מדעי הנתונים יכולים להיות מאתגרים. נדרשת מידה של מומחיות והדרכה מהגורואים המובילים כדי להתקדם, וזו הסיבה שאתה צריך להצטרף לקהילה. קהילה שתשתף את הרעיונות שלך, נותנת לך גישה חופשית למומחים בתחומך. בשביל זה, כמה מהמקומות הטובים ביותר לחפש הם שרתי Discord.
שרתי דיסקורד הם כמו קהילות צ'אט שבהן אנשים מאותו עניין או מקצוע מקיימים אינטראקציה. אז אם אתה צריך קהילה שדנה במושגי הליבה של מדעי הנתונים כמו הדמיה, למידה עמוקה ולמידת מכונה, המאמר הזה הוא בשבילך. להלן 10 שרתי הדיסקורד המובילים עבור מדעני נתונים.
רכזת קוד פתוח יוצרת מרחב שבו מומחים ומתחילים יכולים ליצור אינטראקציה, לפתור בעיות פרויקטים ולחלוק רעיונות על פרויקטים בקוד פתוח. כמדען נתונים, מרכז הקוד הפתוח מציג אותך מה המשמעות של תוכנת קוד פתוח, הסוגים השונים הזמינים וכיצד ניתן ליישם אותם במדעי הנתונים.
כקהילה צומחת, אחת המטרות העיקריות שלהן היא לתמוך במדעני נתונים, מפתחים ואנשי מקצוע טכנולוגיים אחרים בשיפור תוכנה באמצעות קודים בקוד פתוח. הם גם מארחים אירועי דיבור בפלטפורמה שבהם מתחילים יכולים לשאול שאלות על האתגרים שלהם.
רכזת קוד פתוח מאפשרת לתורמים להציג את הפרויקטים שלהם בפלטפורמה, ומעניקה להם נראות עבור מי שירצה להעסיק אותם. הם גם מפרסמים טיפים מועילים למפתחים תוך הבטחה שהקהילה משרתת את מטרתה לכל חבריה.
ב-Data Nation, מומחים חולקים עצות מעשיות וטיפים לנתונים על פני מסלולי קריירה שונים בתחום הנתונים. הם גם חולקים טיפים לראיונות ומאפשרים לך להציג את כישורי הבינה המלאכותית שלך.
אם אתה חדש ב-Data Science, תוכל ליצור קשר עם מומחים בפלטפורמה כדי לדון בהתקדמות בתעשייה, כולל למידת מכונה, ולשאול שאלות על תחומים שאתה מתקשה. הם גם מפרסמים משרות פנויות לתפקידים שונים במדעי הנתונים ומספקים הזדמנויות להתחבר עם עמיתים פוטנציאליים.
Data Nation מארחת גם שיעורים כדי ללמד מתחילים ולהאיר אותם על המגמות האחרונות בתחום הנתונים. אז אם אתה חדש שמחפש כיוון כלשהו, אתה יכול לנסות להצטרף ל-Data Nation.
ב-Data Science, אתה יכול לגשת להדרכה על חלקים שונים של מדעי הנתונים, כולל אופן השימוש הכלים הטובים ביותר להדמיית נתונים, שעוזר לכוונן את כישורי תקשורת הנתונים וכישורי הנדסת הנתונים שלך. בפלטפורמה זו תלמדו כיצד להיות מהשורה הראשונה בכל מחקר שדורש מכם להתמודד עם נתונים.
Data Science פתוח לאנשים מקטגוריות שונות, בין אם אתה סטודנט או מקצוען. הם גם חולקים מידע רב ערך על הצעדים העיקריים שיש לנקוט כדי לשדרג את כישוריך כמדען נתונים. בנוסף, הם מארחים שיעורים כדי לחזק את הידע שלך בענף ומהווים מקום פתוח לדיונים.
לקהילה זו יש תת-קבוצות שונות המחולקות באופן פעיל ללמידת מכונה, תכנות, מתמטיקה, סטטיסטיקה והדמיה, שבהן מומחים דנים בנושאים אלה בפירוט רב. Moreso, ל-Data Science יש יותר מ-20,000 חברים בערוץ שלה.
שיתוף הנתונים הוא הרחבה של קבוצת Towards Data Science ועוסק בכל השאלות והדיונים הקשורים ל-Data Science. זהו מקום מפגש למומחים ולמתחילים שישמחו לקחת את הקריירה שלהם לשלב הבא.
זה מאפשר לך לשלוח את הקודים שלך לבדיקה של מומחים. קהילה זו מספקת גם מאמרים ומשאבים שיועילו לצמיחתך. אתה יכול גם להצטרף לאירועים ולהאקתונים שהם מארחים כדי להכיר את יסודות הקידוד ומדעי הנתונים.
ל-Data Share יש תת-קבוצות שונות המוקדשות להנדסת נתונים, תכנות, ניתוח נתונים ועיבוד שפה טבעית. לכן, אם יש לך שאילתות ספציפיות באזורים אלה, תוכל לגשת אליהן ישירות מאותן תת-קבוצות. ל-Data Share יש למעלה מ-14,000 חברים המנויים אליו.
Data Analytics הוא ביתם של חובבי נתונים המתעניינים במורכבויות של ניתוח נתונים. בפלטפורמה זו, תקבל גישה למפגשי תרגול, כולל שאלות ותשובות, כדי לעזור לך לרענן את כישורי הניתוח שלך. זוהי קבוצה בעלת תושייה ללימוד בינה מלאכותית ועיבוד שפה טבעית.
למרות שמדובר בקהילה קטנה של למעלה מ-4,500 חברים, הם עושים הרבה מאוד עם מתן משאבים והדרכות לחברי הקבוצה. לכן, אם אתם מחפשים קהילה קטנה יותר שבה תוכלו לתקשר עם מומחים ומנהלים בקבוצה, Data Analytics הוא הערוץ שאליו תרצו להצטרף.
הם מלמדים באמצעות שפות תכנות SQL, Python ו-R. Data Analytics מספק שאלות לתרגול SQL וסדרות הדרכות. כדי לסחוב את כולם, הם מחלקים תפקידים למנחים ולתורמים, מה שגם מבטיח את התנהלות חלקה של הקהילה.
TensorFlow מספקת תמיכה למדעני נתונים המתעניינים באתיקה של בינה מלאכותית וברשתות עצביות קונבולוציוניות. כאן תמצא רשת של מפתחי אינטרנט מומחים זמינים לענות על כל שאלה בנושא מדעי הנתונים. מפתחים אלו מתמחים בעיקר בשפות תכנות JavaScript ו-Python.
יש מדור משרות שמאפשר לך להגיש מועמדות בזמן שאתה לומד. קהילה זו פתוחה למומחים ולחדשים, ומספקת גישה לספריית הקוד הפתוח שלה, שתעזור בשינוי וייעול תהליכי מדעי הנתונים שלך. הוא ביתם של למעלה מ-10,000 חברים.
אם אתה מתחיל שמחפש לנווט בעולם מדעי הנתונים בקלות, Data Science/ML/AI/ הוא המקום להיות בו. הם מספקים תת-קבוצה, במיוחד לשאלות מתחילים, שמעדכנת אותך. אתה יכול גם להצטרף לדיונים על גבולות במדעי הנתונים, למידת מכונה, AI ותכנות.
קהילה זו מאפשרת לך להציע הצעות בנושאי דיון אפשריים ותחומים שאתה מתקשה. בכך, 14,000 חבריה שומרים על מאגר מידע רב תושייה זמין לכולם.
קהילה זו מיועדת למדעני נתונים שישמחו לשלוט ב- Python, עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה. יש לו תת-קבוצות ייעודיות בפלטפורמות כדי לדון במפורש בהיבטים שונים של מדעי הנתונים. כאן תוכלו ללמוד וגם ליצור אינטראקציה עם אחרים בקבוצות, במיוחד מומחים בתחומכם.
יש המון קורסים בפלטפורמה ללמידה עצמית ולעדכון הידע שלך במדעי הנתונים. על ידי יישום ה אסטרטגיות נכונות ללמידה מווסתת עצמית, תוכל לרתום ידע רב ערך מהקורסים. ניתן גם להגיש מועמדות למשרות ב"מדור גיוס עובדים" ולהתכונן לראיונות עבודה במדעי הנתונים בעזרת הטיפים המשותפים בפלטפורמה.
הצוות ב-Dose of Data מארח שידורים קבועים עבור אנשים שישמחו ללמוד עוד על אלגברה לינארית, סטטיסטיקה ומדעי הנתונים. יש להם גם ערוץ YouTube שבו הם מפרסמים כל מה שקשור למדעי הנתונים, וברוב הפעמים, מפרסמים קישורים לשידורים חוזרים של YouTube עבור חברים חדשים בקבוצה.
Dose of Data מארח נושאי דיון תחת פייתון, מתמטיקה וסטטיסטיקה, למידת מכונה והדמיית נתונים. יש גם תת-קבוצה המוקדשת להצעת ספרים שיכולה לעזור לך לשדרג את הידע שלך. למרות שזו קהילה קטנה, היא מספקת את כל מה שאתה צריך בעצם מקהילת מדעי הנתונים.
בקהילה זו, תקבל גישה לחומרי למידה וקורסים למדעי הנתונים. יש גם ערוץ מיוחד שמעדכן אותך בחדשות הטכנולוגיות במקצוע שלך. ואם אתה מעוניין ללמוד הדמיית נתונים, פריצה אתית, תכנות ולינוקס, תקבל את כל המשאבים שאתה צריך ב-Big Data Specialist.
ישנם גם קורסים וספרים בחינם שיעזרו לך אם אתה חדש במדעי הנתונים. בנוסף, אתה יכול גם לשתף חומרים שאתה מרגיש שיועיל לקהילה של למעלה מ-1,500 חברים.
התחבר עם מדעני נתונים אחרים
הצטרפות לשרת Discord נותנת לך את ההזדמנות להתחבר עם מדעני נתונים אחרים בתחומך. אם אתה מופנם, אתה רוצה ללמוד את אסטרטגיות הרשת הטובות ביותר. בדרך זו, לא תפספס את כל ההרשאות שאתה יכול לקבל על ידי אינטראקציה בשרת דיסקורד.
