يتطور علم البيانات باستمرار ، مع ظهور أوراق وتقنيات جديدة وأكثر تقدمًا بشكل مُتكرر. على هذا النحو ، قد يشعر علماء البيانات بالإرهاق عند محاولة مُواكبة أحدث الابتكارات التي تم التوصل إليها للإستفادة منها ودمجها في سير عملهم.
ومع ذلك ، مع النصائح الصحيحة ، يُمكنك البقاء على اطلاع دائم والبقاء على صلة في هذا المجال التنافسي. وبالتالي ، فيما يلي بعض الطرق المُميزة للبقاء على اطلاع بأحدث الاتجاهات في علم البيانات. تحقق من أفضل تطبيقات وأداوت تحليل البيانات التي يُمكنك تعلم استخدامها بسرعة.
1. تصفح مدونات علم البيانات والرسائل الإخبارية
تُعد مدونات علوم البيانات طريقة رائعة لصقل الأساسيات أثناء التعرف على الأفكار والتقنيات الجديدة. تُنتج العديد من التكتلات التقنية محتوى مدونة عالي الجودة حيث يُمكنك التعرف على أحدث تجاربها وأبحاثها ومشاريعها. من الأمثلة الرائعة مدونات Google و Facebook و Netflix ، لذا لا تُضيع وقتك وانتقل من أجل الاطلاع عليها.
بدلاً من ذلك ، يُمكنك البحث في المنشورات عبر الإنترنت والنشرات الإخبارية الفردية. بناءً على مستوى خبرتك والتقدم في هذا المجال ، قد تتناول هذه المدونات موضوعات قد تجدها أكثر ارتباطًا. على سبيل المثال ، يُعد التحكم في الإصدار لـ Jupyter Notebook أسهل للمُبتدئين لفهمه مُقارنةً بتعلم تفضيلات Google لإخلاء ذاكرة التخزين المؤقت.
يُمكنك العثور على النشرات الإخبارية من خلال إجراء بحث بسيط ، ولكننا نوصي باستخدام Data Elixir و Data Science Weekly و KDnuggets News ، لأنَّها بعض من أفضلها.
2. الاستماع إلى المدونات الصوتية ومشاهدة فيديوهات YouTube لعلوم البيانات
يُمكن الوصول إلى ملفات البودكاست بسهولة وهي خيار رائع عندما تشعرك أنك مضغوط وليس لديك الوقت الكافي وترغب في الحصول على المعرفة أثناء التنقل. يُعرِّفك الاستماع إلى البودكاست على مفاهيم جديدة لعلوم البيانات بينما يُتيح لك تنفيذ أنشطة أخرى في نفس الوقت. أيضًا ، باستخدام المقابلات مع الخبراء في هذا المجال ، تُوفر بعض ملفات البودكاست نافذة على الصناعة وتتيح لك التعلم من تجارب المحترفين.
من ناحية أخرى ، يُعد YouTube بديلاً أفضل للمُتعلم السمعي البصري حيث يُوفر العديد من مقاطع الفيديو تحت تصرفك. تُغطي قنوات مثل Data School و StatQuest مع Josh Starmer مجموعة واسعة من الموضوعات لكل من علماء البيانات الطموحين وذوي الخبرة. تتطرق أيضًا إلى الاتجاهات والأساليب الجديدة ، لذا فإنَّ مُتابعة هذه القنوات يعد فكرة جيدة للبقاء مُحدثًا بآخر المُستجدات.
من السهل أن تضيع في بحر من البودكاست ومقاطع الفيديو ، لذا اختر بعناية مقاطع الفيديو التفصيلية وأفضل البودكاست لعلوم البيانات. بهذه الطريقة ، يمكنك الحصول على معرفة دقيقة من أفضل المُبدعين والقنوات. تحقق من أخلاقيات البيانات: قواعد السلوك التي يجب على كل عالم بيانات اتباعها.
3. تعلم مهارات ومفاهيم علم البيانات من الدورات والكتب
تُتيح الدورات التدريبية عبر الإنترنت التعلم من الأكاديميين والخبراء في علم البيانات ، الذين يُكثفون سنوات خبرتهم في محتوى سهل التصفح. تُغطي الدورات التدريبية الحديثة العديد من ضروريات علم البيانات ، من تعلم الآلة المُتشدد إلى بدء مهنة في علم البيانات دون الحصول على درجة علمية. قد لا تكون رخيصة ، لكنها تستحق تكلفتها بالنظر إلى القيمة التي تُقدمها.
بالإضافة إلى ذلك ، تلعب الكتب دورًا مُهمًا أيضًا. يُمكن أن تساعدك قراءة كتب علوم البيانات الحالية على تعلم تقنيات جديدة وفهم استخدامات علوم البيانات الواقعية وتطوير التفكير النقدي ومهارات حل المشكلات. تشرح هذه الكتب مفاهيم علوم البيانات المتعمقة التي قد لا تجدها في أي مكان آخر.
تتضمن بعض من هذه الكتب كتيب Data Science Handbook و Data Science على Google Cloud Platform و Think Bayes. يجب عليك أيضًا مراجعة بعض دورات علوم البيانات على منصات مثل Coursera و Udemy. تحقق من أفضل منصات التعلم المجانية عبر الإنترنت لأي موضوع أو مُستوى مهارة.
4. مُقابلة خبراء الصناعة والمُتحمسين من الأحداث والمُجتمعات
يُؤدي حضور المؤتمرات إلى دخولك في بيئة من الأفراد المُتشابهين لك في التفكير والذين يُمكنك التواصل معهم. على الرغم من أنَّ التحدث إلى الغرباء قد يُشعرك بعدم الارتياح ، إلا أنك ستتعلم الكثير من المواضيع في مثل هذه الأحداث. من خلال البقاء في المنزل ، من المُحتمل أن تفوتك إمكانية تطوير الشبكات المهنية وفرص العمل والتقنيات الحديثة مثل أساليب التعلم العميق.
علاوة على ذلك ، تُتيح لك العروض التقديمية مراقبة المشاريع الأخرى والتعرف على أحدث الاتجاهات. إنَّ رؤية ما تنوي شركات التكنولوجيا الكبرى فعله أمر مُشجع وتثقيفي ، ويُمكنك دائمًا أن تأخذ منه شيئًا للتقدم في عملك.
يُمكن أن تكون أحداث علم البيانات فعلية أو افتراضية. بعض أحداث علوم البيانات الجيدة التي يجب مراعاتها هي مؤتمر علوم البيانات المفتوحة (ODSC) ، وصالون علوم البيانات ، وقمة البيانات الضخمة والتحليلات.
5. المشاركة في مسابقات علم البيانات والهاكاثون
يُوحد هاكاثون علوم البيانات علماء البيانات لتطوير نماذج تحل مشاكل العالم الحقيقي ضمن إطار زمني مُحدد. يُمكن استضافته بواسطة منصات مختلفة ، مثل Kaggle أو DataHack أو UN Big Data Hackathon.
تُعزز المشاركة في الهاكاثونات إتقانك ودقتك وتُعرضك لأحدث أدوات علوم البيانات والتقنيات الشائعة لبناء النماذج المُخصصة. بغض النظر عن نتائجك ، فإن التنافس مع علماء البيانات الآخرين في الهاكاثونات يُقدم رؤى قيمة حول أحدث التطورات في علم البيانات.
ضع في اعتبارك المشاركة في NERSC Open Hackathon و BNL Open Hackathon وغيرها من الهاكاثونات الافتراضية. أيضًا ، لا تنس التسجيل في الهاكاثونات الفعلية التي قد تحدث بالقرب من مكان تواجدك. تحقق من دليل المبتدئين إلى Kaggle لعلوم البيانات.
6. المُساهمة في مشاريع علم البيانات مفتوحة المصدر أو المشاريع الاجتماعية الجيدة
تُتيح لك المساهمة في مشروعات علوم البيانات مفتوحة المصدر العمل مع علماء بيانات آخرين في مرحلة التطوير. من بينها ، ستتعلم أدوات وأطر عمل جديدة يستخدمها مُجتمع علوم البيانات ، ويُمكنك دراسة أكواد المشروع لتنفيذها في عملك.
علاوة على ذلك ، يُمكنك التعاون مع علماء بيانات آخرين لديهم وجهات نظر مُختلفة في بيئة يتم فيها تشجيع تبادل الأفكار والتعليقات والرؤى. يُمكنك اكتشاف أحدث التقنيات التي يستخدمها مُتخصصو علوم البيانات ، ومعايير الصناعة ، وأفضل الممارسات ، وكيفية مواكبة اتجاهات علم البيانات.
أولاً ، ابحث عن المُستودعات الموسومة المُتعلقة بموضوع علم البيانات على GitHub أو Kaggle. بمجرد اكتشاف مشروع ما ، فكر في كيفية المساهمة ، بغض النظر عن مستوى مهارتك ، وابدأ في التعاون مع علماء البيانات الآخرين.
7. مُتابعة قادة المجال والمُؤثرين على مواقع التواصل الاجتماعي
يؤدي مُتابعة قادة الفكر والمُؤثرين في علوم البيانات على مواقع التواصل الاجتماعي إلى إطلاعك على أحدث اتجاهات علوم البيانات. بهذه الطريقة ، يُمكنك التعرف على وجهات نظرهم حول الموضوعات الحالية والأخبار المُحدثة حول اتجاهات علوم البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يُتيح لك الاستفسار عن الموضوعات المُعقَّدة والحصول على ردهم.
يُمكنك أن تأخذ خطوة إلى الأمام ومُتابعة Google و Facebook و Apple وشركات التكنولوجيا الكبرى الأخرى على Twitter. يمنحك هذا امتياز معرفة الاتجاهات التقنية التي تتوقعها ، ليس فقط حول علم البيانات.
يعد كل من كيرك بورن ورونالد فان لون وإيان جودفيلو من أكبر الأسماء في مجتمع علوم البيانات. ابدأ في مُتابعتهم بالإضافة شركات التكنولوجيا الكبرى على Twitter ومواقع التواصل الاجتماعي الأخرى للبقاء على اطلاع دائم. تحقق من كيف تُصبح مُتخصصًا في إدخال البيانات.
8. شارك عملك ورؤيتك في علم البيانات
تُتيح لك مشاركة عملك الحصول على تقييمات واقتراحات ومُلاحظات من علماء بيانات آخرين بمُستويات خبرة وتعرض مُختلفة. يمكن أن تساعدك تعليقاتهم وأسئلتهم وانتقاداتهم على مواكبة أحدث الاتجاهات في علم البيانات.
يُمكنك اكتشاف الأفكار أو الأساليب أو الأدوات أو الموارد العصرية التي ربما لم تكن قد عرفتها من قبل من خلال الاستماع إلى اقتراحاتهم. على سبيل المثال ، قد يستخدم الشخص دون قصد نسخة قديمة من Python إلى أن ينشر عمله على الإنترنت ويُشير إليه شخص ما لتصحيحها.
تحتوي مواقع ويب مثل Kaggle و Discord على العديد من مجموعات علوم البيانات التي يُمكنك من خلالها مشاركة عملك والتعلم. بعد التسجيل والانضمام إلى مجموعة ، ابدأ بطرح الأسئلة والتفاعل مع علماء البيانات الآخرين. أعط الأولوية للمعرفة ، وتذكر أن تكون متواضعًا ، وحاول بناء صداقات متبادلة المنفعة مع علماء البيانات الآخرين. تحقق من بعض الوظائف ذات الراتب المُرتفع لمُحلِّل البيانات.
كن مُتعلمًا مدى الحياة في علوم البيانات
يُعد التعلم المستمر ضروريًا للبقاء ذا قيمة كعالم بيانات ، ولكن قد يكون من الصعب مواكبة كل شيء بنفسك. وبالتالي ، ستحتاج إلى العثور على مجتمع مناسب لمساعدتك ، ويُعتبر Discord واحدًا من أفضل الأنظمة الأساسية للعثور على مُجتمع. ابحث عن خادم به أشخاص في نفس المجال ، وتابع تعلمك مع فريقك الجديد. يُمكنك الإطلاع الآن على مجموعة من بوتات Discord لتعزيز الإنتاجية.
