют следить за другими проектами и узнавать о последних тенденциях. Наблюдение за тем, что делают крупные технологические компании, вдохновляет и учит, и вы всегда можете извлечь из этого что-то для развития своего бизнеса.
События науки о данных могут быть физическими или виртуальными. Некоторые хорошие события в области науки о данных, которые следует учитывать: Конференция по открытым данным (ОДСК) иСалон науки о данных , وВершина больших данных и аналитики.
5. Участвуйте в конкурсах и хакатонах по науке о данных
Хакатон по науке о данных объединяет специалистов по обработке и анализу данных для разработки моделей, решающих реальные проблемы в заданные сроки. Он может быть организован на разных платформах, таких как Kaggle, DataHack или UN Big Data Hackathon.
Участие в хакатонах повышает ваше мастерство и точность, а также знакомит вас с новейшими инструментами обработки данных и популярными методами построения пользовательских моделей. Независимо от ваших результатов, участие в хакатонах с другими специалистами по данным дает ценную информацию о последних достижениях в области науки о данных.
Рассмотрите возможность участия в Открытый хакатон NESC و Открытый хакатон BNL И другие виртуальные хакатоны. Кроме того, не забудьте зарегистрироваться для участия в реальных хакатонах, которые могут проходить поблизости от вашего местонахождения. Проверять Руководство для начинающих по Kaggle для науки о данных.
6. Внесите свой вклад в проекты по науке о данных с открытым исходным кодом или хорошие социальные проекты.
Участие в проектах по науке о данных с открытым исходным кодом позволяет вам работать с другими учеными по данным в разработке. Среди них вы изучите новые инструменты и фреймворки, используемые сообществом специалистов по данным, и сможете изучить коды проектов, чтобы внедрить их в свою работу.
Кроме того, вы можете сотрудничать с другими учеными, у которых разные точки зрения, в среде, где поощряется обмен идеями, отзывы и идеи. Узнайте о новейших технологиях, используемых профессионалами в области обработки данных, отраслевых стандартах, передовом опыте и о том, как не отставать от тенденций в области обработки данных.
Во-первых, найдите помеченные репозитории, связанные с темой науки о данных, на GitHub или Каггл. Как только вы определитесь с проектом, подумайте о том, как вы можете внести свой вклад, независимо от уровня ваших навыков, и начните сотрудничать с другими специалистами по данным.
7. Следите за лидерами отрасли и влиятельными лицами в социальных сетях.
Подписываясь на лидеров мнений и влиятельных лиц в области науки о данных в социальных сетях, вы будете в курсе последних тенденций в области науки о данных. Таким образом, вы можете узнать их взгляды на текущие темы и последние новости о тенденциях в области науки о данных. Кроме того, он позволяет вам задавать вопросы по сложным темам и получать ответы.
Вы можете сделать еще один шаг и подписаться на Google, Facebook, Apple и другие крупные технологические компании на Facebook. Twitter. Это дает вам привилегию знать, каких технологических тенденций вы можете ожидать, а не только о науке о данных.
считает все Кирк Борн وРональд Ван Лун وЯн Гудфеллоу Одно из самых громких имен в сообществе специалистов по данным. Начните следить за ними, а также за крупными технологическими компаниями в Twitter и других социальных сетях, чтобы оставаться в курсе последних событий. Проверять Как стать специалистом по вводу данных.
8. Поделитесь своей работой и видением в области науки о данных
Совместное использование вашей работы позволяет вам получать оценки, предложения и отзывы от других специалистов по данным с разным уровнем знаний и опыта. Их комментарии, вопросы и критические замечания помогут вам быть в курсе последних тенденций в науке о данных.
Вы можете открыть для себя модные идеи, методы, инструменты или ресурсы, о которых вы, возможно, не знали раньше, прислушиваясь к их предложениям. Например, человек может непреднамеренно использовать старую версию Python до тех пор, пока он не опубликует свою работу в Интернете, и кто-то не укажет ему на исправление.
Веб-сайты, такие как Kaggle و Discord Множество групп по науке о данных, где вы можете делиться своей работой и учиться. После того, как вы зарегистрируетесь и присоединитесь к группе, начните задавать вопросы и взаимодействовать с другими специалистами по данным. Расставьте приоритеты в знаниях, помните о скромности и старайтесь строить взаимовыгодные дружеские отношения с другими учеными, занимающимися данными. Проверять Некоторые высокооплачиваемые рабочие места для аналитика данных.
Станьте пожизненным учеником в области науки о данных
Непрерывное обучение необходимо для того, чтобы оставаться ценным специалистом по данным, но может быть сложно идти в ногу со всем самостоятельно. Таким образом, вам нужно будет найти подходящее сообщество, которое поможет вам, и Discord — одна из лучших платформ для поиска сообщества. Найдите сервер с людьми из того же домена и продолжайте обучение с новой командой. Вы можете просмотреть сейчас Коллекция ботов Discord для повышения производительности.
