کنجکاو هستید که چگونه با چشم انداز علم داده در حال تکامل همراه باشید؟ در اینجا چند استراتژی موثر برای جلوتر ماندن از آخرین روندها آورده شده است.
علم داده به طور مداوم در حال تکامل است و مقالات و فن آوری های جدید اغلب منتشر می شود. به این ترتیب، دانشمندان داده ممکن است هنگام تلاش برای همگام شدن با آخرین نوآوری ها احساس غمگینی کنند.
با این حال، با راهنمایی های صحیح، می توانید به روز بمانید و در این زمینه رقابتی مرتبط باقی بمانید. بنابراین، در اینجا هشت راه برای ماندن در صدر آخرین روندهای علم داده آورده شده است.
1. وبلاگ ها و خبرنامه های علم داده را دنبال کنید
وبلاگ های علم داده یک راه عالی برای یادگیری اصول اولیه در حین یادگیری ایده ها و فناوری های جدید است. چندین شرکت فناوری محتوای وبلاگ با کیفیت بالا تولید می کنند که می توانید در مورد آخرین آزمایش ها، تحقیقات و پروژه های آنها اطلاعات کسب کنید. نمونه های عالی وبلاگ های گوگل، فیس بوک و نتفلیکس هستند، بنابراین وقت خود را برای بررسی آنها تلف نکنید.
از طرف دیگر، می توانید به نشریات آنلاین و خبرنامه های فردی نگاه کنید. بسته به سطح تجربه و پیشرفت شما در این زمینه، این وبلاگ ها ممکن است به موضوعاتی بپردازند که به نظر شما مرتبط تر است. به عنوان مثال، هضم نسخه کنترل برای نوت بوک Jupyter برای مبتدیان آسان تر از یادگیری ترجیحی Google برای حذف حافظه پنهان است.
می‌توانید با یک جستجوی ساده خبرنامه‌ها را بیابید، اما ما Data Elixir، Data Science Weekly و KDnuggets News را توصیه می‌کنیم، زیرا اینها برخی از بهترین‌ها هستند.
2. به پادکست های علم داده گوش دهید و ویدیوهای YouTube را تماشا کنید
پادکست‌ها به راحتی قابل دسترسی هستند و زمانی که به شما فشار می‌آورد و می‌خواهید دانش را در حال حرکت به دست آورید، گزینه‌ای عالی هستند. گوش دادن به پادکست ها شما را در معرض مفاهیم جدید علم داده قرار می دهد در حالی که به شما امکان می دهد فعالیت های دیگری را به طور همزمان انجام دهید. همچنین، با استفاده از مصاحبه با متخصصان در این زمینه، برخی از پادکست ها پنجره ای به صنعت ارائه می دهند و به شما امکان می دهند از تجربیات حرفه ای ها بیاموزید.
از طرفی یوتیوب جایگزین بهتری برای زبان آموزان سمعی و بصری است و چندین ویدیو در اختیار شما قرار می دهد. کانال هایی مانند Data School و StatQuest با جاش استارمر طیف گسترده ای از موضوعات را برای دانشمندان داده مشتاق و با تجربه پوشش می دهند. آنها همچنین روندها و روش های جدید را لمس می کنند، بنابراین دنبال کردن این کانال ها ایده خوبی برای حفظ جریان است.
گم شدن در دریایی از پادکست ها و ویدیوها آسان است، بنابراین با دقت ویدیوهای دقیق و بهترین پادکست ها را برای علم داده انتخاب کنید. به این ترتیب می توانید دانش دقیقی را از بهترین سازندگان و کانال ها کسب کنید.
3. مهارت ها و مفاهیم علوم داده را از دوره ها و کتاب ها بیاموزید
دوره های آنلاین امکان یادگیری از دانشگاهیان و متخصصان علوم داده را فراهم می کند، کسانی که سال ها تجربه خود را به محتوای قابل هضم تبدیل می کنند. دوره های اخیر چندین مورد نیاز علم داده را پوشش می دهد، از یادگیری ماشینی سخت هسته ای تا شروع حرفه ای در علم داده بدون مدرک. ممکن است ارزان نباشند، اما در ارزشی که می‌دهند ارزش هزینه‌شان را دارند.
علاوه بر این، کتاب ها نیز نقش مهمی دارند. خواندن کتاب های علوم داده فعلی می تواند به شما در یادگیری تکنیک های جدید، درک کاربردهای علم داده در دنیای واقعی و توسعه تفکر انتقادی و مهارت های حل مسئله کمک کند. این کتاب ها مفاهیم عمیق علم داده را توضیح می دهند که ممکن است در جای دیگر پیدا نکنید.
از جمله کتاب‌هایی می‌توان به The Data Science Handbook، Data Science در Google Cloud Platform و Think Bayes اشاره کرد. همچنین باید چند دوره علوم داده را در سایت هایی مانند Coursera و Udemy بررسی کنید.
4. با کارشناسان و علاقه مندان صنعت از رویدادها و جوامع ملاقات کنید
شرکت در کنفرانس ها شما را به محیطی از افراد همفکر که می توانید با آنها ارتباط برقرار کنید، هدایت می کند. اگرچه صحبت با غریبه ها ممکن است احساس ناراحتی کند، اما در این رویدادها چیزهای زیادی از مردم یاد خواهید گرفت. با ماندن در خانه، احتمالاً شبکه، فرصت های شغلی و تکنیک های مدرن مانند روش های یادگیری عمیق را از دست خواهید داد.
علاوه بر این، ارائه ها به شما امکان می دهد پروژه های دیگر را مشاهده کنید و با آخرین روندها آشنا شوید. دیدن اینکه شرکت‌های بزرگ فناوری چه کاری انجام می‌دهند، تشویق‌کننده و آموزنده است و همیشه می‌توانید چیزی را از آنها بگیرید تا در کار خود به کار ببرید.
رویدادهای علم داده می توانند فیزیکی یا مجازی باشند. برخی از رویدادهای خوب علم داده که باید مورد توجه قرار گیرند عبارتند از کنفرانس علوم داده باز (ODSC)، سالن علم داده، و اجلاس کلان داده و تجزیه و تحلیل.
5. در مسابقات علوم داده و هکاتون شرکت کنید
هکاتون های علم داده، دانشمندان داده را برای توسعه مدل هایی که مشکلات دنیای واقعی را در یک بازه زمانی مشخص حل می کنند، متحد می کند. آنها می توانند توسط پلتفرم های مختلفی مانند Kaggle، DataHack یا UN Big Data Hackathon میزبانی شوند.
شرکت در هکاتون ها تسلط و دقت شما را افزایش می دهد و شما را در معرض جدیدترین ابزارهای علم داده و تکنیک های محبوب برای ساخت مدل ها قرار می دهد. صرف نظر از نتایج شما، رقابت با سایر دانشمندان داده در هکاتون ها بینش ارزشمندی را در مورد آخرین پیشرفت های علم داده ارائه می دهد.
شرکت در هکاتون باز NERSC، هکاتون باز BNL و سایر هکاتون های مجازی را در نظر بگیرید. همچنین، فراموش نکنید که برای هکاتون های فیزیکی که ممکن است در نزدیکی محل شما اتفاق بیفتد، ثبت نام کنید.
6. در پروژه های منبع باز یا پروژه های اجتماعی خوب علوم داده مشارکت کنید
مشارکت در پروژه های علم داده منبع باز به شما امکان می دهد با سایر دانشمندان داده در حال توسعه کار کنید. از آنها، ابزارها و چارچوب‌های جدیدی را که توسط جامعه علم داده استفاده می‌شود، یاد می‌گیرید و می‌توانید کدهای پروژه را برای پیاده‌سازی در کار خود مطالعه کنید.
علاوه بر این، می‌توانید با سایر دانشمندان داده با دیدگاه‌های مختلف در محیطی که تبادل ایده‌ها، بازخوردها و بینش‌ها تشویق می‌شود، همکاری کنید. می‌توانید جدیدترین تکنیک‌هایی را که متخصصان علم داده استفاده می‌کنند، استانداردهای صنعت، بهترین شیوه‌ها و نحوه همگامی آنها با روندهای علم داده را کشف کنید.
ابتدا در GitHub یا Kaggle مخازنی را که با موضوع علم داده برچسب گذاری شده اند جستجو کنید. هنگامی که پروژه ای را کشف کردید، بدون در نظر گرفتن سطح مهارت خود، نحوه مشارکت را در نظر بگیرید و شروع به همکاری با سایر دانشمندان داده کنید.
7. رهبران فکری و تأثیرگذاران را در رسانه های اجتماعی دنبال کنید
پیروی از رهبران و تأثیرگذاران اندیشه علم داده در رسانه های اجتماعی، شما را در جریان آخرین روندهای علم داده قرار می دهد. به این ترتیب، می توانید در مورد نظرات آنها در مورد موضوعات موجود و اخبار به روز در مورد گرایش های علم داده مطلع شوید. علاوه بر این، به شما امکان می دهد در مورد موضوعات پیچیده سوال کنید و پاسخ آنها را دریافت کنید.
می‌توانید قدمی فراتر بردارید و گوگل، فیسبوک، اپل و دیگر شرکت‌های بزرگ فناوری را در توییتر دنبال کنید. این امتیاز به شما این امتیاز را می دهد که از روندهای فناوری انتظار داشته باشید، نه تنها محدود به علم داده.
کرک بورن، رونالد ون لون، و یان گودفلو برخی از بزرگ‌ترین نام‌ها در جامعه علم داده هستند. آنها و شرکت های بزرگ فناوری را در توییتر و سایر سایت های رسانه های اجتماعی دنبال کنید تا به روز بمانید.
8. کار و بینش علم داده خود را به اشتراک بگذارید
اشتراک‌گذاری کار به شما امکان می‌دهد بازخورد و پیشنهادهایی از سایر دانشمندان داده با سطوح تجربه و مواجهه متفاوت دریافت کنید. نظرات، سوالات و انتقادات آنها می تواند به شما کمک کند تا از آخرین روندهای علم داده به روز بمانید.
با گوش دادن به پیشنهادات آنها می توانید ایده ها، روش ها، ابزارها یا منابعی را که ممکن است قبلاً نمی دانستید کشف کنید. به عنوان مثال، شخصی ممکن است ناآگاهانه از یک نسخه قدیمی پایتون استفاده کند تا زمانی که کار خود را به صورت آنلاین پست کند و شخصی به آن اشاره کند.
سایت هایی مانند Kaggle و Discord چندین گروه علم داده دارند که از طریق آنها می توانید کار خود را به اشتراک بگذارید و یاد بگیرید. پس از ثبت نام و پیوستن به یک گروه، شروع به پرسیدن سوال و تعامل با سایر دانشمندان داده کنید. دانش را در اولویت قرار دهید، به یاد داشته باشید که فروتن باشید، و سعی کنید با سایر دانشمندان داده دوستی سودمندی ایجاد کنید.
یک یادگیرنده مادام العمر در علم داده باشید
یادگیری مستمر برای ارزشمند ماندن به عنوان یک دانشمند داده ضروری است، اما حفظ آن به تنهایی ممکن است دشوار باشد. در نتیجه، باید یک انجمن مناسب برای کمک به شما پیدا کنید، و Discord یکی از بهترین پلتفرم‌ها برای پیدا کردن آن است. سروری با افراد در همان زمینه پیدا کنید و با تیم جدید خود به یادگیری خود ادامه دهید.