8 Möglichkeiten, über die neuesten Trends in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden zu bleiben

Die Datenwissenschaft entwickelt sich ständig weiter, und es kommen häufig neue Veröffentlichungen und Technologien auf den Markt. Daher fühlen sich Datenwissenschaftler möglicherweise überfordert, wenn sie versuchen, mit den neuesten Innovationen Schritt zu halten.

Mit den richtigen Tipps können Sie jedoch auf dem Laufenden bleiben und in diesem Wettbewerbsumfeld relevant bleiben. Hier sind acht Möglichkeiten, um über die neuesten Trends in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden zu bleiben.

1. Folgen Sie Data Science-Blogs und Newslettern

Data-Science-Blogs sind eine großartige Möglichkeit, die Grundlagen aufzufrischen und gleichzeitig mehr über neue Ideen und Technologien zu erfahren. Mehrere Technologiekonzerne produzieren hochwertige Blog-Inhalte, in denen Sie mehr über ihre neuesten Experimente, Forschungen und Projekte erfahren können. Tolle Beispiele sind

Google, Facebook, Und Netflix Blogs, also verschwenden Sie keine Zeit damit, sie sich anzusehen.

Alternativ können Sie sich auch Online-Publikationen und einzelne Newsletter ansehen. Abhängig von Ihrem Erfahrungsstand und Ihrem Fortschritt auf dem Gebiet können diese Blogs Themen behandeln, die für Sie relevanter sind. Beispielsweise ist die Versionskontrolle für Jupyter Notebook für Anfänger leichter zu verstehen als die von Google Präferenzlernen für die Cache-Räumung.

Sie können Newsletter über eine einfache Suche finden, wir empfehlen dies jedoch Datenelixier, Data Science Weekly, Und KDnuggets-Neuigkeiten, da diese zu den besten gehören.

2. Hören Sie sich Data Science-Podcasts an und schauen Sie sich YouTube-Videos an

Podcasts sind leicht zugänglich und eine großartige Option, wenn Sie unter Zeitdruck stehen und sich unterwegs Wissen aneignen möchten. Durch das Anhören von Podcasts lernen Sie neue Konzepte der Datenwissenschaft kennen und können gleichzeitig andere Aktivitäten ausführen. Darüber hinaus bieten einige Podcasts anhand von Interviews mit Experten auf diesem Gebiet einen Einblick in die Branche und ermöglichen es Ihnen, aus den Erfahrungen von Fachleuten zu lernen.

Andererseits ist YouTube eine bessere Alternative für audiovisuelle Lerner und verfügt über mehrere Videos. Kanäle wie Datenschule Und StatQuest mit Josh Starmer decken ein breites Themenspektrum sowohl für angehende als auch erfahrene Datenwissenschaftler ab. Sie gehen auch auf neue Trends und Methoden ein, daher ist es eine gute Idee, diesen Kanälen zu folgen, um auf dem Laufenden zu bleiben.

Es ist leicht, sich in einem Meer von Podcasts und Videos zu verlieren. Wählen Sie daher sorgfältig detaillierte Videos und Videos aus beste Podcasts für Data Science. Auf diese Weise können Sie sich genaues Wissen von den besten YouTubern und Kanälen aneignen.

3. Lernen Sie datenwissenschaftliche Fähigkeiten und Konzepte aus Kursen und Büchern

Online-Kurse ermöglichen das Lernen von Data-Science-Akademikern und -Experten, die ihre jahrelange Erfahrung in leicht verständliche Inhalte verdichten. Aktuelle Kurse decken mehrere datenwissenschaftliche Notwendigkeiten ab, vom maschinellen Lernen bis hin zu Eine Karriere in der Datenwissenschaft ohne Abschluss beginnen. Sie sind vielleicht nicht billig, aber aufgrund des Mehrwerts, den sie bieten, sind sie ihren Preis durchaus wert.

Darüber hinaus spielen auch Bücher eine wichtige Rolle. Das Lesen aktueller Data-Science-Bücher kann Ihnen dabei helfen, neue Techniken zu erlernen, reale Data-Science-Anwendungen zu verstehen und kritisches Denken und Fähigkeiten zur Problemlösung zu entwickeln. Diese Bücher erläutern ausführliche datenwissenschaftliche Konzepte, die Sie woanders möglicherweise nicht finden.

Zu diesen Büchern gehören Das Data Science-Handbuch, Data Science auf der Google Cloud Platform, Und Denken Sie an Bayes. Sie sollten sich auch einige Data-Science-Kurse auf Websites wie ansehen Coursera Und Udemy.

4. Treffen Sie Branchenexperten und Enthusiasten von Veranstaltungen und Communities

Die Teilnahme an Konferenzen führt Sie in ein Umfeld von Gleichgesinnten, mit denen Sie in Kontakt treten können. Obwohl es unangenehm sein kann, mit Fremden zu sprechen, werden Sie bei diesen Veranstaltungen viel von den Menschen lernen. Wenn Sie zu Hause bleiben, werden Sie wahrscheinlich auf Networking, Jobmöglichkeiten und moderne Techniken verzichten Deep-Learning-Methoden.

Darüber hinaus haben Sie in Vorträgen die Möglichkeit, andere Projekte zu beobachten und sich mit den neuesten Trends vertraut zu machen. Zu sehen, was große Technologieunternehmen vorhaben, ist ermutigend und lehrreich, und Sie können immer etwas von ihnen mitnehmen, um es in Ihrer Arbeit anzuwenden.

Data-Science-Veranstaltungen können physisch oder virtuell stattfinden. Einige gute datenwissenschaftliche Veranstaltungen, die Sie in Betracht ziehen sollten, sind die Open Data Science-Konferenz (ODSC), Salon für Datenwissenschaft, und das Big Data- und Analytics-Gipfel.

5. Nehmen Sie an Data Science-Wettbewerben und Hackathons teil

Data-Science-Hackathons bringen Datenwissenschaftler zusammen, um Modelle zu entwickeln, die reale Probleme innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens lösen. Sie können von verschiedenen Plattformen wie Kaggle, DataHack oder UN Big Data Hackathon gehostet werden.

Durch die Teilnahme an Hackathons verbessern Sie Ihr Können und Ihre Genauigkeit und machen sich mit den neuesten Data-Science-Tools und beliebten Techniken zum Erstellen von Modellen vertraut. Unabhängig von Ihren Ergebnissen bietet der Wettbewerb mit anderen Datenwissenschaftlern bei Hackathons wertvolle Einblicke in die neuesten Fortschritte in der Datenwissenschaft.

Erwägen Sie eine Teilnahme NERSC Open Hackathon, BNL Open Hackathonund andere virtuelle Hackathons. Vergessen Sie auch nicht, sich für physische Hackathons anzumelden, die möglicherweise in der Nähe Ihres Standorts stattfinden.

6. Tragen Sie zu Data Science Open Source- oder sozialen Projekten bei

Wenn Sie an Open-Source-Data-Science-Projekten mitwirken, können Sie mit anderen Data-Science-Mitarbeitern in der Entwicklung zusammenarbeiten. Von ihnen lernen Sie neue Tools und Frameworks kennen, die von der Data-Science-Community verwendet werden, und Sie können Projektcodes studieren, die Sie in Ihre Arbeit implementieren können.

Darüber hinaus können Sie mit anderen Datenwissenschaftlern mit unterschiedlichen Perspektiven in einer Umgebung zusammenarbeiten, in der der Austausch von Ideen, Feedback und Erkenntnissen gefördert wird. Entdecken Sie die neuesten Techniken, die Data-Science-Experten verwenden, Branchenstandards, Best Practices und wie sie mit den Data-Science-Trends Schritt halten.

Suchen Sie zunächst nach Repositories, die mit dem Thema „Data Science“ versehen sind GitHub oder Kaggle. Sobald Sie ein Projekt entdeckt haben, überlegen Sie, wie Sie unabhängig von Ihrem Kenntnisstand einen Beitrag leisten können, und beginnen Sie mit der Zusammenarbeit mit anderen Datenwissenschaftlern.

Wenn Sie Vordenkern und Influencern im Bereich Data Science in den sozialen Medien folgen, bleiben Sie über die neuesten Trends im Bereich Data Science auf dem Laufenden. Auf diese Weise erfahren Sie mehr über ihre Ansichten zu bestehenden Themen und aktuelle Nachrichten zu Data-Science-Trends. Darüber hinaus können Sie sich zu komplizierten Themen erkundigen und eine Antwort erhalten.

Sie können noch einen Schritt weiter gehen und Google, Facebook, Apple und anderen großen Technologieunternehmen folgen Twitter. Das gibt Ihnen das Privileg, es zu wissen Tech-Trends, die Sie erwarten können, nicht nur auf die Datenwissenschaft beschränkt.

Kirk Borne, Ronald van Loon, Und Ian Goodfellow sind einige der größten Namen in der Data-Science-Community. Folgen Sie ihnen und großen Technologieunternehmen auf Twitter und anderen Social-Media-Seiten, um auf dem Laufenden zu bleiben.

8. Teilen Sie Ihre datenwissenschaftlichen Arbeiten und Erkenntnisse

Wenn Sie Ihre Arbeit teilen, können Sie Feedback und Vorschläge von anderen Datenwissenschaftlern mit unterschiedlichem Erfahrungsniveau und Erfahrung erhalten. Ihre Kommentare, Fragen und Kritiken können Ihnen dabei helfen, über die neuesten Trends in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden zu bleiben.

Sie können trendige Ideen, Methoden, Werkzeuge oder Ressourcen entdecken, die Sie vielleicht vorher noch nicht kannten, indem Sie sich ihre Vorschläge anhören. Beispielsweise kann eine Person unwissentlich eine veraltete Version von Python verwenden, bis sie ihre Arbeit online stellt und jemand darauf hinweist.

Websites wie Kaggle Und Zwietracht Sie verfügen über mehrere Data-Science-Gruppen, in denen Sie Ihre Arbeit teilen und lernen können. Nachdem Sie sich angemeldet und einer Gruppe beigetreten sind, beginnen Sie, Fragen zu stellen und mit anderen Datenwissenschaftlern zu interagieren. Priorisieren Sie Wissen, bleiben Sie bescheiden und versuchen Sie, für beide Seiten vorteilhafte Freundschaften mit anderen Datenwissenschaftlern aufzubauen.

Seien Sie ein lebenslanger Lernender in Data Science

Kontinuierliches Lernen ist notwendig, um als Datenwissenschaftler wertvoll zu bleiben, aber es kann schwierig sein, alleine Schritt zu halten. Daher müssen Sie eine geeignete Community finden, die Ihnen hilft, und Discord ist eine der besten Plattformen, um eine zu finden. Finden Sie einen Server mit Leuten aus dem gleichen Bereich und setzen Sie Ihr Lernen mit Ihrem neuen Team fort.