סקרן לדעת איך להתעדכן בנוף מדעי הנתונים המתפתח ללא הרף? הנה כמה אסטרטגיות יעילות כדי להישאר לפני הטרנדים האחרונים.
מדעי הנתונים מתפתחים כל הזמן, עם מאמרים וטכנולוגיות חדשות שיוצאים לעתים קרובות. ככזה, מדעני נתונים עשויים להרגיש המומים כאשר מנסים להתעדכן בחידושים האחרונים.
עם זאת, עם הטיפים הנכונים, אתה יכול להישאר מעודכן ולהישאר רלוונטי בתחום התחרותי הזה. לפיכך, הנה שמונה דרכים להתעדכן במגמות האחרונות בתחום מדעי הנתונים.
1. עקוב אחר בלוגים וניוזלטרים של מדעי הנתונים
בלוגים של מדעי הנתונים הם דרך מצוינת לרענן את היסודות תוך כדי למידה על רעיונות וטכנולוגיות חדשות. כמה קונגלומרטים טכנולוגיים מייצרים תוכן בלוג באיכות גבוהה שבו אתה יכול ללמוד על הניסויים, המחקר והפרויקטים האחרונים שלהם. דוגמאות מצוינות הן גוגל, פייסבוק, ו נטפליקס בלוגים, אז אל תבזבז זמן לבדוק אותם.
לחלופין, אתה יכול לעיין בפרסומים מקוונים ובעלונים בודדים. בהתאם לרמת הניסיון וההתקדמות שלך בתחום, בלוגים אלה עשויים להתייחס לנושאים שתמצאו מתאימים יותר. לדוגמה, בקרת גרסה עבור Jupyter Notebook קלה יותר לעיכול למתחילים מאשר זו של גוגל לימוד העדפה לפינוי מטמון.
אתה יכול למצוא ניוזלטרים על ידי חיפוש פשוט, אבל אנחנו ממליצים אליקסיר נתונים, Data Science Weekly, ו חדשות KDnuggets, שכן אלו הם מהטובים ביותר.
2. האזן לפודקאסטים של Data Science וצפה בסרטוני YouTube
פודקאסטים נגישים בקלות ואפשרות מצוינת כאשר אתה לחוץ בזמן ורוצה לקבל ידע תוך כדי תנועה. האזנה לפודקאסטים חושפת אותך למושגים חדשים של מדעי הנתונים ומאפשרת לך לבצע פעילויות אחרות בו-זמנית. כמו כן, באמצעות ראיונות עם מומחים בתחום, חלק מהפודקאסטים מציעים צוהר לתעשייה ומאפשרים לך ללמוד מניסיונם של אנשי מקצוע.
מצד שני, יוטיוב היא אלטרנטיבה טובה יותר ללומדים אודיו-ויזואליים ויש לרשותכם מספר סרטונים. ערוצים כמו בית ספר לנתונים ו StatQuest עם ג'וש סטארמר מכסים מגוון רחב של נושאים עבור מדעני נתונים שואפים ומנוסים כאחד. הם גם נוגעים בטרנדים ובשיטות חדשות, לכן מומלץ לעקוב אחר הערוצים האלה כדי לשמור על עדכניות.
קל ללכת לאיבוד בתוך ים של פודקאסטים וסרטונים, אז בחר בקפידה סרטונים מפורטים ואת הפודקאסטים הטובים ביותר למדעי הנתונים. כך תוכלו לרכוש ידע מדויק ממיטב היוצרים והערוצים.
3. למד מיומנויות ומושגים של מדעי הנתונים מתוך קורסים וספרים
קורסים מקוונים מאפשרים ללמוד מאקדמאים ומומחים בתחום מדעי הנתונים, המעבים את שנות ניסיונם לתוכן לעיכול. קורסים אחרונים מכסים מספר צרכים של מדעי הנתונים, החל מלמידת מכונה קשה ועד התחלת קריירה במדעי הנתונים ללא תואר. הם אולי לא זולים, אבל הם בהחלט שווים את העלות שלהם בתמורה שהם נותנים.
בנוסף, לספרים יש תפקיד חשוב גם כן. קריאת ספרי מדעי נתונים עדכניים יכולה לעזור לך ללמוד טכניקות חדשות, להבין יישומי מדעי נתונים בעולם האמיתי ולפתח חשיבה ביקורתית וכישורי פתרון בעיות. ספרים אלה מסבירים מושגים מעמיקים של מדעי הנתונים שאולי לא תמצאו במקומות אחרים.
ספרים כאלה כוללים המדריך למדעי הנתונים, מדעי הנתונים ב-Google Cloud Platform, ו תחשוב על בייס. כדאי גם לבדוק כמה קורסים במדעי הנתונים באתרים כמו קורסרה ו אודמי.
4. פגוש מומחי תעשייה וחובבי אירועים וקהילות
השתתפות בכנסים מכניסה אותך לסביבה של אנשים בעלי דעות דומות שאתה יכול להתחבר אליהן. למרות שדיבור עם זרים עשוי להרגיש לא בנוח, תלמד כל כך הרבה מהאנשים באירועים האלה. אם תישאר בבית, סביר להניח שתחמיץ רשתות, הזדמנויות עבודה וטכניקות מודרניות כמו שיטות למידה עמוקה.
יתר על כן, מצגות מאפשרות לך לצפות בפרויקטים אחרים ולהכיר את הטרנדים האחרונים. לראות מה חברות טכנולוגיה גדולות זוממות זה מעודד ומלמד, ואתה תמיד יכול לקחת מהם משהו ליישם בעבודה שלך.
אירועי מדעי הנתונים יכולים להיות פיזיים או וירטואליים. כמה אירועי מדעי נתונים טובים שכדאי לקחת בחשבון הם Open Data Science Conference (ODSC), סלון מדעי הנתונים, וה פסגת ביג דאטה ואנליטיקס.
5. השתתף בתחרויות מדעי נתונים והאקתונים
האקתוני מדעי נתונים מאחדים מדעני נתונים כדי לפתח מודלים הפותרים בעיות בעולם האמיתי בתוך מסגרת זמן מוגדרת. הם יכולים להתארח על ידי פלטפורמות שונות, כגון Kaggle, DataHack או האקתון Big Data של האו"ם.
השתתפות בהאקתונים משפרת את השליטה והדיוק שלך וחושפת אותך לכלי מדעי הנתונים העדכניים ביותר ולטכניקות פופולריות לבניית מודלים. ללא קשר לתוצאות שלך, התחרות עם מדעני נתונים אחרים בהאקתונים מציעה תובנות חשובות לגבי ההתקדמות העדכנית ביותר במדעי הנתונים.
שקול להשתתף ב NERSC Open Hackathon, BNL Open Hackathon, והאקתונים וירטואליים אחרים. כמו כן, אל תשכח להירשם להאקתונים פיזיים שעשויים להתרחש בקרבת מיקומך.
6. תרמו ל-Data Science קוד פתוח או לפרויקטים חברתיים
תרומה לפרויקטים של מדעי נתונים בקוד פתוח מאפשרת לך לעבוד עם מדעני נתונים אחרים בפיתוח. מהם, תלמדו כלים ומסגרות חדשות המשמשות את קהילת מדעי הנתונים, ותוכלו ללמוד קודי פרויקטים ליישום בעבודה שלכם.
יתר על כן, אתה יכול לשתף פעולה עם מדעני נתונים אחרים עם נקודות מבט שונות בסביבה שבה מעודדים החלפת רעיונות, משוב ותובנות. אתה יכול לגלות את הטכניקות העדכניות ביותר שאנשי מקצוע במדעי הנתונים משתמשים בהם, תקנים בתעשייה, שיטות עבודה מומלצות וכיצד הם עומדים בקצב של מגמות מדעי הנתונים.
ראשית, חפש מאגרים מתויגים עם נושא מדעי הנתונים GitHub או Kaggle. ברגע שאתה מגלה פרויקט, שקול כיצד לתרום, ללא קשר לרמת המיומנות שלך, ולהתחיל לשתף פעולה עם מדעני נתונים אחרים.
מעקב אחר מובילי מחשבה ומשפיענים בתחום מדעי הנתונים במדיה החברתית שומר אותך מעודכן לגבי המגמות האחרונות במדעי הנתונים. כך תוכלו ללמוד על דעותיהם על נושאים קיימים ועל חדשות עדכניות על מגמות במדעי הנתונים. בנוסף, זה מאפשר לך לברר על נושאים מסובכים ולקבל את תשובתם.
אתה יכול לקחת את זה צעד קדימה ולעקוב אחר גוגל, פייסבוק, אפל וחברות טכנולוגיה גדולות אחרות טוויטר. זה נותן לך את הזכות לדעת למגמות טכנולוגיות שניתן לצפות, לא רק מוגבל למדעי הנתונים.
קירק בורן, רונלד ואן לון, ו איאן גודפלו הם כמה מהשמות הגדולים ביותר בקהילת מדעי הנתונים. התחל לעקוב אחריהם ואחרי חברות טכנולוגיה גדולות בטוויטר ובאתרי מדיה חברתית אחרים כדי להישאר מעודכנים.
8. שתף את העבודה והתובנות שלך במדעי הנתונים
שיתוף העבודה שלך מאפשר לך לקבל משוב והצעות ממדעני נתונים אחרים עם רמות ניסיון וחשיפה שונות. ההערות, השאלות והביקורות שלהם יכולים לעזור לך להישאר מעודכן במגמות האחרונות במדעי הנתונים.
אתה יכול לגלות רעיונות אופנתיים, שיטות, כלים או משאבים שאולי לא הכרת קודם לכן על ידי האזנה להצעות שלהם. לדוגמה, אדם עשוי להשתמש בגרסה מיושנת של Python מבלי לדעת עד שהוא יפרסם את עבודתו באינטרנט ומישהו יצביע עליה.
אתרים כמו קגל ו מַחֲלוֹקֶת יש כמה קבוצות מדעיות שדרכן תוכל לשתף את עבודתך וללמוד. לאחר ההרשמה והצטרפות לקבוצה, התחל לשאול שאלות וליצור אינטראקציה עם מדעני נתונים אחרים. תעדוף ידע, זכרו להיות צנוע, ונסו לבנות חברויות מועילות הדדיות עם מדעני נתונים אחרים.
היה לומד לכל החיים במדעי הנתונים
למידה מתמשכת נחוצה כדי להישאר בעל ערך כמדען נתונים, אבל זה יכול להיות קשה לעמוד בקצב לבד. כתוצאה מכך, תצטרך למצוא קהילה מתאימה שתעזור לך, ודיסקורד היא אחת הפלטפורמות הטובות ביותר למצוא אחת. מצא שרת עם אנשים באותו תחום, והמשיך ללמוד עם הצוות החדש שלך.