8 módja annak, hogy lépést tartson az adattudomány legújabb trendjeivel

Az adattudomány folyamatosan fejlődik, és gyakran jelennek meg új dokumentumok és technológiák. Emiatt az adattudósok túlterheltnek érezhetik magukat, amikor lépést akarnak tartani a legújabb innovációkkal.

A megfelelő tippekkel azonban naprakész maradhat, és releváns maradhat ezen a versenyterületen. Így nyolc módszert mutatunk be, amelyekkel lépést tarthat az adattudomány legújabb trendjeivel.

1. Kövesse az adattudományi blogokat és hírleveleket

Az adattudományi blogok nagyszerű módja annak, hogy felfrissítse az alapokat, miközben új ötleteket és technológiákat tanul. Számos technológiai konglomerátum készít kiváló minőségű blogtartalmakat, ahol megismerheti legújabb kísérleteit, kutatásait és projektjeit. Nagyszerű példák Google, Facebook, és Netflix blogokat, ezért ne pazarolja az idejét azok megtekintésével.

Alternatív megoldásként megtekintheti az online kiadványokat és az egyéni hírleveleket. Az Ön tapasztalati szintjétől és a területen elért előrehaladottságától függően ezek a blogok olyan témákkal foglalkozhatnak, amelyeket jobban találhat. Például a Jupyter Notebook Version Control programja könnyebben áttekinthető egy kezdő számára, mint a Google-é

Előnyben részesített tanulás a gyorsítótár kilakoltatásához.

A hírleveleket egyszerű kereséssel is megtalálhatja, de javasoljuk Adatelixír, Data Science Weekly, és KDnuggets News, mivel ezek a legjobbak közé tartoznak.

2. Hallgassa meg a Data Science podcastokat és nézzen YouTube-videókat

A podcastok könnyen elérhetők, és nagyszerű lehetőség, ha időre van szüksége, és útközben szeretne ismereteket szerezni. A podcastok hallgatásával új adattudományi koncepciókat ismerhet meg, miközben egyidejűleg más tevékenységeket is végezhet. Ezenkívül a terület szakértőivel készített interjúk segítségével egyes podcastok betekintést nyújtanak az iparágba, és lehetővé teszik, hogy tanuljon a szakemberek tapasztalataiból.

Másrészt a YouTube jobb alternatíva az audiovizuális tanulók számára, és számos videót is kínál. Olyan csatornák, mint Data School és StatQuest Josh Starmerrel témák széles skáláját fedi le mind a törekvő, mind a tapasztalt adattudósok számára. Új trendeket és módszereket is érintenek, ezért érdemes ezeket a csatornákat követni.

Könnyű elveszni a podcastok és videók tengerében, ezért gondosan válassza ki a részletes videókat és a legjobb podcastok az adattudományhoz. Így pontos ismereteket szerezhetsz a legjobb alkotóktól és csatornáktól.

3. Tanfolyamokból és könyvekből tanuljon adattudományi készségeket és fogalmakat

Az online kurzusok lehetővé teszik az adattudományi akadémikusoktól és szakértőktől való tanulást, akik több éves tapasztalatukat emészthető tartalomba sűrítik. A legutóbbi kurzusok számos adattudományi szükségletet fednek le, a hard-core gépi tanulástól a gépi tanulásig adattudományi pályakezdés diploma nélkül. Lehet, hogy nem olcsók, de az általuk adott értékben megérik az árukat.

Emellett a könyvek is fontos szerepet játszanak. A jelenlegi adattudományi könyvek olvasása segíthet új technikák elsajátításában, a valós adattudományi alkalmazások megértésében, valamint a kritikus gondolkodás és a problémamegoldó készségek fejlesztésében. Ezek a könyvek olyan mélyreható adattudományi fogalmakat ismertetnek, amelyeket máshol nem találhat.

Ilyen könyvek közé tartozik Az adattudományi kézikönyv, Data Science a Google Cloud Platformon, és Gondolj Bayesre. Érdemes megnéznie néhány adattudományi kurzust is olyan webhelyeken, mint például Coursera és Udemy.

4. Találkozzon az iparági szakértőkkel és rendezvények és közösségek rajongóival

A konferenciákon való részvétel a hasonló gondolkodású egyének környezetébe vezet be, akikkel kapcsolatba léphet. Bár az idegenekkel való beszélgetés kényelmetlenül érezheti magát, sokat tanulhat az emberektől ezeken az eseményeken. Ha otthon marad, valószínűleg lemarad a hálózatépítésről, a munkalehetőségekről és a modern technikákról, mint pl mély tanulási módszerek.

Ezenkívül az előadások lehetővé teszik más projektek megfigyelését és a legújabb trendek megismerését. Bátorító és tanulságos látni, hogy mire készülnek a nagy technológiai cégek, és mindig el lehet venni tőlük valamit, amit a munkád során alkalmazni tudsz.

Az adattudományi események lehetnek fizikaiak vagy virtuálisak. Néhány jó adattudományi esemény, amelyet figyelembe kell venni, a Open Data Science Conference (ODSC), Adattudományi Szalon, és a Big Data és Analytics csúcstalálkozó.

5. Vegyen részt adattudományi versenyeken és hackathonokon

Az adattudományi hackathonok egyesítik az adattudósokat, hogy olyan modelleket dolgozzanak ki, amelyek adott időkereten belül megoldják a valós problémákat. Különféle platformok üzemeltethetik őket, például a Kaggle, a DataHack vagy az UN Big Data Hackathon.

A hackathonokon való részvétel növeli tudását és pontosságát, és megismerheti a legújabb adattudományi eszközöket és népszerű modellépítési technikákat. Az eredményektől függetlenül a hackathonokon való versenyzés más adatkutatókkal értékes betekintést nyújt az adattudomány legújabb vívmányaiba.

Fontolja meg a részvételt a NERSC Open Hackathon, BNL Nyílt Hackathonés más virtuális hackathonok. Ne felejtsen el regisztrálni a fizikai hackathonokra sem, amelyek az Ön tartózkodási helye közelében zajlanak.

6. Hozzájáruljon a Data Science nyílt forráskódú vagy szociális jó projektekhez

A nyílt forráskódú adattudományi projektekben való részvétel lehetővé teszi, hogy más adatkutatókkal dolgozzon együtt a fejlesztésben. Tőlük megismerheti az adattudományi közösség által használt új eszközöket és keretrendszereket, valamint tanulmányozhatja a munkája során megvalósítandó projektkódokat.

Ezenkívül együttműködhet más, különböző nézőpontú adattudósokkal egy olyan környezetben, ahol ösztönözni kell az ötletek, visszajelzések és meglátások cseréjét. Felfedezheti az adattudományi szakemberek által használt legújabb technikákat, az iparági szabványokat, a bevált gyakorlatokat, valamint azt, hogy hogyan tartanak lépést az adattudományi trendekkel.

Először keressen olyan adattárakat, amelyeken az adattudományi téma szerepel GitHub vagy Kaggle. Miután felfedezett egy projektet, gondolja át, hogyan járulhat hozzá, függetlenül a készségszinttől, és kezdjen el együttműködni más adatkutatókkal.

Az adattudományi gondolatok vezetőinek és befolyásolóinak követése a közösségi médiában folyamatosan tájékoztatja Önt a legújabb adattudományi trendekről. Így megismerheti véleményüket a meglévő témákról, és naprakész híreket az adattudományi trendekről. Ezenkívül lehetővé teszi, hogy bonyolult témákról érdeklődjön, és megkapja a választ.

Egy lépéssel tovább léphet, és követheti a Google-t, a Facebookot, az Apple-t és más nagy technológiai cégeket Twitter. Ez megadja neked a tudás kiváltságát várható technológiai trendek, nem csak az adattudományra korlátozódik.

Kirk Borne, Ronald van Loon, és Ian Goodfellow az adattudományi közösség egyik legnagyobb neve. Kövesse őket és a nagy technológiai cégeket a Twitteren és más közösségi oldalakon, hogy naprakész legyen.

8. Ossza meg adattudományi munkáját és meglátásait

Munkájának megosztása lehetővé teszi, hogy visszajelzéseket és javaslatokat kapjon más adattudósoktól, akik különböző tapasztalati szinttel és kitettséggel rendelkeznek. Megjegyzéseik, kérdéseik és kritikáik segíthetnek abban, hogy naprakész maradjon az adattudomány legújabb trendjeivel kapcsolatban.

Trendi ötleteket, módszereket, eszközöket vagy forrásokat fedezhet fel, amelyeket korábban nem ismert, ha meghallgatja javaslataikat. Például előfordulhat, hogy valaki tudtán kívül a Python egy elavult verzióját használja, amíg fel nem teszi a munkáját az internetre, és valaki rá nem mutat.

Olyan oldalak, mint Kaggle és Viszály több adattudományi csoporttal rendelkezik, amelyeken keresztül megoszthatja munkáját és tanulhat. Miután regisztrált és csatlakozott egy csoporthoz, kezdjen el kérdéseket feltenni és kapcsolatba lépni más adatkutatókkal. Részesítse előnyben a tudást, ne felejtse el alázatosnak lenni, és próbáljon meg kölcsönösen előnyös barátságokat kiépíteni más adattudósokkal.

Legyen egész életen át tartó tanuló az adattudományban

Folyamatos tanulásra van szükség ahhoz, hogy adattudósként értékes maradjon, de nehéz lehet egyedül lépést tartani. Következésképpen meg kell találnia egy megfelelő közösséget, amely segít Önnek, és a Discord az egyik legjobb platform. Keressen egy szervert ugyanazon a területen dolgozó emberekkel, és folytassa a tanulást az új csapattal.