Самоуверенный взгляд на сообщества данных, их важность, преимущества и то, как члены сообщества извлекают из этого выгоду.
Почему эта статья?
Я написал эту статью, чтобы научить энтузиастов и практиков данных понять важность сообщества для людей в пространстве данных во всем мире.
В одиночку мы можем сделать так мало; вместе мы можем сделать так много — Хелен Келлер.
Наш мир связан с традиционными карьерными путями и традиционным образованием и все больше разочаровывается. Стоит ли удивляться, что в таком мире люди прилагают дополнительные усилия для доступа к сетям в области данных и обучения?
Как лучше всего получить этот опыт надежно и недорого?
Ответ: D.C.A.A.S — Data-Community-As-A-Service.
Информационное сообщество как услуга — это явление, при котором доступ к группе специалистов по работе с данными достаточно ценен, чтобы мы могли рассматривать его как взаимные отношения между сообществом данных и специалистами по данным.
Для кого эта статья?
- Специалисты по техническим и нетехническим данным.
- Энтузиасты данных, которые заинтересованы в присоединении к сообществам данных, чтобы общаться с другими специалистами по данным и получить четкий путь в своей карьере в области данных.
- Специалисты по данным ищут лучшие сообщества данных, к которым можно присоединиться с единомышленниками.
Чему вы научитесь?
- Почему Data Community как услуга?
- Что такое сообщество данных?
- Преимущество принадлежности к сообществам данных в качестве энтузиаста или специалиста по данным.
- Список сообществ данных для энтузиастов данных и профессионалов и их конкретное влияние.
Почему сообщество данных как услуга?
Само сообщество определяет людей. Конгломерат сообществ образует государства, страны и континенты.
Сообщество разработчиков не является исключением.
Скорость, с которой люди попадают в технологическую отрасль в разных частях мира, растет с каждым днем.
Разработчики в этом контексте являются специалистами по работе с данными, поскольку я говорю о сообществе данных как об услуге.
По мере роста данных потребность в других профессиях, связанных с данными, продолжает расти, поскольку данные повсюду, а информации мало.
Сообщество данных как услуга — это концепция, которая позволяет членам сообщества данных учиться и обмениваться идеями, сохраняя при этом ограничения и параметры, которые позволяют сообществу данных сосредоточиться на более важной цели на благо всех. Успех этой концепции зависит от доверенный статус сообщества, поэтому его участники чувствуют себя комфортно, делясь и участвуя в сообществе-Gift Ojeabulu
Поскольку карьера в области данных продолжает расти, возникает необходимость в создании сообществ данных, поскольку люди по своей природе общительны, т.е. люди социальны.
Люди — социальные животные, и поэтому они естественным образом стремятся к общению с другими как к части своего благополучия — Аристотель.
Что такое сообщество данных?
Мы можем просто определить сообщество данных как группу технических и нетехнических людей, т. е. специалистов по данным, инженеров данных, аналитиков данных, менеджеров продуктов данных, менеджеров сообщества данных и так далее.
Мы инкапсулируем их под зонтиком, называемым практиками данных, которые имеют определенные общие взгляды или интересы, которые включают три ключевых элемента:
- Участие сообщества — ответы, вопросы и поддержка друг друга.
- Организация — организация встреч, хакатонов и конференций.
- Работа — разработка, участие в проектах с открытым исходным кодом и предоставление решений для работы с данными на рабочем месте.
С точки зрения организации, сообщество данных может быть ценным для инициатив в области маркетинга и продаж, но цель должна заключаться в том, чтобы в первую очередь приносить пользу специалистам по данным в вашем сообществе, чтобы гарантировать, что специалисты по данным находят ценность в сообществе стоящим своего времени, это будет окупиться в долгосрочной перспективе — в общем, все дело в построении настоящих отношений.
Преимущества присоединения к сообществу в качестве специалиста по данным или инженера по машинному обучению
В этом контексте специалист по данным или инженер по машинному обучению представляет собой общее название специалиста по работе с данными.
Я использую это, потому что это самая близкая профессия к тому, чем я занимаюсь.
Если вы инженер данных, замените его в качестве преимущества присоединения к сообществу в качестве инженера данных.
- Направление.
- Нетворкинг и возможности.
- Расширяет ваши знания.
- Поддержка, мотивация и настойчивость
- Направление — оно направляет вас правильно. Поле данных полно сложностей, особенно для новичков. В большинстве случаев вы начинаете и нуждаетесь в разъяснении. Таким образом, присоединение к сообществу направляет вас.
Вы можете рассказать и спросить опытных людей, а затем решить, на чем сосредоточиться. Вы не можете изучить все в области науки о данных, независимо от того, насколько вы умны.
Но очень важно выбрать правильный путь и узнать, что вам нужно, чтобы получить работу. Поскольку ваша неявная цель - заработать денег.
Примечание: многие новички жалуются, что им нужен наставник.
Как новичок, задумывались ли вы когда-нибудь о том, чтобы оставаться активным в сообществах и задавать вопросы, когда что-то идет не так?
Наставничество не обязательно должно быть прямым. Сообщество может восполнить этот пробел.
2. Возможность налаживания связей. Когда вы присоединяетесь к сообществу, вы встречаете разных людей, и в сообществе есть много вакансий. Многие получают рекомендации, которые дают им работу мечты, просто присоединившись к сообществу.
3. Это расширяет вашу область знаний - когда вы присоединяетесь к сообществу; вы замечаете, что происходит.
Это познакомило вас с дискуссиями на темы, связанные с наукой о данных. Вы видите людей, дающих ответы на то, с чем вы боретесь.
Он строит и улучшает вас бессознательно.
4. За поддержку, мотивацию и настойчивость — путешествие может быть очень трудным. Иногда вы обнаруживаете, что просто продолжаете откладывать дела на потом из-за отсутствия поддержки и мотивации, но когда вы присоединяетесь к сообществу, видя, как люди строят и учатся, мотивирует вас не сдаваться.
Мой совет: присоединяйтесь к сообществам и оставайтесь активными
Список лучших сообществ данных для энтузиастов данных, профессионалов и их конкретное влияние.
Вот некоторые списки сообществ данных, которые я нашел полезными в пространстве данных из личного опыта, исследований, онлайн-обзоров и бесед с членами сообщества.
Сообщество DataTalksClub – это глобальное онлайн-сообщество энтузиастов данных, аналитиков данных/продуктов, специалистов по обработке и анализу данных, инженеров по машинному обучению, инженеров по данным, инженеров-аналитиков, сторонников разработчиков и инженеров-программистов/разработчиков Python, возглавляемое Алексеем Григорьев.
Это место, где можно поговорить о данных, машинном обучении и разработке, посетить еженедельные мероприятия и получить знания на бесплатных курсах, задать вопросы о карьере и
обсудить варианты карьеры.
В DataTalksClub есть замечательные ресурсы, такие как MLOps Zoomcamp, Data Engineering Zoomcamp и ML Zoom Camp.
Правила сообщества, Slack-канал
Сообщество MLOps во главе с Деметриосом Бринкманном удовлетворяет быстро растущую потребность делиться передовым опытом реальных операций машинного обучения от инженеров в этой области.
Сообщество MLOps нуждалось в сообществе, сосредоточенном на решении уникальных ежедневных задач при построении производственных конвейеров AI/ML.
Сообщество MLOps насчитывает более 5,2 тыс. участников в 18 странах.
Примеры некоторых местных встреч MLOps:
- Сообщество MLOps в Лагосе, организованное Gift Ojeabulu, Stephen Oladele и Tochukwu Nwoke.
- Сообщество MLOps в Торонто.
Все Meetup Link, Slack канал
DataFestAfrica,теперьСообщество данных Африки, началось с обсуждения 4 специалистов по работе с данными (Gift Ojeabulu, David Abu, Oyinbooke Olarenwaju и Opeyemi Fabiyi). ), которые увидели необходимость создать сообщество для всех профессий, связанных с данными, в Африке.
Это первое в истории мероприятие и сообщество, которое демонстрирует и объединяет все профессиональные профессии в пространстве данных в Африке.
Если вы являетесь аналитиком данных, специалистом по данным, инженером данных, инженером AI/ML, разработчиком Low Code, студентом, исследователем, менеджером данных, потребителем данных или рекрутером в этой области, тогда Сообщество данных Африки для тебя.
Сообщество данных в Африке создало сообщество данных в Африке, организовав хакатон, конференцию и интерактивное онлайн-сообщество, которое помогает энтузиастам данных и профессионалам.
Онлайн Сообщество
Kaggle, дочерняя компания Google LLC, представляет собой онлайн-сообщество специалистов по данным и специалистов по машинному обучению. Kaggle позволяет пользователям находить и публиковать наборы данных, исследовать и создавать модели в веб-среде обработки и анализа данных, работать с другими специалистами по данным и инженерами по машинному обучению, а также участвовать в соревнованиях по решению задач, связанных с наукой о данных.
Kaggle начал свою деятельность в 2010 году, предлагая соревнования по машинному обучению, а теперь также предлагает общедоступную платформу данных, облачную рабочую среду для науки о данных и обучение искусственному интеллекту.
Cohere For AI – это некоммерческая исследовательская лаборатория под руководством Сары Хукер, которая занимается решением сложных задач машинного обучения. Это сообщество поддерживает фундаментальные исследования, которые исследуют неизвестное, и сосредоточено на создании новых точек входа в исследования машинного обучения.
Это сообщество представляет собой пространство, где исследователи, инженеры, лингвисты, социологи и учащиеся на протяжении всей жизни общаются и сотрудничают. Люди собираются вместе со всего мира и приветствуют вас, независимо от того, являетесь ли вы наставником, бросившим учебу, только начинающим, доктором философии, магистром, студентом, независимым, отраслевым, академическим или не уверенным.
Сообщество Cohere для ИИ с радостью поддерживает исследования, проводимые сообществом, и учитывает интересы участников.
DataTech Space (DTS) – это бесплатное онлайн-сообщество под руководством Джессики Увогирен, предназначенное исключительно для лиц, интересующихся областями, связанными с данными (например, аналитикой данных, наукой о данных, проектированием данных, машинным обучением и т. д.). ) Независимо от их уровня мастерства.
Это сообщество предоставило систему поддержки для начинающих энтузиастов данных и связало их с их коллегами и опытными профессионалами.
Это сообщество имеет 2 уровня, телеграм и дискорд канал.
Young Data Professionals (YDP) – это племя и активное сообщество умных, молодых и энергичных любителей данных с разным уровнем знаний, которым руководит Opeyemi Fabiyi.
YDP активно обсуждает данные и предлагает решения сложных задач участников. YDP также помогает членам сообщества оттачивать свои навыки, чтобы оставаться в курсе мировых тенденций в области аналитики.
Сообщество YDP является движущей силой встречи dbt Lagos Nigeria 🇳🇬 Meetup и повышает осведомленность об инженерной аналитике в африканской экосистеме данных.
Слабое сообщество
DBT — один из самых популярных инструментов с открытым исходным кодом прямо сейчас. Онлайн-сообщество Slack для dbt может похвастаться одним из крупнейших центров обсуждения инженерной аналитики, в котором насчитывается более 22 700 участников!
Хотя разговор обычно связан с dbt и инструментами, которые к нему подключаются, некоторые из лучших умов в области данных активно делятся здесь своими мыслями.
Не помешает и то, что само сообщество является одной из самых гостеприимных и душевных групп.
Сообщество Hugging Face под руководством Омара Сансеверо стремится продвигать хорошее машинное обучение и делать его более доступным. Попутно обнимание лица способствует развитию технологий в лучшую сторону.
Hugging Face имеет процветающую экосистему с открытым исходным кодом, в которой участвуют все (от исследователей машинного обучения до студентов, интересующихся предвзятостью моделей). С более чем десятком проектов с открытым исходным кодом, удивительным сообществом и тысячами участников и сотрудников.
Тысячи создателей работают как сообщество, чтобы решить аудио, зрение и язык с помощью ИИ.
Дискорд-сообщество, Форум, Класс
Masakhane – это массовая организация, миссия которой – укреплять и стимулировать исследования НЛП на африканских языках для африканцев, проводимые африканцами.
В Zindi находится крупнейшее сообщество африканских специалистов по данным, которые работают над решением самых насущных мировых проблем с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта.
Zindi связывает специалистов по данным с организациями и предоставляет место для обучения, оттачивания навыков и поиска работы.
Zindi стремится преобразовать африканский континент и продемонстрировать миру африканские таланты в области обработки данных.
Другие замечательные сообщества данных:
Ссылки
[1] Джовиан Чикмил, https://medium.com/swlh/community-as-a-service-a-business-model-for-the-21st-centre-b7e0612e7095 (2021)
И здесь делаем вывод…
Посещение технических мероприятий, а также присоединение к сообществу данных и поддержание активности в нем — один из лучших опытов в области данных как для опытного, так и для начинающего специалиста по данным.
Поздравляем! Теперь у вас есть отличные знания о преимуществах принадлежности к сообществам данных в качестве энтузиастов или практиков данных, сообществе данных как услуги и активных сообществах данных для энтузиастов данных и профессионалов.
Мне не терпится увидеть, как вы примете то, что я объяснил в этой статье, и начнете волноваться вместе с ними в пространстве данных.
Свяжитесь со мной в LinkedIn
Свяжитесь со мной в Twitter
