Как не отставать от науки о данных, работая из дома? Ваш наставник занят как никогда - но не волнуйтесь, вы не одиноки!
Мы живем в странные времена! Пандемия коронавируса повлияла на «работу из офиса» больше, чем кто-либо ожидал. Хотя я предпочитаю работать дома, это не для всех. Менее опытные специалисты по обработке данных переживают тяжелые времена из-за отсутствия наставничества. Многие люди, работающие в ИТ, - интроверты, что еще более очевидно.
В этой статье я делюсь несколькими ресурсами, которые вы можете свободно использовать, чтобы задавать вопросы, не отставать от новых инструментов Data Science и присоединяться к сообществу единомышленников.
Вот несколько ссылок, которые могут вас заинтересовать:
- Labeling and Data Engineering for Conversational AI and Analytics - Data Science for Business Leaders [Course] - Intro to Machine Learning with PyTorch [Course] - Become a Growth Product Manager [Course] - Deep Learning (Adaptive Computation and ML series) [Ebook] - Free skill tests for Data Scientists & Machine Learning Engineers
Некоторые из приведенных выше ссылок являются партнерскими ссылками, и если вы перейдете по ним, чтобы совершить покупку, я буду получать комиссию. Имейте в виду, что я связываю курсы из-за их качества, а не из-за комиссии, которую я получаю от ваших покупок.
Сообщества Discord
Discord - это самый простой способ общаться с помощью голоса, видео и текста, независимо от того, являетесь ли вы членом школьного клуба, ночной игровой группы, всемирного художественного сообщества или просто группы друзей, которые хотят пообщаться.
Существует множество серверов Discord для Data Science, поэтому я перечисляю самые популярные из них:
- The Data Share - официальное сообщество Discord компании Towards Data Science. Вы можете получить помощь в своем текущем проекте или помочь другим в их обучении.
- Наука о данных - это активная, сплоченная группа специалистов по данным из разных отраслей и академических кругов, которая позволяет каждому поделиться своим опытом в предметной области, обсудить проблемы, изучить множество различных дисциплин профессии и тем самым завязать дружеские отношения.
Сообщества Reddit
Reddit не нуждается в особом представлении, поэтому я просто перечисляю три самых популярных субреддита для Data Science:
- R / MachineLearning - Сообщество машинного обучения, насчитывающее 1,1 миллиона участников.
- R / MLQuestions - место для новичков, где задают глупые вопросы, а для экспертов - в помощь!
- R / learnmachinelearning - субреддит, посвященный обучению машинному обучению.
Сообщества Quora
Quora - это место, где можно получить и поделиться знаниями. Это платформа, чтобы задавать вопросы и общаться с людьми, которые делятся уникальными идеями и качественными ответами.
Quora набирает популярность, и, как следствие, на сайте появляется все больше и больше экспертов по Data Science. Есть две интересные темы, чтобы следить за ними или задавать вопросы:
Пять тридцать восемь
FiveThirtyEight - это блог Нейта Сильвера, в котором используется статистический анализ с точными числами, чтобы рассказывать убедительные истории о политике, спорте, науке, экономике и культуре.
У меня появилась привычка читать несколько статей FiveThirtyEight в день вместо того, чтобы читать новостные сайты. Пару раз мне приходила идея из статьи, которая помогла мне с анализом, над которым я работал.
R-блогеры
R-bloggers - это блог, за которым следует следить, если вы используете R в качестве основного языка для Data Science. В нем есть новости R и учебные пособия, предоставленные сотнями блогеров R. Я не использую R, но все равно читаю блог, просто чтобы посмотреть, что происходит в экосистеме R.
Мастерство машинного обучения
Мастерство машинного обучения - MLM - это блог, основной целью которого является продажа электронных книг Джейсона Браунли. Я уже довольно давно заядлый читатель блога, и Джейсон отлично справляется с изложением сложных тем простым языком. Пару раз случалось, что я просто указывал младшим специалистам по данным в MLM, чтобы они освежили свои знания по определенной теме.
Просто статистика
Simply Statistics - это блог, написанный тремя профессорами биостатистики из университетов Лиги плюща. В блоге есть качественные сообщения на самые разные темы, и все они поддерживаются цифрами. Я читаю (лучше сказать изучать) только те, которые наиболее применимы к моей сфере деятельности.
Курсы
Узнайте, как обучить модель машинного обучения и развернуть ее в облаке (отказ от ответственности: я являюсь автором курса).
Прежде чем ты уйдешь
Следуйте за мной в Twitter, где я регулярно пишу твиты о Data Science и машинном обучении.
