8 τρόποι για να παραμείνετε στην κορυφή των τελευταίων τάσεων στην Επιστήμη των Δεδομένων

Η επιστήμη των δεδομένων εξελίσσεται συνεχώς, με νέες εργασίες και τεχνολογίες να κυκλοφορούν συχνά. Ως εκ τούτου, οι επιστήμονες δεδομένων μπορεί να αισθάνονται συγκλονισμένοι όταν προσπαθούν να συμβαδίσουν με τις τελευταίες καινοτομίες.

Ωστόσο, με τις σωστές συμβουλές, μπορείτε να παραμείνετε ενημερωμένοι και να παραμείνετε σχετικοί σε αυτόν τον ανταγωνιστικό τομέα. Έτσι, εδώ είναι οκτώ τρόποι για να παραμείνετε στην κορυφή των τελευταίων τάσεων στην επιστήμη των δεδομένων.

1. Ακολουθήστε τα ιστολόγια και τα ενημερωτικά δελτία Data Science

Τα ιστολόγια επιστήμης δεδομένων είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να μάθετε τα βασικά ενώ μαθαίνετε για νέες ιδέες και τεχνολογίες. Αρκετοί όμιλοι τεχνολογίας παράγουν υψηλής ποιότητας περιεχόμενο ιστολογίου όπου μπορείτε να μάθετε για τα πιο πρόσφατα πειράματα, έρευνες και έργα τους. Σπουδαία παραδείγματα είναι

Google, Facebook, και Netflix blogs, οπότε μην χάνετε χρόνο να τα ελέγξετε.

Εναλλακτικά, μπορείτε να δείτε διαδικτυακές δημοσιεύσεις και μεμονωμένα ενημερωτικά δελτία. Ανάλογα με το επίπεδο εμπειρίας και την πρόοδό σας στον τομέα, αυτά τα ιστολόγια μπορεί να αφορούν θέματα που θα βρείτε πιο σχετικά. Για παράδειγμα, ο Έλεγχος έκδοσης για το Jupyter Notebook είναι πιο εύκολο να το αφομοιώσει ένας αρχάριος από αυτό της Google Εκμάθηση προτιμήσεων για εξώθηση κρυφής μνήμης.

Μπορείτε να βρείτε ενημερωτικά δελτία κάνοντας μια απλή αναζήτηση, αλλά θα το συνιστούσαμε Data Elixir, Data Science Weekly, και Ειδήσεις KDnuggets, καθώς αυτά είναι μερικά από τα καλύτερα.

2. Ακούστε Data Science Podcasts και παρακολουθήστε βίντεο στο YouTube

Τα podcast είναι εύκολα προσβάσιμα και αποτελούν εξαιρετική επιλογή όταν πιέζεστε για χρόνο και θέλετε να λαμβάνετε γνώσεις εν κινήσει. Η ακρόαση podcast σας εκθέτει σε νέες έννοιες της επιστήμης δεδομένων, ενώ σας επιτρέπει να πραγματοποιείτε άλλες δραστηριότητες ταυτόχρονα. Επίσης, χρησιμοποιώντας συνεντεύξεις με ειδικούς στον τομέα, ορισμένα podcast προσφέρουν ένα παράθυρο στη βιομηχανία και σας επιτρέπουν να μάθετε από τις εμπειρίες των επαγγελματιών.

Από την άλλη πλευρά, το YouTube είναι μια καλύτερη εναλλακτική για μαθητές οπτικοακουστικών μαθητών και έχει αρκετά βίντεο στη διάθεσή σας. Κανάλια όπως Σχολή Δεδομένων και StatQuest με τον Josh Starmer καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα θεμάτων τόσο για επίδοξους όσο και για έμπειρους επιστήμονες δεδομένων. Αγγίζουν επίσης νέες τάσεις και μεθόδους, επομένως είναι καλή ιδέα να παρακολουθείτε αυτά τα κανάλια.

Είναι εύκολο να χαθείτε σε μια θάλασσα από podcast και βίντεο, επομένως επιλέξτε προσεκτικά λεπτομερή βίντεο και τα καλύτερα podcast για την επιστήμη δεδομένων. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να αποκτήσετε ακριβείς γνώσεις από τους καλύτερους δημιουργούς και κανάλια.

3. Μάθετε δεξιότητες και έννοιες της επιστήμης δεδομένων από μαθήματα και βιβλία

Τα διαδικτυακά μαθήματα επιτρέπουν τη μάθηση από ακαδημαϊκούς και ειδικούς της επιστήμης δεδομένων, οι οποίοι συμπυκνώνουν την πολυετή εμπειρία τους σε εύπεπτο περιεχόμενο. Πρόσφατα μαθήματα καλύπτουν πολλές ανάγκες της επιστήμης δεδομένων, από τη σκληρή μηχανική εκμάθηση μέχρι ξεκινώντας μια καριέρα στην επιστήμη δεδομένων χωρίς πτυχίο. Μπορεί να μην είναι φθηνά, αλλά αξίζουν το κόστος τους στην αξία που δίνουν.

Επιπλέον, τα βιβλία παίζουν επίσης σημαντικό ρόλο. Η ανάγνωση των τρεχόντων βιβλίων επιστήμης δεδομένων μπορεί να σας βοηθήσει να μάθετε νέες τεχνικές, να κατανοήσετε τις εφαρμογές της επιστήμης δεδομένων στον πραγματικό κόσμο και να αναπτύξετε δεξιότητες κριτικής σκέψης και επίλυσης προβλημάτων. Αυτά τα βιβλία εξηγούν σε βάθος έννοιες της επιστήμης δεδομένων που μπορεί να μην βρείτε αλλού.

Τέτοια βιβλία περιλαμβάνουν The Data Science Handbook, Επιστήμη δεδομένων στην πλατφόρμα Google Cloud, και Σκεφτείτε τον Bayes. Θα πρέπει επίσης να ελέγξετε μερικά μαθήματα επιστήμης δεδομένων σε ιστότοπους όπως Coursera και Udemy.

4. Γνωρίστε ειδικούς του κλάδου και ενθουσιώδεις από εκδηλώσεις και κοινότητες

Η συμμετοχή σε συνέδρια σάς οδηγεί σε ένα περιβάλλον ατόμων με ομοϊδεάτες με τα οποία μπορείτε να συνδεθείτε. Αν και το να μιλάς με αγνώστους μπορεί να νιώθεις άβολα, θα μάθεις τόσα πολλά από τους ανθρώπους σε αυτές τις εκδηλώσεις. Μένοντας σπίτι, πιθανότατα θα χάσετε τη δικτύωση, τις ευκαιρίες εργασίας και τις σύγχρονες τεχνικές όπως μεθόδους βαθιάς μάθησης.

Επιπλέον, οι παρουσιάσεις σάς επιτρέπουν να παρατηρήσετε άλλα έργα και να εξοικειωθείτε με τις τελευταίες τάσεις. Το να βλέπεις τι ετοιμάζουν οι μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας είναι ενθαρρυντικό και εκπαιδευτικό και μπορείς πάντα να αφαιρέσεις κάτι από αυτές για να εφαρμόσεις στην εργασία σου.

Τα γεγονότα της επιστήμης δεδομένων μπορεί να είναι φυσικά ή εικονικά. Μερικά καλά γεγονότα επιστήμης δεδομένων που πρέπει να λάβετε υπόψη είναι τα Συνέδριο Open Data Science (ODSC), Data Science Salon, και το Big Data and Analytics Summit.

5. Συμμετέχετε σε Διαγωνισμούς Επιστήμης Δεδομένων και Hackathons

Τα hackathons της επιστήμης δεδομένων ενώνουν τους επιστήμονες δεδομένων για να αναπτύξουν μοντέλα που λύνουν προβλήματα του πραγματικού κόσμου μέσα σε ένα καθορισμένο χρονικό πλαίσιο. Μπορούν να φιλοξενηθούν από διάφορες πλατφόρμες, όπως το Kaggle, το DataHack ή το UN Big Data Hackathon.

Η συμμετοχή σε hackathons ενισχύει τη γνώση και την ακρίβειά σας και σας εκθέτει στα πιο πρόσφατα εργαλεία επιστήμης δεδομένων και δημοφιλείς τεχνικές για την κατασκευή μοντέλων. Ανεξάρτητα από τα αποτελέσματά σας, ο ανταγωνισμός με άλλους επιστήμονες δεδομένων στα hackathons προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες για τις πιο πρόσφατες εξελίξεις στην επιστήμη δεδομένων.

Σκεφτείτε να συμμετάσχετε στο NERSC Open Hackathon, BNL Open Hackathon, και άλλα εικονικά hackathons. Επίσης, μην ξεχάσετε να εγγραφείτε για φυσικά hackathon που μπορεί να συμβαίνουν κοντά στην τοποθεσία σας.

6. Συνεισφέρετε σε έργα Ανοιχτού Κώδικα ή Κοινωνικής Καλής Επιστήμης Δεδομένων

Η συμβολή σε έργα επιστήμης δεδομένων ανοιχτού κώδικα σάς επιτρέπει να συνεργάζεστε με άλλους επιστήμονες δεδομένων υπό ανάπτυξη. Από αυτά, θα μάθετε νέα εργαλεία και πλαίσια που χρησιμοποιούνται από την κοινότητα της επιστήμης δεδομένων και μπορείτε να μελετήσετε τους κώδικες έργων για να τους εφαρμόσετε στην εργασία σας.

Επιπλέον, μπορείτε να συνεργαστείτε με άλλους επιστήμονες δεδομένων με διαφορετικές προοπτικές σε ένα περιβάλλον όπου ενθαρρύνεται η ανταλλαγή ιδεών, σχολίων και γνώσεων. Μπορείτε να ανακαλύψετε τις πιο πρόσφατες τεχνικές που χρησιμοποιούν οι επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων, τα πρότυπα του κλάδου, τις βέλτιστες πρακτικές και πώς συμβαδίζουν με τις τάσεις της επιστήμης δεδομένων.

Αρχικά, αναζητήστε αποθετήρια με ετικέτα με το θέμα της επιστήμης δεδομένων GitHub ή Kaggle. Μόλις ανακαλύψετε ένα έργο, σκεφτείτε πώς να συνεισφέρετε, ανεξάρτητα από το επίπεδο δεξιοτήτων σας, και ξεκινήστε να συνεργάζεστε με άλλους επιστήμονες δεδομένων.

Ακολουθώντας τους ηγέτες σκέψης της επιστήμης δεδομένων και τους παράγοντες επιρροής στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, σας κρατούν ενήμερους για τις τελευταίες τάσεις της επιστήμης δεδομένων. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να μάθετε για τις απόψεις τους για υπάρχοντα θέματα και ενημερωμένα νέα σχετικά με τις τάσεις της επιστήμης δεδομένων. Επιπλέον, σας επιτρέπει να ρωτήσετε για περίπλοκα θέματα και να λάβετε την απάντησή τους.

Μπορείτε να το κάνετε ένα βήμα παραπέρα και να ακολουθήσετε την Google, το Facebook, την Apple και άλλες μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας Κελάδημα. Αυτό σας δίνει το προνόμιο να γνωρίζετε αναμένονται τεχνολογικές τάσεις, δεν περιορίζεται μόνο στην επιστήμη δεδομένων.

Κερκ Μπορν, Ρόναλντ βαν Λουν, και Ian Goodfellow είναι μερικά από τα μεγαλύτερα ονόματα στην κοινότητα της επιστήμης δεδομένων. Αρχίστε να ακολουθείτε αυτούς και τις μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας στο Twitter και σε άλλους ιστότοπους μέσων κοινωνικής δικτύωσης για να παραμένετε ενημερωμένοι.

8. Μοιραστείτε τις εργασίες και τις γνώσεις σας για την Επιστήμη των Δεδομένων

Η κοινή χρήση της εργασίας σας σάς επιτρέπει να λαμβάνετε σχόλια και προτάσεις από άλλους επιστήμονες δεδομένων με διαφορετικά επίπεδα εμπειρίας και έκθεσης. Τα σχόλια, οι ερωτήσεις και οι κριτικές τους μπορούν να σας βοηθήσουν να παραμένετε ενημερωμένοι με τις τελευταίες τάσεις στην επιστήμη των δεδομένων.

Μπορείτε να ανακαλύψετε μοντέρνες ιδέες, μεθόδους, εργαλεία ή πόρους που ίσως δεν ήξερες πριν ακούγοντας τις προτάσεις τους. Για παράδειγμα, ένα άτομο μπορεί εν αγνοία του να χρησιμοποιήσει μια ξεπερασμένη έκδοση της Python μέχρι να δημοσιεύσει την εργασία του στο διαδίκτυο και κάποιος να το επισημάνει.

Ιστότοποι όπως Kaggle και Διχόνοια έχετε πολλές ομάδες επιστήμης δεδομένων μέσω των οποίων μπορείτε να μοιραστείτε τη δουλειά σας και να μάθετε. Αφού εγγραφείτε και γίνετε μέλος μιας ομάδας, ξεκινήστε να κάνετε ερωτήσεις και να αλληλεπιδράτε με άλλους επιστήμονες δεδομένων. Δώστε προτεραιότητα στη γνώση, θυμηθείτε να είστε ταπεινοί και προσπαθήστε να δημιουργήσετε αμοιβαία επωφελείς φιλίες με άλλους επιστήμονες δεδομένων.

Γίνετε δια βίου μαθητής στην Επιστήμη των Δεδομένων

Η συνεχής μάθηση είναι απαραίτητη για να παραμείνετε πολύτιμος ως επιστήμονας δεδομένων, αλλά μπορεί να είναι δύσκολο να συνεχίσετε μόνοι σας. Κατά συνέπεια, θα χρειαστεί να βρείτε μια κατάλληλη κοινότητα για να σας βοηθήσει και το Discord είναι μια από τις καλύτερες πλατφόρμες για να βρείτε μια. Βρείτε έναν διακομιστή με άτομα στον ίδιο τομέα και συνεχίστε να μαθαίνετε με τη νέα σας ομάδα.