8 façons de rester au courant des dernières tendances en science des données

La science des données évolue constamment, avec de nouveaux articles et technologies qui sortent fréquemment. En tant que tels, les scientifiques des données peuvent se sentir dépassés lorsqu'ils essaient de suivre les dernières innovations.

Cependant, avec les bons conseils, vous pouvez rester à jour et rester pertinent dans ce domaine concurrentiel. Ainsi, voici huit façons de rester au courant des dernières tendances en science des données.

1. Suivez les blogs et les newsletters sur la science des données

Les blogs sur la science des données sont un excellent moyen de rafraîchir les bases tout en découvrant de nouvelles idées et technologies. Plusieurs conglomérats technologiques produisent un contenu de blog de haute qualité où vous pouvez en savoir plus sur leurs dernières expériences, recherches et projets. De grands exemples sont

Google, Facebook, et Netflix blogs, alors ne perdez pas de temps à les consulter.

Alternativement, vous pouvez consulter les publications en ligne et les newsletters individuelles. En fonction de votre niveau d'expérience et de votre avancement dans le domaine, ces blogs peuvent aborder des sujets que vous trouveriez plus pertinents. Par exemple, le contrôle de version pour Jupyter Notebook est plus facile à digérer pour un débutant que celui de Google. Apprentissage des préférences pour l'éviction du cache.

Vous pouvez trouver des newsletters en faisant une simple recherche, mais nous vous recommandons Élixir de données, Science des données hebdomadaire, et Nouvelles de KDnuggets, car ce sont parmi les meilleurs.

2. Écoutez des podcasts sur la science des données et regardez des vidéos YouTube

Les podcasts sont facilement accessibles et constituent une excellente option lorsque vous êtes pressé par le temps et que vous souhaitez acquérir des connaissances en déplacement. L'écoute de podcasts vous expose à de nouveaux concepts de science des données tout en vous permettant de mener d'autres activités simultanément. De plus, à l'aide d'entretiens avec des experts du domaine, certains podcasts offrent une fenêtre sur l'industrie et vous permettent d'apprendre des expériences des professionnels.

D'autre part, YouTube est une meilleure alternative pour les apprenants audiovisuels et met plusieurs vidéos à votre disposition. Des chaînes comme École de données et StatQuest avec Josh Starmer couvrent un large éventail de sujets pour les scientifiques de données en herbe et expérimentés. Ils abordent également les nouvelles tendances et méthodes, donc suivre ces canaux est une bonne idée pour se tenir au courant.

Il est facile de se perdre dans une mer de podcasts et de vidéos, alors sélectionnez avec soin les vidéos détaillées et les meilleurs podcasts pour la science des données. De cette façon, vous pouvez acquérir des connaissances précises auprès des meilleurs créateurs et canaux.

3. Apprenez des compétences et des concepts en science des données à partir de cours et de livres

Les cours en ligne permettent d'apprendre auprès d'universitaires et d'experts en science des données, qui condensent leurs années d'expérience en un contenu digeste. Les cours récents couvrent plusieurs nécessités de la science des données, de l'apprentissage automatique à commencer une carrière en science des données sans diplôme. Ils ne sont peut-être pas bon marché, mais ils valent bien leur coût dans la valeur qu'ils donnent.

De plus, les livres jouent également un rôle important. La lecture de livres actuels sur la science des données peut vous aider à apprendre de nouvelles techniques, à comprendre les applications réelles de la science des données et à développer des compétences de pensée critique et de résolution de problèmes. Ces livres expliquent des concepts approfondis de la science des données que vous ne trouverez peut-être pas ailleurs.

Ces livres comprennent Le manuel de science des données, Science des données sur Google Cloud Platform, et Pensez Bayes. Vous devriez également consulter quelques cours de science des données sur des sites comme Coursera et Udemy.

4. Rencontrez des experts de l'industrie et des passionnés d'événements et de communautés

Assister à des conférences vous introduit dans un environnement de personnes partageant les mêmes idées avec lesquelles vous pouvez vous connecter. Bien que parler à des étrangers puisse être inconfortable, vous apprendrez beaucoup des gens lors de ces événements. En restant à la maison, vous manquerez probablement de réseautage, d'opportunités d'emploi et de techniques modernes comme méthodes d'apprentissage en profondeur.

De plus, des présentations vous permettent d'observer d'autres projets et de vous familiariser avec les dernières tendances. Voir ce que font les grandes entreprises technologiques est encourageant et éducatif, et vous pouvez toujours en retirer quelque chose à appliquer dans votre travail.

Les événements de science des données peuvent être physiques ou virtuels. Certains bons événements de science des données à considérer sont les Conférence scientifique sur les données ouvertes (ODSC), Salon de la science des données, et le Sommet Big Data et Analytique.

5. Participez à des compétitions de science des données et à des hackathons

Les hackathons de science des données réunissent des scientifiques des données pour développer des modèles qui résolvent des problèmes du monde réel dans un délai spécifié. Ils peuvent être hébergés par diverses plateformes, telles que Kaggle, DataHack ou UN Big Data Hackathon.

Participer à des hackathons améliore votre maîtrise et votre précision et vous expose aux derniers outils de science des données et aux techniques populaires de construction de modèles. Quels que soient vos résultats, la compétition avec d'autres spécialistes des données lors de hackathons offre des informations précieuses sur les dernières avancées en matière de science des données.

Envisagez de participer à la Hackathon ouvert du NERSC, BNL Open Hackathon, et d'autres hackathons virtuels. N'oubliez pas non plus de vous inscrire aux hackathons physiques qui peuvent se dérouler près de chez vous.

6. Contribuer à des projets de science des données open source ou de bien social

Contribuer à des projets de science des données open source vous permet de travailler avec d'autres scientifiques des données en développement. Grâce à eux, vous apprendrez de nouveaux outils et cadres utilisés par la communauté des sciences des données, et vous pourrez étudier les codes de projet à mettre en œuvre dans votre travail.

De plus, vous pouvez collaborer avec d'autres spécialistes des données ayant des perspectives différentes dans un environnement où l'échange d'idées, de commentaires et d'idées est encouragé. Vous pouvez découvrir les dernières techniques utilisées par les professionnels de la science des données, les normes de l'industrie, les meilleures pratiques et comment ils suivent les tendances de la science des données.

Tout d'abord, recherchez des référentiels étiquetés avec le sujet de la science des données sur GitHub ou Kaggle. Une fois que vous avez découvert un projet, réfléchissez à la manière d'y contribuer, quel que soit votre niveau de compétence, et commencez à collaborer avec d'autres data scientists.

Suivre les leaders d'opinion et les influenceurs de la science des données sur les réseaux sociaux vous tient informé des dernières tendances de la science des données. De cette façon, vous pouvez en savoir plus sur leurs points de vue sur les sujets existants et les dernières nouvelles sur les tendances de la science des données. De plus, il vous permet de vous renseigner sur des sujets compliqués et d'obtenir leur réponse.

Vous pouvez aller plus loin et suivre Google, Facebook, Apple et d'autres grandes entreprises technologiques sur Twitter. Cela vous donne le privilège de savoir tendances technologiques à prévoir, pas seulement limité à la science des données.

Kirk Borné, Ronald van Loon, et Ian Goodfellow font partie des plus grands noms de la communauté des sciences des données. Commencez à les suivre ainsi que les grandes entreprises technologiques sur Twitter et d'autres sites de médias sociaux pour rester à jour.

8. Partagez votre travail et vos idées en science des données

Le partage de votre travail vous permet d'obtenir des commentaires et des suggestions d'autres data scientists avec différents niveaux d'expérience et d'exposition. Leurs commentaires, questions et critiques peuvent vous aider à rester au courant des dernières tendances en science des données.

Vous pouvez découvrir des idées, des méthodes, des outils ou des ressources à la mode que vous ne connaissiez peut-être pas auparavant en écoutant leurs suggestions. Par exemple, une personne peut utiliser sans le savoir une version obsolète de Python jusqu'à ce qu'elle publie son travail en ligne et que quelqu'un le signale.

Des sites comme Kagglé et Discorde avoir plusieurs groupes de science des données à travers lesquels vous pouvez partager votre travail et apprendre. Après vous être inscrit et avoir rejoint un groupe, commencez à poser des questions et à interagir avec d'autres data scientists. Donnez la priorité aux connaissances, n'oubliez pas d'être humble et essayez de nouer des amitiés mutuellement bénéfiques avec d'autres scientifiques des données.

Être un apprenant tout au long de la vie en science des données

L'apprentissage continu est nécessaire pour rester précieux en tant que data scientist, mais il peut être difficile de suivre tout seul. Par conséquent, vous devrez trouver une communauté appropriée pour vous aider, et Discord est l'une des meilleures plateformes pour en trouver une. Trouvez un serveur avec des personnes dans le même domaine et continuez votre apprentissage avec votre nouvelle équipe.