8 måter å holde seg på toppen av de siste trendene innen datavitenskap

Datavitenskap er i stadig utvikling, med nye artikler og teknologier som kommer ut ofte. Som sådan kan dataforskere føle seg overveldet når de prøver å holde tritt med de siste innovasjonene.

Men med de riktige tipsene kan du holde deg oppdatert og forbli relevant i dette konkurransefeltet. Derfor er her åtte måter å holde seg på toppen av de siste trendene innen datavitenskap.

1. Følg Data Science-blogger og nyhetsbrev

Datavitenskapsblogger er en fin måte å friske opp det grunnleggende mens du lærer om nye ideer og teknologier. Flere teknologikonglomerater produserer blogginnhold av høy kvalitet der du kan lære om deres siste eksperimenter, forskning og prosjekter. Gode ​​eksempler er Google, Facebook, og Netflix blogger, så kast ikke bort tid på å sjekke dem ut.

Alternativt kan du se på nettpublikasjoner og individuelle nyhetsbrev. Avhengig av ditt erfaringsnivå og fremskritt innen feltet, kan disse bloggene ta for seg emner du finner mer relaterte. For eksempel er versjonskontroll for Jupyter Notebook enklere for en nybegynner å fordøye enn Googles

Preferanselæring for cache-utkastelse.

Du kan finne nyhetsbrev ved å gjøre et enkelt søk, men vi anbefaler Data Elixir, Data Science Weekly, og KDnuggets Nyheter, da disse er noen av de beste.

2. Lytt til Data Science-podcaster og se YouTube-videoer

Podcaster er lett tilgjengelige og et flott alternativ når du er presset på tid og ønsker å få kunnskap mens du er på farten. Å lytte til podcaster utsetter deg for nye datavitenskapelige konsepter samtidig som du kan utføre andre aktiviteter samtidig. Ved å bruke intervjuer med eksperter på området tilbyr noen podcaster et vindu inn i bransjen og lar deg lære av fagfolks erfaringer.

På den annen side er YouTube et bedre alternativ for audiovisuelle elever og har flere videoer til disposisjon. Kanaler som Dataskole og StatQuest med Josh Starmer dekker et bredt spekter av emner for både ambisiøse og erfarne dataforskere. De berører også nye trender og metoder, så det er en god idé å følge disse kanalene for å holde deg oppdatert.

Det er lett å gå seg vill i et hav av podcaster og videoer, så velg nøye detaljerte videoer og beste podcaster for datavitenskap. På denne måten kan du tilegne deg nøyaktig kunnskap fra de beste skaperne og kanalene.

3. Lær datavitenskapelige ferdigheter og konsepter fra kurs og bøker

Nettkurs lar deg lære av datavitenskapelige akademikere og eksperter, som kondenserer sine mange års erfaring til fordøyelig innhold. Nylige kurs dekker flere datavitenskapelige nødvendigheter, fra hard-core maskinlæring til starte en karriere innen datavitenskap uten en grad. De er kanskje ikke billige, men de er vel verdt kostnadene i verdien de gir.

I tillegg spiller bøker en viktig rolle. Å lese gjeldende datavitenskapsbøker kan hjelpe deg med å lære nye teknikker, forstå datavitenskapelige applikasjoner i den virkelige verden og utvikle kritisk tenkning og problemløsningsferdigheter. Disse bøkene forklarer dyptgående datavitenskapelige konsepter du kanskje ikke finner andre steder.

Slike bøker inkluderer Data Science-håndboken, Datavitenskap på Google Cloud Platform, og Tenk Bayes. Du bør også sjekke ut noen få datavitenskapskurs på nettsteder som Coursera og Udemy.

4. Møt bransjeeksperter og entusiaster fra arrangementer og lokalsamfunn

Å delta på konferanser fører deg inn i et miljø med likesinnede personer du kan få kontakt med. Selv om det kan føles ubehagelig å snakke med fremmede, vil du lære så mye av menneskene på disse arrangementene. Ved å bli hjemme vil du sannsynligvis gå glipp av nettverk, jobbmuligheter og moderne teknikker som dype læringsmetoder.

Videre lar presentasjoner deg observere andre prosjekter og gjøre deg kjent med de siste trendene. Å se hva store teknologiselskaper driver med er oppmuntrende og lærerikt, og du kan alltid ta fra dem noe å bruke i arbeidet ditt.

Datavitenskapelige hendelser kan være fysiske eller virtuelle. Noen gode datavitenskapelige hendelser å vurdere er Open Data Science Conference (ODSC), Datavitenskapssalong, og Big Data og Analytics Summit.

5. Delta i datavitenskapskonkurranser og hackathons

Datavitenskapshackathons forener dataforskere for å utvikle modeller som løser problemer i den virkelige verden innen en spesifisert tidsramme. De kan hostes av ulike plattformer, for eksempel Kaggle, DataHack eller UN Big Data Hackathon.

Å delta i hackathons forbedrer din mestring og nøyaktighet og utsetter deg for de nyeste datavitenskapelige verktøyene og populære teknikker for å bygge modeller. Uavhengig av resultatene dine, gir det å konkurrere med andre dataforskere i hackathons verdifull innsikt i de siste fremskrittene innen datavitenskap.

Vurder å delta i NERSC Open Hackathon, BNL Open Hackathon, og andre virtuelle hackathons. Ikke glem å registrere deg for fysiske hackathons som kan finne sted i nærheten av ditt sted.

6. Bidra til datavitenskap med åpen kildekode eller sosiale gode prosjekter

Å bidra til datavitenskapsprosjekter med åpen kildekode lar deg jobbe med andre dataforskere under utvikling. Fra dem vil du lære nye verktøy og rammeverk som brukes av datavitenskapsfellesskapet, og du kan studere prosjektkoder for å implementere i arbeidet ditt.

Videre kan du samarbeide med andre dataforskere med ulike perspektiver i et miljø der det oppmuntres til å utveksle ideer, tilbakemeldinger og innsikt. Du kan oppdage de nyeste teknikkene datavitenskapsfolk bruker, bransjestandarder, beste praksis og hvordan de holder tritt med datavitenskapstrender.

Søk først etter depoter merket med datavitenskap-emnet på GitHub eller Kaggle. Når du oppdager et prosjekt, vurder hvordan du kan bidra, uavhengig av ferdighetsnivået ditt, og begynn å samarbeide med andre dataforskere.

Å følge datavitenskapelige tankeledere og influencere på sosiale medier holder deg informert om de siste datavitenskapelige trendene. På denne måten kan du lære om deres syn på eksisterende emner og oppdaterte nyheter om datavitenskapelige trender. I tillegg lar det deg spørre om kompliserte emner og få svar.

Du kan ta det et skritt videre og følge Google, Facebook, Apple og andre store teknologiselskaper videre Twitter. Dette gir deg privilegiet å vite tekniske trender å forvente, ikke bare begrenset til datavitenskap.

Kirk Borne, Ronald van Loon, og Ian Goodfellow er noen av de største navnene i datavitenskapsmiljøet. Begynn å følge dem og store teknologiselskaper på Twitter og andre sosiale medier for å holde deg oppdatert.

8. Del datavitenskapens arbeid og innsikt

Ved å dele arbeidet ditt kan du få tilbakemeldinger og forslag fra andre dataforskere med ulike erfaringsnivåer og eksponering. Deres kommentarer, spørsmål og kritikk kan hjelpe deg med å holde deg oppdatert med de siste trendene innen datavitenskap.

Du kan oppdage trendy ideer, metoder, verktøy eller ressurser du kanskje ikke har kjent før ved å lytte til forslagene deres. For eksempel kan en person ubevisst bruke en utdatert versjon av Python til han legger ut arbeidet sitt på nettet og noen påpeker det.

Nettsteder som Kaggle og Uenighet har flere datavitenskapsgrupper der du kan dele arbeidet ditt og lære. Etter å ha registrert deg og blitt med i en gruppe, begynn å stille spørsmål og samhandle med andre dataforskere. Prioriter kunnskap, husk å være ydmyk, og prøv å bygge gjensidig fordelaktige vennskap med andre dataforskere.

Bli en livslang lærer i datavitenskap

Kontinuerlig læring er nødvendig for å forbli verdifull som dataforsker, men det kan være vanskelig å følge med helt alene. Følgelig må du finne et passende fellesskap for å hjelpe deg, og Discord er en av de beste plattformene for å finne en. Finn en server med folk i samme felt, og fortsett læringen med det nye teamet ditt.