5 comunidades de ciencia de datos para avanzar en su carrera – KDnuggets

Imagen por editor
 

Parece que cada día hay nuevos avances en la ciencia de datos y se siente importante para nuestra carrera. Con tantas cosas sucediendo, está bastante claro que debemos estar al tanto de nuestros juegos todos los días, pero es difícil hacerlo.

Claro, podemos aprender todas estas habilidades nosotros mismos. pero es difícil entender todo lo que sale y en qué concentrarse. Aquí es donde brillan las comunidades, ayudándonos a estar informados sobre los nuevos conocimientos necesarios para nuestras carreras.

Muchas comunidades de ciencia de datos más pequeñas y más grandes podrían ayudar a mejorar nuestras carreras. Pero, si solo tienes tiempo para pasarlo en cinco comunidades diferentes, estas son en las que debes concentrarte.

Empecemos.

Empecemos por el que parece casual, que es Reddit. 

Sí, Reddit es un foro de red social famoso por sus memes y discusiones aleatorias sobre la vida. Sin embargo, sigue siendo una plataforma de redes sociales con una estructura de tablero de anuncios que genera muchas discusiones informales. Uno de ellos es para la ciencia de datos.

En realidad, Reddit está repleto de actividades para cualquier entusiasta y profesional de la ciencia de datos. Lo importante es encontrar comunidades específicas dentro de Reddit que puedan facilitar nuestro aprendizaje. 

Para eso recomiendo unirse al r / datascience comunidad, que cuenta con 1.4 millones de miembros y tiene nuevas discusiones diarias. Casi todos los días había una discusión sobre temas de ciencia de datos. Desde preguntas casuales hasta avances profesionales avanzados, la comunidad está animada para conversar con todos.

Además, r/aprendizaje automático es una gran comunidad a la que unirse si desea discutir temas específicos del aprendizaje automático con más de 2.9 millones de miembros. 

La próxima comunidad a la que deberías unirte es Kaggle. 

Estoy seguro de que muchos de ustedes que han comenzado a aprender ciencia de datos han oído hablar de ella. Pero, si nunca ha oído hablar de Kaggle, es una plataforma para compartir y publicar conjuntos de datos, explorar y crear modelos de aprendizaje automático con el portátil y compartir todos nuestros trabajos con datos. También es el centro de la competencia de ciencia de datos, ya que muchas empresas realizan competencias en línea en esta plataforma.

La premisa de Kaggle es compartir nuestro trabajo en ciencia de datos con el público, por lo que se ha convertido en un lugar central para que muchas personas que trabajan con datos se comuniquen. Ya he recibido tanta ayuda de la comunidad local para mi trabajo personal y profesional que siento que es una de las mejores comunidades que existen.

Esto se debe a que allí se implementan muchos avances e información útil, lo cual es una excelente manera de aprender nuevas habilidades para avanzar en su carrera. Además, muchos profesionales y expertos contribuyen mucho a la comunidad de forma gratuita.

La comunidad de Kaggle está abierta a cualquier nivel de su carrera de datos. Ya seas un profesional principiante o un campeón de competición, la comunidad de Kaggle está ahí para ayudarte.

Para algunas personas, LinkedIn es el lugar donde buscar un nuevo trabajo o una plataforma de aprendizaje. Sin embargo, siguen siendo las redes sociales como núcleo.

LinkedIn permite a sus usuarios crear grupos comunitarios donde personas con ideas afines pueden publicar y compartir sus pensamientos. Uno de los grupos comunitarios de ciencia de datos más grandes de LinkedIn es el Comunidad de ciencia de datos (moderada) por Robbert van Vlijmen, que cuenta con más de 500.000 miembros.

Los miembros suelen compartir material de aprendizaje útil y proporcionan un lugar donde puedes hacer cualquier pregunta, independientemente de tu nivel profesional. Por lo tanto, no se sienta presionado si cree que la discusión parece demasiado difícil de seguir.

Otro grupo de LinkedIn al que recomendé unirme es el KDnuggets Ciencia de datos y aprendizaje automático (moderado). Con más de 150.000 miembros internos, hay una publicación diaria de los miembros que lo ayudará a aprender, incluido el artículo más reciente de KDNuggets, que puede discutir internamente.

 

Comunidad grupal de LinkedIn KDNuggets (Imagen del autor)
 

Varias otras comunidades con muchos miembros que todavía están relacionadas con la ciencia de datos, entre ellas:

La DataTalks.Club es una comunidad para entusiastas de los datos por Aleksey Grigorev.

Es una comunidad diseñada para discutir cualquier tema de datos, desde análisis de datos, aprendizaje automático e ingeniería de datos hasta ciencia de datos. Cualesquiera que sean las preguntas sobre datos que tenga, la comunidad está lista para responderlas.

Sin embargo, la mejor parte de esta comunidad es que puedes discutir cualquier tema relacionado con tu carrera, como decidir tu próximo paso o qué aprender. Si desea interactuar con la comunidad, unirse al canal DataTalks Slack es una excelente manera de seguir discutiendo.

La comunidad también tiene un abundante evento al que puedes unirte. Puede unirse a la comunidad aprendiendo de forma gratuita, desde eventos menores únicos hasta campamentos de entrenamiento gratuitos. Estos campos de entrenamiento gratuitos son ciertamente famosos porque le brindan habilidades gratuitas a nivel empresarial por las que quizás deba pagar mucho dinero en otros lugares.

Además, hay podcasts y debates sobre libros de los que puede aprender. El punto es que esta comunidad está tratando activamente de convertirlo en una mejor persona en su carrera de datos.

La última comunidad que recomiendo para avanzar en tu carrera es la Comunidad MLOps. 

 

Comunidad MLOps (Imagen del autor)
 

Así que escúchame. Es posible que la comunidad no sea necesariamente específica de la ciencia de datos, ya que MLOps es parte de la ciencia de datos. Sin embargo, en un proyecto de ciencia de datos exitoso es donde podemos proporcionar valor continuo al negocio, y MLOps lo proporciona.

Por eso recomiendo la comunidad MLOps como un lugar que podría ayudarte en tu futura carrera. También digo esto porque MLOps se está convirtiendo en una habilidad que muchos trabajos de ciencia de datos intentan buscar.

La comunidad, especialmente Slack, está activa con muchas conversaciones sobre MLOps y, a veces, una discusión general. Sin embargo, allí obtuve muchos conocimientos, y tú también deberías hacerlo.

La comunidad de ciencia de datos juega un papel importante en el avance de nuestras carreras. Al interactuar y aprender de los demás, podemos comprender muchas cosas nuevas que antes no podíamos lograr. Existen muchas comunidades de ciencia de datos, pero aquí hay cinco comunidades a las que debe unirse:

1. Reddit
2. Kaggle
3. Etiqueta LinkedIn
4. Charlas de datos
5. Comunidad MLOps

¡Espero que ayude! Comparta sus opiniones sobre las comunidades enumeradas aquí y agregue su comentario a continuación.
 
 

Cornelio Yudha Wijaya es subgerente de ciencia de datos y escritor de datos. Mientras trabaja a tiempo completo en Allianz Indonesia, le encanta compartir consejos sobre Python y datos a través de las redes sociales y los medios de escritura.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/5-data-science-communities-to-advance-your-career?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-data-science-communities-to-advance-your-career