8 modi per rimanere al passo con le ultime tendenze nella scienza dei dati

La scienza dei dati è in continua evoluzione, con nuovi documenti e tecnologie che escono frequentemente. Pertanto, i data scientist possono sentirsi sopraffatti quando cercano di stare al passo con le ultime innovazioni.

Tuttavia, con i consigli giusti, puoi rimanere aggiornato e rimanere rilevante in questo campo competitivo. Pertanto, ecco otto modi per rimanere al passo con le ultime tendenze nella scienza dei dati.

1. Segui i blog e le newsletter di Data Science

I blog di data science sono un ottimo modo per rispolverare le nozioni di base mentre si imparano nuove idee e tecnologie. Diversi conglomerati tecnologici producono contenuti di blog di alta qualità in cui è possibile conoscere i loro ultimi esperimenti, ricerche e progetti. Grandi esempi sono Google, Facebook, E Netflix blog, quindi non perdere tempo a controllarli.

In alternativa, puoi consultare le pubblicazioni online e le singole newsletter. A seconda del tuo livello di esperienza e del tuo avanzamento nel campo, questi blog possono affrontare argomenti che potresti trovare più facilmente riconoscibili. Ad esempio, il controllo della versione per Jupyter Notebook è più facile da digerire per un principiante rispetto a quello di Google Apprendimento delle preferenze per l'eliminazione della cache.

Puoi trovare le newsletter facendo una semplice ricerca, ma ti consigliamo Elisir di dati, Settimanale di scienza dei dati, E Novità di KDnuggets, in quanto questi sono alcuni dei migliori.

2. Ascolta i podcast sulla scienza dei dati e guarda i video di YouTube

I podcast sono facilmente accessibili e rappresentano un'ottima opzione quando hai poco tempo e desideri acquisire conoscenze ovunque ti trovi. L'ascolto di podcast ti espone a nuovi concetti di scienza dei dati mentre ti consente di svolgere altre attività contemporaneamente. Inoltre, utilizzando interviste con esperti del settore, alcuni podcast offrono una finestra sul settore e ti consentono di imparare dalle esperienze dei professionisti.

D'altra parte, YouTube è un'alternativa migliore per gli studenti audiovisivi e ha diversi video a tua disposizione. Canali come Scuola di dati E StatQuest con Josh Starmer coprono una vasta gamma di argomenti per data scientist sia aspiranti che esperti. Toccano anche nuove tendenze e metodi, quindi seguire questi canali è una buona idea per tenersi aggiornati.

È facile perdersi in un mare di podcast e video, quindi seleziona attentamente video dettagliati e il migliori podcast per la scienza dei dati. In questo modo, puoi acquisire una conoscenza accurata dai migliori creatori e canali.

3. Impara abilità e concetti di scienza dei dati da corsi e libri

I corsi online consentono di apprendere da accademici ed esperti di scienza dei dati, che condensano i loro anni di esperienza in contenuti digeribili. I corsi recenti coprono diverse necessità di scienza dei dati, dall'apprendimento automatico hard-core a iniziare una carriera nella scienza dei dati senza una laurea. Potrebbero non essere economici, ma valgono il loro costo nel valore che danno.

Inoltre, anche i libri giocano un ruolo importante. Leggere gli attuali libri di scienza dei dati può aiutarti ad apprendere nuove tecniche, comprendere le applicazioni di scienza dei dati del mondo reale e sviluppare capacità di pensiero critico e risoluzione dei problemi. Questi libri spiegano concetti approfonditi di data science che potresti non trovare altrove.

Tali libri includono Il manuale di scienza dei dati, Scienza dei dati su Google Cloud Platform, E Pensa a Bayes. Dovresti anche dare un'occhiata ad alcuni corsi di scienza dei dati su siti come Coursera E Udemy.

4. Incontra esperti del settore e appassionati di eventi e comunità

Partecipare alle conferenze ti introduce in un ambiente di persone che la pensano allo stesso modo con cui puoi entrare in contatto. Anche se parlare con estranei può farti sentire a disagio, imparerai molto dalle persone che partecipano a questi eventi. Restando a casa, probabilmente perderai reti, opportunità di lavoro e tecniche moderne come metodi di apprendimento profondo.

Inoltre, le presentazioni consentono di osservare altri progetti e familiarizzare con le ultime tendenze. Vedere cosa stanno facendo le grandi aziende tecnologiche è incoraggiante ed educativo e puoi sempre portare via qualcosa da loro da applicare nel tuo lavoro.

Gli eventi di data science possono essere fisici o virtuali. Alcuni buoni eventi di data science da considerare sono il Conferenza sulla scienza dei dati aperta (ODSC), Salone della scienza dei dati, e il Vertice su Big Data e Analytics.

5. Partecipa a gare di data science e hackathon

Gli hackathon di data science uniscono data scientist per sviluppare modelli che risolvono problemi del mondo reale entro un periodo di tempo specificato. Possono essere ospitati da varie piattaforme, come Kaggle, DataHack o UN Big Data Hackathon.

La partecipazione agli hackathon migliora la tua padronanza e accuratezza e ti espone agli ultimi strumenti di data science e alle tecniche più diffuse per la creazione di modelli. Indipendentemente dai tuoi risultati, competere con altri data scientist negli hackathon offre preziose informazioni sugli ultimi progressi nella scienza dei dati.

Prendi in considerazione la possibilità di partecipare al Hackathon aperto NERSC, BNL Open Hackathone altri hackathon virtuali. Inoltre, non dimenticare di registrarti per gli hackathon fisici che potrebbero aver luogo vicino alla tua posizione.

6. Contribuire a Data Science Open Source o progetti di bene sociale

Contribuire a progetti di data science open source ti consente di collaborare con altri data scientist in fase di sviluppo. Da loro imparerai nuovi strumenti e framework utilizzati dalla comunità di data science e potrai studiare i codici di progetto da implementare nel tuo lavoro.

Inoltre, puoi collaborare con altri data scientist con prospettive diverse in un ambiente in cui lo scambio di idee, feedback e approfondimenti è incoraggiato. Puoi scoprire le tecniche più recenti utilizzate dai professionisti della scienza dei dati, gli standard di settore, le best practice e il modo in cui tengono il passo con le tendenze della scienza dei dati.

Innanzitutto, cerca i repository contrassegnati con l'argomento di data science attivo Git Hub o Kaggle. Una volta scoperto un progetto, considera come contribuire, indipendentemente dal tuo livello di abilità, e inizia a collaborare con altri data scientist.

Seguire i leader di pensiero e gli influencer della scienza dei dati sui social media ti tiene informato sulle ultime tendenze della scienza dei dati. In questo modo, puoi conoscere le loro opinioni su argomenti esistenti e notizie aggiornate sulle tendenze della scienza dei dati. Inoltre, ti consente di informarti su argomenti complicati e ottenere la loro risposta.

Puoi fare un ulteriore passo avanti e seguire Google, Facebook, Apple e altre grandi aziende tecnologiche Cinguettio. Questo ti dà il privilegio di sapere tendenze tecnologiche da aspettarsi, non solo limitato alla scienza dei dati.

Kirk Borne, Ronald van Loon, E Ian Goodfellow sono alcuni dei più grandi nomi nella comunità della scienza dei dati. Inizia a seguire loro e le grandi aziende tecnologiche su Twitter e altri siti di social media per rimanere aggiornato.

8. Condividi il tuo lavoro e approfondimenti sulla scienza dei dati

Condividere il tuo lavoro ti consente di ottenere feedback e suggerimenti da altri data scientist con diversi livelli di esperienza ed esposizione. I loro commenti, domande e critiche possono aiutarti a rimanere aggiornato sulle ultime tendenze della scienza dei dati.

Puoi scoprire idee, metodi, strumenti o risorse alla moda che potresti non conoscere prima ascoltando i loro suggerimenti. Ad esempio, una persona può inconsapevolmente utilizzare una versione obsoleta di Python fino a quando non pubblica il suo lavoro online e qualcuno lo fa notare.

Siti come Kaggle E Discordia avere diversi gruppi di data science attraverso i quali puoi condividere il tuo lavoro e imparare. Dopo esserti iscritto e esserti unito a un gruppo, inizia a fare domande e a interagire con altri data scientist. Dai la priorità alla conoscenza, ricorda di essere umile e cerca di costruire amicizie reciprocamente vantaggiose con altri data scientist.

Diventa uno studente permanente in Data Science

L'apprendimento continuo è necessario per rimanere prezioso come data scientist, ma può essere difficile tenere il passo da solo. Di conseguenza, dovrai trovare una community adatta per aiutarti e Discord è una delle migliori piattaforme per trovarne una. Trova un server con persone nello stesso campo e continua a imparare con il tuo nuovo team.