8 Cara untuk Tetap Mengikuti Tren Terbaru dalam Ilmu Data

Ilmu data terus berkembang, dengan makalah dan teknologi baru yang sering keluar. Dengan demikian, data scientist mungkin merasa kewalahan saat mencoba mengikuti inovasi terbaru.

Namun, dengan tips yang tepat, Anda bisa tetap terkini dan tetap relevan di bidang kompetitif ini. Jadi, berikut adalah delapan cara untuk tetap mengikuti tren terbaru dalam ilmu data.

1. Ikuti Blog Ilmu Data dan Buletin

Blog ilmu data adalah cara yang bagus untuk memoles dasar-dasar sambil belajar tentang ide dan teknologi baru. Beberapa konglomerat teknologi menghasilkan konten blog berkualitas tinggi tempat Anda dapat mempelajari tentang eksperimen, penelitian, dan proyek terbaru mereka. Contoh yang bagus adalah Google, Facebook, Dan Netflix blog, jadi jangan buang waktu untuk memeriksanya.

Sebagai alternatif, Anda dapat melihat publikasi online dan buletin individual. Bergantung pada tingkat pengalaman dan kemajuan Anda di lapangan, blog ini mungkin membahas topik yang menurut Anda lebih relevan. Misalnya, Kontrol Versi untuk Notebook Jupyter lebih mudah dicerna oleh pemula daripada milik Google

Pembelajaran preferensi untuk penggusuran cache.

Anda dapat menemukan buletin dengan melakukan pencarian sederhana, tetapi kami sarankan Elixir Data, Ilmu Data Mingguan, Dan Berita KDnuggets, karena ini adalah beberapa yang terbaik.

2. Dengarkan Podcast Ilmu Data dan Tonton Video YouTube

Podcast mudah diakses dan merupakan opsi yang bagus saat Anda terdesak waktu dan ingin mendapatkan pengetahuan saat dalam perjalanan. Mendengarkan podcast memaparkan Anda pada konsep ilmu data baru sambil membiarkan Anda melakukan aktivitas lain secara bersamaan. Selain itu, dengan menggunakan wawancara dengan pakar di bidangnya, beberapa podcast menawarkan jendela ke dalam industri dan membiarkan Anda belajar dari pengalaman para profesional.

Di sisi lain, YouTube adalah alternatif yang lebih baik untuk pelajar audio-visual dan memiliki beberapa video yang dapat Anda gunakan. Saluran suka Sekolah Data Dan StatQuest dengan Josh Starmer mencakup berbagai topik untuk ilmuwan data yang bercita-cita tinggi dan berpengalaman. Mereka juga menyentuh tren dan metode baru, jadi mengikuti saluran ini adalah ide bagus untuk tetap mengikuti perkembangan.

Sangat mudah tersesat di lautan podcast dan video, jadi pilihlah video mendetail dengan hati-hati podcast terbaik untuk ilmu data. Dengan cara ini, Anda dapat memperoleh pengetahuan yang akurat dari pembuat dan saluran terbaik.

3. Pelajari Keterampilan dan Konsep Ilmu Data Dari Kursus dan Buku

Kursus online memungkinkan pembelajaran dari akademisi dan pakar ilmu data, yang memadatkan pengalaman bertahun-tahun mereka menjadi konten yang dapat dicerna. Kursus terbaru mencakup beberapa kebutuhan ilmu data, dari pembelajaran mesin hard-core hingga memulai karir di ilmu data tanpa gelar. Mereka mungkin tidak murah, tetapi mereka sepadan dengan biayanya dalam nilai yang mereka berikan.

Selain itu, buku juga memainkan peran penting. Membaca buku sains data terkini dapat membantu Anda mempelajari teknik baru, memahami aplikasi sains data dunia nyata, dan mengembangkan pemikiran kritis dan keterampilan pemecahan masalah. Buku-buku ini menjelaskan konsep ilmu data mendalam yang mungkin tidak Anda temukan di tempat lain.

Buku-buku tersebut antara lain Buku Pegangan Ilmu Data, Ilmu Data di Google Cloud Platform, Dan Pikirkan Bayes. Anda juga harus memeriksa beberapa kursus ilmu data di situs seperti Kursus Dan Udemy.

4. Temui Pakar dan Penggemar Industri dari Acara dan Komunitas

Menghadiri konferensi mengantar Anda ke lingkungan individu yang berpikiran sama yang dapat Anda hubungkan. Meskipun berbicara dengan orang asing mungkin terasa tidak nyaman, Anda akan belajar banyak dari orang-orang di acara ini. Dengan tinggal di rumah, kemungkinan besar Anda akan kehilangan jaringan, peluang kerja, dan teknik modern lainnya metode pembelajaran mendalam.

Selain itu, presentasi memungkinkan Anda mengamati proyek lain dan membiasakan diri dengan tren terbaru. Melihat apa yang sedang dilakukan perusahaan teknologi besar sangat menggembirakan dan mendidik, dan Anda selalu dapat mengambil sesuatu dari mereka untuk diterapkan dalam pekerjaan Anda.

Peristiwa ilmu data dapat bersifat fisik atau virtual. Beberapa acara sains data yang bagus untuk dipertimbangkan adalah Konferensi Ilmu Data Terbuka (ODSC), Salon Ilmu Data, dan KTT Big Data dan Analitik.

5. Berpartisipasi dalam Kompetisi Ilmu Data dan Hackathon

Hackathon sains data menyatukan ilmuwan data untuk mengembangkan model yang memecahkan masalah dunia nyata dalam jangka waktu tertentu. Mereka dapat dihosting oleh berbagai platform, seperti Kaggle, DataHack, atau UN Big Data Hackathon.

Berpartisipasi dalam hackathon meningkatkan penguasaan dan akurasi Anda serta memaparkan Anda pada alat ilmu data terbaru dan teknik populer untuk membangun model. Terlepas dari hasil Anda, bersaing dengan ilmuwan data lain di hackathon menawarkan wawasan berharga tentang kemajuan terbaru dalam ilmu data.

Pertimbangkan untuk berpartisipasi dalam Hackathon Terbuka NERSC, Hackathon Terbuka BNL, dan hackathon virtual lainnya. Selain itu, jangan lupa untuk mendaftar hackathon fisik yang mungkin diadakan di dekat lokasi Anda.

6. Berkontribusi pada Sumber Terbuka Ilmu Data atau Proyek Barang Sosial

Berkontribusi pada proyek ilmu data sumber terbuka memungkinkan Anda bekerja dengan ilmuwan data lain dalam pengembangan. Dari mereka, Anda akan mempelajari alat dan kerangka kerja baru yang digunakan oleh komunitas ilmu data, dan Anda dapat mempelajari kode proyek untuk diterapkan dalam pekerjaan Anda.

Selain itu, Anda dapat berkolaborasi dengan ilmuwan data lain dengan perspektif berbeda di lingkungan yang mendorong pertukaran ide, umpan balik, dan wawasan. Anda dapat menemukan teknik terbaru yang digunakan para profesional ilmu data, standar industri, praktik terbaik, dan bagaimana mereka mengikuti tren ilmu data.

Pertama, cari repositori yang diberi tag dengan topik ilmu data GitHub atau Kaggle. Setelah Anda menemukan proyek, pertimbangkan cara berkontribusi, terlepas dari tingkat keahlian Anda, dan mulailah berkolaborasi dengan ilmuwan data lainnya.

Mengikuti pemimpin pemikiran ilmu data dan influencer di media sosial membuat Anda tetap mendapat informasi tentang tren ilmu data terbaru. Dengan cara ini, Anda dapat mempelajari pandangan mereka tentang materi pelajaran yang ada dan berita terkini tentang tren ilmu data. Selain itu, ini memungkinkan Anda untuk menanyakan tentang subjek yang rumit dan mendapatkan balasannya.

Anda dapat melangkah lebih jauh dan mengikuti Google, Facebook, Apple, dan perusahaan teknologi besar lainnya Twitter. Ini memberi Anda hak istimewa untuk mengetahui tren teknologi yang diharapkan, tidak hanya terbatas pada ilmu data.

Kirk Ditanggung, Ronald van Loon, Dan Ian Goodfellow adalah beberapa nama terbesar dalam komunitas ilmu data. Mulailah mengikuti mereka dan perusahaan teknologi besar di Twitter dan situs media sosial lainnya untuk terus mendapatkan informasi terbaru.

8. Bagikan Karya dan Wawasan Ilmu Data Anda

Berbagi pekerjaan Anda memungkinkan Anda mendapatkan umpan balik dan saran dari ilmuwan data lain dengan tingkat pengalaman dan keterpaparan yang berbeda. Komentar, pertanyaan, dan kritik mereka dapat membantu Anda tetap mengikuti tren terbaru dalam ilmu data.

Anda dapat menemukan ide, metode, alat, atau sumber daya trendi yang mungkin belum Anda ketahui sebelumnya dengan mendengarkan saran mereka. Misalnya, seseorang mungkin tanpa sadar menggunakan versi Python yang sudah ketinggalan zaman sampai dia memposting karyanya secara online dan seseorang menunjukkannya.

Situs seperti Kaggle Dan Perselisihan memiliki beberapa grup ilmu data tempat Anda dapat berbagi pekerjaan dan belajar. Setelah mendaftar dan bergabung dengan grup, mulailah mengajukan pertanyaan dan berinteraksi dengan ilmuwan data lainnya. Prioritaskan ilmu, ingat untuk rendah hati, dan coba bangun pertemanan yang saling menguntungkan dengan data scientist lainnya.

Jadilah Pembelajar Seumur Hidup dalam Ilmu Data

Pembelajaran berkelanjutan diperlukan untuk tetap berharga sebagai ilmuwan data, tetapi mungkin sulit untuk mempertahankannya sendiri. Akibatnya, Anda harus menemukan komunitas yang cocok untuk membantu Anda, dan Discord adalah salah satu platform terbaik untuk menemukannya. Temukan server dengan orang-orang di bidang yang sama, dan lanjutkan pembelajaran Anda dengan tim baru Anda.