8 načinov, kako ostati na tekočem z najnovejšimi trendi podatkovne znanosti

Podatkovna znanost se nenehno razvija, pri čemer se pogosto pojavljajo novi dokumenti in tehnologije. Kot taki se lahko podatkovni znanstveniki počutijo preobremenjeni, ko poskušajo slediti najnovejšim inovacijam.

Vendar pa lahko s pravimi nasveti ostanete na tekočem in ostanete relevantni na tem konkurenčnem področju. Tukaj je torej osem načinov, kako ostati na tekočem z najnovejšimi trendi podatkovne znanosti.

1. Spremljajte spletne dnevnike in glasila podatkovne znanosti

Blogi o podatkovni znanosti so odličen način za osvežitev osnov, hkrati pa spoznavate nove ideje in tehnologije. Več tehnoloških konglomeratov proizvaja visokokakovostno vsebino spletnega dnevnika, kjer lahko izveste o njihovih najnovejših poskusih, raziskavah in projektih. Odlični primeri so Google, Facebook, in Netflix bloge, zato ne izgubljajte časa in jih preverite.

Lahko pa si ogledate spletne publikacije in posamezna glasila. Glede na vašo raven izkušenj in napredek na tem področju lahko ti blogi obravnavajo teme, ki se vam zdijo bolj primerne. Na primer, nadzor različic za Jupyter Notebook je začetniku lažje prebavljiv kot Googlov

Prednostno učenje za izgon predpomnilnika.

Glasila lahko najdete s preprostim iskanjem, vendar priporočamo Podatkovni eliksir, Data Science Weekly, in Novice KDnuggets, saj so to eni izmed najboljših.

2. Poslušajte podcaste Data Science in glejte videoposnetke YouTube

Podcasti so zlahka dostopni in odlična možnost, ko ste v stiski s časom in želite pridobiti znanje na poti. Poslušanje podcastov vas izpostavi novim konceptom znanosti o podatkih, medtem ko vam omogoča sočasno izvajanje drugih dejavnosti. Z uporabo intervjujev s strokovnjaki na tem področju nekateri podcasti ponujajo tudi okno v panogo in vam omogočajo, da se učite iz izkušenj strokovnjakov.

Po drugi strani pa je YouTube boljša alternativa za avdiovizualne učence in ima na voljo več videoposnetkov. Kanali všeč Podatkovna šola in StatQuest z Joshom Starmerjem pokrivajo široko paleto tem za ambiciozne in izkušene podatkovne znanstvenike. Dotikajo se tudi novih trendov in metod, zato je spremljanje teh kanalov dobra ideja, da ostanete na tekočem.

V morju podcastov in videoposnetkov se zlahka izgubite, zato skrbno izberite podrobne videoposnetke in najboljši podcasti za podatkovno znanost. Tako lahko pridobite natančno znanje od najboljših ustvarjalcev in kanalov.

3. Naučite se veščin in konceptov znanosti o podatkih iz tečajev in knjig

Spletni tečaji omogočajo učenje od akademikov in strokovnjakov podatkovne znanosti, ki strnejo svoje dolgoletne izkušnje v prebavljivo vsebino. Nedavni tečaji pokrivajo več potreb podatkovne znanosti, od zahtevnega strojnega učenja do začetek kariere v podatkovni znanosti brez diplome. Morda niso poceni, vendar so vredni svoje cene glede na vrednost, ki jo dajejo.

Poleg tega imajo knjige pomembno vlogo. Branje trenutnih knjig o podatkovni znanosti vam lahko pomaga pri učenju novih tehnik, razumevanju dejanskih aplikacij podatkovne znanosti ter razvijanju kritičnega razmišljanja in veščin reševanja problemov. Te knjige razlagajo poglobljene koncepte znanosti o podatkih, ki jih morda ne boste našli drugje.

Takšne knjige vključujejo Priročnik o podatkovni znanosti, Podatkovna znanost na platformi Google Cloud, in Pomisli na Bayesa. Oglejte si tudi nekaj tečajev znanosti o podatkih na spletnih mestih, kot je Coursera in Udemy.

4. Spoznajte panožne strokovnjake in navdušence iz dogodkov in skupnosti

Udeležba na konferencah vas popelje v okolje enako mislečih posameznikov, s katerimi se lahko povežete. Čeprav je pogovor z neznanci morda neudoben, se boste od ljudi na teh dogodkih veliko naučili. Če ostanete doma, boste verjetno zamudili mreženje, zaposlitvene priložnosti in sodobne tehnike, kot je metode globokega učenja.

Poleg tega vam predstavitve omogočajo opazovanje drugih projektov in se seznanite z najnovejšimi trendi. Videti, kaj nameravajo velika tehnološka podjetja, je spodbudno in poučno, od njih pa lahko vedno nekaj vzamete in uporabite pri svojem delu.

Podatkovni znanstveni dogodki so lahko fizični ali virtualni. Nekateri dobri dogodki podatkovne znanosti, ki jih je treba upoštevati, so Open Data Science Conference (ODSC), Salon podatkovne znanosti, in Vrh velikih podatkov in analitike.

5. Sodelujte na tekmovanjih v podatkovni znanosti in hackathonih

Hekatoni podatkovne znanosti združujejo podatkovne znanstvenike, da razvijejo modele, ki rešujejo probleme iz resničnega sveta v določenem časovnem okviru. Gostijo jih lahko različne platforme, kot so Kaggle, DataHack ali UN Big Data Hackathon.

Sodelovanje v hackathonih izboljša vaše mojstrstvo in natančnost ter vas izpostavi najnovejšim orodjem za podatkovno znanost in priljubljenim tehnikam za gradnjo modelov. Ne glede na vaše rezultate tekmovanje z drugimi podatkovnimi znanstveniki na hekatonih ponuja dragocen vpogled v najnovejši napredek podatkovne znanosti.

Razmislite o sodelovanju v NERSC Open Hackathon, BNL Open Hackathon, in drugi virtualni hekatoni. Prav tako se ne pozabite registrirati za fizične hackathone, ki se morda odvijajo v bližini vaše lokacije.

6. Prispevajte k odprtokodnim ali družbeno dobrim projektom znanosti o podatkih

Prispevanje k odprtokodnim projektom podatkovne znanosti vam omogoča sodelovanje z drugimi podatkovnimi znanstveniki v razvoju. Od njih se boste naučili novih orodij in okvirov, ki jih uporablja skupnost znanosti o podatkih, in lahko preučite kode projektov, ki jih boste implementirali v svoje delo.

Poleg tega lahko sodelujete z drugimi podatkovnimi znanstveniki z različnimi perspektivami v okolju, kjer se spodbuja izmenjava idej, povratnih informacij in vpogledov. Odkrijete lahko najnovejše tehnike, ki jih uporabljajo strokovnjaki za podatkovno znanost, industrijske standarde, najboljše prakse in kako sledijo trendom podatkovne znanosti.

Najprej poiščite repozitorije, označene s temo znanosti o podatkih GitHub ali Kaggle. Ko odkrijete projekt, razmislite, kako prispevati, ne glede na vašo raven spretnosti, in začnite sodelovati z drugimi podatkovnimi znanstveniki.

Spremljanje voditeljev podatkovne znanosti in vplivnežev na družbenih medijih vas obvešča o najnovejših trendih podatkovne znanosti. Tako se lahko seznanite z njihovimi pogledi na obstoječe vsebine in najnovejšimi novicami o trendih podatkovne znanosti. Poleg tega vam omogoča, da povprašate o zapletenih temah in dobite njihov odgovor.

Lahko naredite korak dlje in spremljate Google, Facebook, Apple in druga velika tehnološka podjetja Twitter. To vam daje privilegij vedeti pričakovani tehnološki trendi, ne samo na znanost o podatkih.

Kirk Borne, Ronald van Loon, in Ian Goodfellow so nekatera največja imena v skupnosti podatkovnih znanosti. Začnite spremljati njih in velika tehnološka podjetja na Twitterju in drugih družbenih medijih, da boste vedno na tekočem.

8. Delite svoje delo in vpoglede v znanosti o podatkih

Če delite svoje delo, lahko dobite povratne informacije in predloge drugih podatkovnih znanstvenikov z različnimi stopnjami izkušenj in izpostavljenosti. Njihovi komentarji, vprašanja in kritike vam lahko pomagajo ostati na tekočem z najnovejšimi trendi v znanosti o podatkih.

S poslušanjem njihovih predlogov lahko odkrijete trendovske ideje, metode, orodja ali vire, ki jih morda prej niste poznali. Na primer, oseba lahko nevede uporablja zastarelo različico Pythona, dokler ne objavi svojega dela na spletu in nekdo nanj ne opozori.

Spletna mesta, kot so Kaggle in Discord imate več skupin podatkovne znanosti, prek katerih lahko delite svoje delo in se učite. Ko se prijavite in pridružite skupini, začnite postavljati vprašanja in sodelovati z drugimi podatkovnimi znanstveniki. Dajte prednost znanju, ne pozabite biti skromni in poskušajte zgraditi vzajemno koristna prijateljstva z drugimi podatkovnimi znanstveniki.

Bodite vseživljenjski učenec podatkovne znanosti

Nenehno učenje je potrebno, da ostanete dragoceni kot podatkovni znanstvenik, vendar je lahko težko slediti temu samemu. Posledično boste morali poiskati primerno skupnost, ki vam bo pomagala, in Discord je ena najboljših platform za iskanje. Poiščite strežnik z ljudmi na istem področju in nadaljujte z učenjem s svojo novo ekipo.