8 maneiras de ficar por dentro das últimas tendências em ciência de dados

A ciência de dados está em constante evolução, com novos papéis e tecnologias surgindo com frequência. Assim, os cientistas de dados podem se sentir sobrecarregados ao tentar acompanhar as inovações mais recentes.

No entanto, com as dicas certas, você pode se manter atualizado e relevante neste campo competitivo. Portanto, aqui estão oito maneiras de ficar por dentro das últimas tendências em ciência de dados.

1. Siga os blogs e boletins de ciência de dados

Os blogs de ciência de dados são uma ótima maneira de aprimorar o básico enquanto aprende sobre novas ideias e tecnologias. Vários conglomerados de tecnologia produzem conteúdo de blog de alta qualidade, onde você pode aprender sobre seus experimentos, pesquisas e projetos mais recentes. Grandes exemplos são Google, Facebook, e Netflix blogs, então não perca tempo verificando-os.

Como alternativa, você pode consultar publicações on-line e boletins informativos individuais. Dependendo do seu nível de experiência e avanço no campo, esses blogs podem abordar tópicos que você considera mais identificáveis. Por exemplo, o Version Control for Jupyter Notebook é mais fácil de digerir para um iniciante do que o do Google Aprendizagem de preferência para remoção de cache.

Você pode encontrar boletins fazendo uma pesquisa simples, mas recomendamos Elixir de dados, Data Science Weekly, e Notícias do KDnuggetsName, pois estes são alguns dos melhores.

2. Ouça podcasts de ciência de dados e assista a vídeos do YouTube

Os podcasts são facilmente acessíveis e uma ótima opção quando você está com pouco tempo e deseja obter conhecimento em qualquer lugar. Ouvir podcasts expõe você a novos conceitos de ciência de dados enquanto permite que você realize outras atividades simultaneamente. Além disso, por meio de entrevistas com especialistas da área, alguns podcasts oferecem uma janela para o setor e permitem que você aprenda com as experiências dos profissionais.

Por outro lado, o YouTube é uma alternativa melhor para alunos audiovisuais e tem vários vídeos à sua disposição. Canais como Escola de dados e StatQuest com Josh Starmer cobrem uma ampla gama de tópicos para cientistas de dados aspirantes e experientes. Eles também abordam novas tendências e métodos, portanto, seguir esses canais é uma boa ideia para se manter atualizado.

É fácil se perder em um mar de podcasts e vídeos, então selecione cuidadosamente os vídeos detalhados e os melhores podcasts para ciência de dados. Dessa forma, você pode adquirir conhecimento preciso dos melhores criadores e canais.

3. Aprenda habilidades e conceitos de ciência de dados com cursos e livros

Os cursos online permitem aprender com acadêmicos e especialistas em ciência de dados, que condensam seus anos de experiência em conteúdo digerível. Cursos recentes cobrem várias necessidades de ciência de dados, desde aprendizado de máquina hard-core até iniciando uma carreira em ciência de dados sem um diploma. Eles podem não ser baratos, mas valem o custo pelo valor que oferecem.

Além disso, os livros também desempenham um papel importante. A leitura de livros atuais de ciência de dados pode ajudá-lo a aprender novas técnicas, entender aplicações de ciência de dados do mundo real e desenvolver habilidades de pensamento crítico e resolução de problemas. Esses livros explicam conceitos detalhados de ciência de dados que você talvez não encontre em nenhum outro lugar.

Tais livros incluem O Manual de Ciência de Dados, Ciência de dados no Google Cloud Platform, e Think Bayes. Você também deve verificar alguns cursos de ciência de dados em sites como Coursera e Udemy.

4. Conheça especialistas do setor e entusiastas de eventos e comunidades

Participar de conferências leva você a um ambiente de pessoas com ideias semelhantes com as quais você pode se conectar. Embora falar com estranhos possa parecer desconfortável, você aprenderá muito com as pessoas nesses eventos. Ao ficar em casa, você provavelmente perderá networking, oportunidades de trabalho e técnicas modernas como métodos de aprendizado profundo.

Além disso, as apresentações permitem que você observe outros projetos e se familiarize com as últimas tendências. Ver o que as grandes empresas de tecnologia estão fazendo é encorajador e educativo, e você sempre pode tirar algo delas para aplicar em seu trabalho.

Os eventos de ciência de dados podem ser físicos ou virtuais. Alguns bons eventos de ciência de dados a serem considerados são o Conferência de Ciência de Dados Abertos (ODSC), Salão de ciência de dados, e a Encontro de Big Data e Analytics.

5. Participe de competições de ciência de dados e hackathons

Hackathons de ciência de dados unem cientistas de dados para desenvolver modelos que resolvem problemas do mundo real dentro de um período de tempo especificado. Eles podem ser hospedados por várias plataformas, como Kaggle, DataHack ou UN Big Data Hackathon.

Participar de hackathons aprimora seu domínio e precisão e expõe você às mais recentes ferramentas de ciência de dados e técnicas populares para a construção de modelos. Independentemente de seus resultados, competir com outros cientistas de dados em hackathons oferece informações valiosas sobre os últimos avanços em ciência de dados.

Considere participar do NERSC Open Hackathon, BNL Open Hackathon, e outros hackathons virtuais. Além disso, não se esqueça de se registrar para hackathons físicos que podem estar acontecendo perto de sua localização.

6. Contribua para projetos de código aberto ou social de ciência de dados

Contribuir para projetos de ciência de dados de código aberto permite que você trabalhe com outros cientistas de dados em desenvolvimento. Com eles, você aprenderá novas ferramentas e estruturas usadas pela comunidade de ciência de dados e poderá estudar códigos de projeto para implementar em seu trabalho.

Além disso, você pode colaborar com outros cientistas de dados com diferentes perspectivas em um ambiente onde a troca de ideias, feedback e percepções é incentivada. Você pode descobrir as técnicas mais recentes que os profissionais de ciência de dados usam, os padrões do setor, as práticas recomendadas e como eles acompanham as tendências da ciência de dados.

Primeiro, procure repositórios marcados com o tópico de ciência de dados em GitHub ou Kagle. Depois de descobrir um projeto, considere como contribuir, independentemente do seu nível de habilidade, e comece a colaborar com outros cientistas de dados.

Seguir os líderes e influenciadores da ciência de dados nas mídias sociais mantém você informado sobre as últimas tendências da ciência de dados. Dessa forma, você pode aprender sobre suas opiniões sobre assuntos existentes e notícias atualizadas sobre tendências de ciência de dados. Além disso, permite que você pergunte sobre assuntos complicados e obtenha sua resposta.

Você pode dar um passo adiante e seguir o Google, Facebook, Apple e outras grandes empresas de tecnologia em Twitter. Isso lhe dá o privilégio de saber tendências tecnológicas que esperar, não se limitando apenas à ciência de dados.

Kirk Borne, Ronald van Loon, e Ian Goodfellow são alguns dos maiores nomes da comunidade de ciência de dados. Comece a segui-los e a grandes empresas de tecnologia no Twitter e em outros sites de mídia social para se manter atualizado.

8. Compartilhe seu trabalho e insights de ciência de dados

Compartilhar seu trabalho permite obter feedback e sugestões de outros cientistas de dados com diferentes níveis de experiência e exposição. Seus comentários, perguntas e críticas podem ajudá-lo a se manter atualizado com as últimas tendências em ciência de dados.

Você pode descobrir ideias, métodos, ferramentas ou recursos da moda que talvez não conhecesse antes, ouvindo suas sugestões. Por exemplo, uma pessoa pode, sem saber, usar uma versão desatualizada do Python até publicar seu trabalho online e alguém apontar isso.

sites como Kaggle e Discórdia tem vários grupos de ciência de dados através dos quais você pode compartilhar seu trabalho e aprender. Depois de se inscrever e ingressar em um grupo, comece a fazer perguntas e interagir com outros cientistas de dados. Priorize o conhecimento, lembre-se de ser humilde e tente construir amizades mutuamente benéficas com outros cientistas de dados.

Seja um Lifelong Learner em Data Science

O aprendizado contínuo é necessário para permanecer valioso como cientista de dados, mas pode ser difícil acompanhar sozinho. Consequentemente, você precisará encontrar uma comunidade adequada para ajudá-lo, e o Discord é uma das melhores plataformas para encontrar uma. Encontre um servidor com pessoas no mesmo campo e continue seu aprendizado com sua nova equipe.