Er du nysgerrig efter, hvordan du kan følge med i det stadigt udviklende datavidenskabslandskab? Her er nogle effektive strategier til at være på forkant med de nyeste trends.

Datavidenskab udvikler sig konstant, og nye artikler og teknologier udkommer ofte. Som sådan kan dataforskere føle sig overvældet, når de forsøger at følge med i de seneste innovationer.

Men med de rigtige tips kan du holde dig opdateret og forblive relevant inden for dette konkurrenceprægede felt. Her er således otte måder at holde sig på toppen af ​​de seneste trends inden for datavidenskab.

1. Følg Data Science Blogs og Nyhedsbreve

Data science-blogs er en fantastisk måde at friske op på det grundlæggende, mens du lærer om nye ideer og teknologier. Adskillige teknologikonglomerater producerer blogindhold af høj kvalitet, hvor du kan lære om deres seneste eksperimenter, forskning og projekter. Store eksempler er Google, Facebook, og Netflix blogs, så spild ingen tid med at tjekke dem ud.

Alternativt kan du kigge i onlinepublikationer og individuelle nyhedsbreve. Afhængigt af dit erfaringsniveau og fremskridt på området, kan disse blogs omhandle emner, som du ville finde mere relaterbare. For eksempel er Version Control for Jupyter Notebook nemmere for en begynder at fordøje end Googles

instagram viewer
Præferenceindlæring for cache-udsættelse.

Du kan finde nyhedsbreve ved at lave en simpel søgning, men vi anbefaler Data Elixir, Data Science Weekly, og KDnuggets Nyheder, da disse er nogle af de bedste.

2. Lyt til Data Science Podcasts og se YouTube-videoer

Podcasts er let tilgængelige og en god mulighed, når du er presset på tid og gerne vil have viden på farten. Når du lytter til podcasts, udsætter du dig for nye datavidenskabelige koncepter, mens du samtidig kan udføre andre aktiviteter. Ved at bruge interviews med eksperter på området tilbyder nogle podcasts også et vindue ind i branchen og lader dig lære af fagfolks erfaringer.

På den anden side er YouTube et bedre alternativ for audiovisuelle elever og har flere videoer til din rådighed. Kanaler som Dataskolen og StatQuest med Josh Starmer dækker en bred vifte af emner for både håbefulde og erfarne dataforskere. De berører også nye trends og metoder, så det er en god idé at følge disse kanaler for at holde dig opdateret.

Det er nemt at fare vild i et hav af podcasts og videoer, så vælg omhyggeligt detaljerede videoer og bedste podcasts til datavidenskab. På denne måde kan du opnå nøjagtig viden fra de bedste skabere og kanaler.

3. Lær datavidenskabelige færdigheder og koncepter fra kurser og bøger

Onlinekurser giver mulighed for at lære fra datavidenskabelige akademikere og eksperter, som kondenserer deres mange års erfaring til fordøjeligt indhold. Nylige kurser dækker flere datavidenskabelige fornødenheder, fra hard-core maskinlæring til starte en karriere inden for datavidenskab uden en uddannelse. De er måske ikke billige, men de er deres omkostninger værd i den værdi, de giver.

Derudover spiller bøger også en vigtig rolle. At læse aktuelle datavidenskabsbøger kan hjælpe dig med at lære nye teknikker, forstå datavidenskabelige applikationer i den virkelige verden og udvikle kritisk tænkning og problemløsningsevner. Disse bøger forklarer dybtgående datavidenskabelige begreber, som du måske ikke finder andre steder.

Sådanne bøger omfatter Data Science-håndbogen, Data Science på Google Cloud Platform, og Tænk Bayes. Du bør også tjekke et par datavidenskabskurser på websteder som Coursera og Udemy.

4. Mød brancheeksperter og entusiaster fra begivenheder og fællesskaber

Deltagelse i konferencer fører dig ind i et miljø af ligesindede personer, som du kan forbinde med. Selvom det kan føles ubehageligt at tale med fremmede, vil du lære så meget af folk ved disse begivenheder. Ved at blive hjemme vil du sandsynligvis gå glip af netværk, jobmuligheder og moderne teknikker som dybe læringsmetoder.

Desuden giver præsentationer dig mulighed for at observere andre projekter og sætte dig ind i de nyeste trends. At se, hvad store tech-virksomheder har gang i, er opmuntrende og lærerigt, og du kan altid tage noget fra dem for at anvende i dit arbejde.

Datavidenskabsbegivenheder kan være fysiske eller virtuelle. Nogle gode datavidenskabelige begivenheder at overveje er Open Data Science Conference (ODSC), Data Science Salon, og Big Data og Analytics Summit.

5. Deltag i Data Science-konkurrencer og Hackathons

Datavidenskabshackathons forener dataforskere for at udvikle modeller, der løser problemer i den virkelige verden inden for en bestemt tidsramme. De kan hostes af forskellige platforme, såsom Kaggle, DataHack eller UN Big Data Hackathon.

Deltagelse i hackathons øger din beherskelse og nøjagtighed og udsætter dig for de nyeste datavidenskabelige værktøjer og populære teknikker til at bygge modeller. Uanset dine resultater giver det at konkurrere med andre dataforskere i hackathons værdifuld indsigt i de seneste fremskridt inden for datavidenskab.

Overvej at deltage i NERSC Open Hackathon, BNL Open Hackathon, og andre virtuelle hackathons. Glem heller ikke at tilmelde dig fysiske hackathons, der kan finde sted i nærheden af ​​din placering.

6. Bidrag til Data Science Open Source eller Social Good-projekter

At bidrage til open source datavidenskabsprojekter giver dig mulighed for at arbejde sammen med andre dataforskere under udvikling. Fra dem lærer du nye værktøjer og rammer, der bruges af datavidenskabssamfundet, og du kan studere projektkoder, der skal implementeres i dit arbejde.

Desuden kan du samarbejde med andre data scientists med forskellige perspektiver i et miljø, hvor der opmuntres til at udveksle ideer, feedback og indsigt. Du kan opdage de nyeste teknikker, som fagfolk i datavidenskab bruger, industristandarder, bedste praksis, og hvordan de følger med trends i datavidenskab.

Søg først efter depoter, der er mærket med emnet datavidenskab på GitHub eller Kaggle. Når du har opdaget et projekt, skal du overveje, hvordan du kan bidrage, uanset dit færdighedsniveau, og begynde at samarbejde med andre dataforskere.

Følger du tankeledere og influencers i datavidenskab på sociale medier, holder du dig orienteret om de seneste datavidenskabstendenser. På denne måde kan du lære om deres syn på eksisterende emner og opdaterede nyheder om datavidenskabstendenser. Derudover giver det dig mulighed for at forespørge om komplicerede emner og få deres svar.

Du kan tage det et skridt videre og følge Google, Facebook, Apple og andre store teknologivirksomheder Twitter. Dette giver dig privilegiet at vide forventede tekniske tendenser, ikke kun begrænset til datavidenskab.

Kirk Borne, Ronald van Loon, og Ian Goodfellow er nogle af de største navne i datavidenskabssamfundet. Begynd at følge dem og store teknologivirksomheder på Twitter og andre sociale medier for at holde dig opdateret.

8. Del dit datavidenskabelige arbejde og din indsigt

Ved at dele dit arbejde kan du få feedback og forslag fra andre dataforskere med forskellige erfaringsniveauer og eksponering. Deres kommentarer, spørgsmål og kritik kan hjælpe dig med at holde dig ajour med de seneste tendenser inden for datavidenskab.

Du kan opdage trendy ideer, metoder, værktøjer eller ressourcer, som du måske ikke har kendt før, ved at lytte til deres forslag. For eksempel kan en person ubevidst bruge en forældet version af Python, indtil han lægger sit arbejde online, og nogen påpeger det.

Sites som Kaggle og Uenighed har flere datavidenskabsgrupper, hvorigennem du kan dele dit arbejde og lære. Når du har tilmeldt dig og tilmeldt dig en gruppe, skal du begynde at stille spørgsmål og interagere med andre dataforskere. Prioriter viden, husk at være ydmyg og prøv at opbygge gensidigt gavnlige venskaber med andre dataforskere.

Bliv en livslang lærende i datavidenskab

Kontinuerlig læring er nødvendig for at forblive værdifuld som dataforsker, men det kan være svært at følge med helt alene. Derfor bliver du nødt til at finde et passende fællesskab til at hjælpe dig, og Discord er en af ​​de bedste platforme til at finde en. Find en server med folk i samme felt, og fortsæt din læring med dit nye team.