डेटा विज्ञान में नवीनतम रुझानों के शीर्ष पर बने रहने के 8 तरीके

डेटा विज्ञान लगातार विकसित हो रहा है, नए पेपर और प्रौद्योगिकियां लगातार सामने आ रही हैं। इस प्रकार, नवीनतम नवाचारों के साथ बने रहने का प्रयास करते समय डेटा वैज्ञानिक अभिभूत महसूस कर सकते हैं।

हालाँकि, सही युक्तियों के साथ, आप वर्तमान में बने रह सकते हैं और इस प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में प्रासंगिक बने रह सकते हैं। इस प्रकार, डेटा विज्ञान में नवीनतम रुझानों के शीर्ष पर बने रहने के आठ तरीके यहां दिए गए हैं।

1. डेटा साइंस ब्लॉग और न्यूज़लेटर्स का अनुसरण करें

डेटा विज्ञान ब्लॉग नए विचारों और प्रौद्योगिकियों के बारे में सीखते हुए बुनियादी बातों पर ध्यान देने का एक शानदार तरीका है। कई तकनीकी समूह उच्च गुणवत्ता वाली ब्लॉग सामग्री तैयार करते हैं जहां आप उनके नवीनतम प्रयोगों, शोध और परियोजनाओं के बारे में जान सकते हैं। महान उदाहरण हैं गूगल, फेसबुक, और NetFlix ब्लॉग, इसलिए उन्हें जांचने में समय बर्बाद न करें।

वैकल्पिक रूप से, आप ऑनलाइन प्रकाशनों और व्यक्तिगत समाचारपत्रिकाओं पर गौर कर सकते हैं। आपके अनुभव स्तर और क्षेत्र में प्रगति के आधार पर, ये ब्लॉग उन विषयों को संबोधित कर सकते हैं जिन्हें आप अधिक प्रासंगिक पाते हैं। उदाहरण के लिए, ज्यूपिटर नोटबुक के लिए संस्करण नियंत्रण को शुरुआती लोगों के लिए Google की तुलना में पचाना आसान है

कैश निष्कासन के लिए प्राथमिकता सीखना.

आप एक साधारण खोज करके न्यूज़लेटर पा सकते हैं, लेकिन हम अनुशंसा करेंगे डेटा अमृत, डेटा साइंस वीकली, और केडनगेट्स न्यूज़, क्योंकि ये कुछ सर्वश्रेष्ठ हैं।

2. डेटा साइंस पॉडकास्ट सुनें और यूट्यूब वीडियो देखें

जब आपके पास समय की कमी हो और आप चलते-फिरते ज्ञान प्राप्त करना चाहते हों तो पॉडकास्ट आसानी से उपलब्ध है और एक बढ़िया विकल्प है। पॉडकास्ट सुनने से आप डेटा विज्ञान की नई अवधारणाओं से परिचित होते हैं और साथ ही आपको अन्य गतिविधियां भी करने का मौका मिलता है। इसके अलावा, क्षेत्र के विशेषज्ञों के साथ साक्षात्कार का उपयोग करते हुए, कुछ पॉडकास्ट उद्योग में एक खिड़की प्रदान करते हैं और आपको पेशेवरों के अनुभवों से सीखने देते हैं।

दूसरी ओर, YouTube ऑडियो-विज़ुअल शिक्षार्थियों के लिए एक बेहतर विकल्प है और आपके पास कई वीडियो हैं। चैनल पसंद करते हैं डेटा स्कूल और जोश स्टार्मर के साथ स्टेटक्वेस्ट इच्छुक और अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों दोनों के लिए विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करें। वे नए रुझानों और तरीकों को भी छूते हैं, इसलिए वर्तमान में बने रहने के लिए इन चैनलों का अनुसरण करना एक अच्छा विचार है।

पॉडकास्ट और वीडियो के समुद्र में खो जाना आसान है, इसलिए विस्तृत वीडियो और सावधानीपूर्वक चुनें डेटा विज्ञान के लिए सर्वश्रेष्ठ पॉडकास्ट. इस तरह, आप सर्वश्रेष्ठ रचनाकारों और चैनलों से सटीक ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं।

3. पाठ्यक्रमों और पुस्तकों से डेटा विज्ञान कौशल और अवधारणाएँ सीखें

ऑनलाइन पाठ्यक्रम डेटा विज्ञान शिक्षाविदों और विशेषज्ञों से सीखने की अनुमति देते हैं, जो अपने वर्षों के अनुभव को सुपाच्य सामग्री में जोड़ते हैं। हाल के पाठ्यक्रम हार्ड-कोर मशीन लर्निंग से लेकर कई डेटा विज्ञान आवश्यकताओं को कवर करते हैं बिना डिग्री के डेटा साइंस में करियर शुरू करना. हो सकता है कि वे सस्ते न हों, लेकिन जो मूल्य वे देते हैं, उसमें वे अपनी लागत के बराबर हैं।

इसके अतिरिक्त, किताबें भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। वर्तमान डेटा विज्ञान पुस्तकों को पढ़ने से आपको नई तकनीकों को सीखने, वास्तविक दुनिया के डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों को समझने और महत्वपूर्ण सोच और समस्या-समाधान कौशल विकसित करने में मदद मिल सकती है। ये पुस्तकें गहन डेटा विज्ञान अवधारणाओं की व्याख्या करती हैं जो आपको अन्यत्र नहीं मिल सकती हैं।

ऐसी पुस्तकें शामिल हैं डेटा साइंस हैंडबुक, Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा साइंस, और बेयस सोचो. आपको जैसी साइटों पर कुछ डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम भी देखना चाहिए Coursera और Udemy.

4. आयोजनों और समुदायों के उद्योग विशेषज्ञों और उत्साही लोगों से मिलें

सम्मेलनों में भाग लेने से आप समान विचारधारा वाले व्यक्तियों के वातावरण में प्रवेश करते हैं जिनसे आप जुड़ सकते हैं। हालाँकि अजनबियों से बात करना असहज महसूस हो सकता है, लेकिन आप इन आयोजनों में लोगों से बहुत कुछ सीखेंगे। घर पर रहकर, आप संभवतः नेटवर्किंग, नौकरी के अवसर और आधुनिक तकनीकों जैसी सुविधाओं से वंचित रह जाएंगे गहन शिक्षण विधियाँ.

इसके अलावा, प्रस्तुतियाँ आपको अन्य परियोजनाओं का अवलोकन करने और नवीनतम रुझानों से परिचित होने की अनुमति देती हैं। यह देखना कि बड़ी तकनीकी कंपनियाँ क्या कर रही हैं, उत्साहजनक और शिक्षाप्रद है, और आप हमेशा अपने काम में लागू करने के लिए उनसे कुछ न कुछ ले सकते हैं।

डेटा विज्ञान की घटनाएँ भौतिक या आभासी हो सकती हैं। विचार करने योग्य कुछ अच्छी डेटा विज्ञान घटनाएँ हैं ओपन डेटा साइंस कॉन्फ्रेंस (ओडीएससी), डेटा साइंस सैलून, और यह बिग डेटा और एनालिटिक्स शिखर सम्मेलन.

5. डेटा विज्ञान प्रतियोगिताओं और हैकथॉन में भाग लें

डेटा साइंस हैकथॉन डेटा वैज्ञानिकों को ऐसे मॉडल विकसित करने के लिए एकजुट करता है जो एक निर्दिष्ट समय सीमा के भीतर वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करते हैं। उन्हें कागल, डेटाहैक, या यूएन बिग डेटा हैकथॉन जैसे विभिन्न प्लेटफार्मों द्वारा होस्ट किया जा सकता है।

हैकथॉन में भाग लेने से आपकी निपुणता और सटीकता बढ़ती है और आप मॉडल बनाने के लिए नवीनतम डेटा विज्ञान उपकरणों और लोकप्रिय तकनीकों से परिचित होते हैं। आपके परिणामों के बावजूद, हैकथॉन में अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ प्रतिस्पर्धा करने से डेटा विज्ञान में नवीनतम प्रगति में मूल्यवान अंतर्दृष्टि मिलती है।

में भाग लेने पर विचार करें एनईआरएससी ओपन हैकथॉन, बीएनएल ओपन हैकथॉन, और अन्य वर्चुअल हैकथॉन। साथ ही, आपके स्थान के निकट होने वाले भौतिक हैकथॉन के लिए पंजीकरण करना न भूलें।

6. डेटा साइंस ओपन सोर्स या सामाजिक अच्छी परियोजनाओं में योगदान करें

ओपन-सोर्स डेटा विज्ञान परियोजनाओं में योगदान करने से आप विकास में अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ काम कर सकते हैं। उनसे, आप डेटा विज्ञान समुदाय द्वारा उपयोग किए जाने वाले नए उपकरण और ढांचे सीखेंगे, और आप अपने काम में लागू करने के लिए प्रोजेक्ट कोड का अध्ययन कर सकते हैं।

इसके अलावा, आप ऐसे माहौल में विभिन्न दृष्टिकोण वाले अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ सहयोग कर सकते हैं जहां विचारों, प्रतिक्रिया और अंतर्दृष्टि के आदान-प्रदान को प्रोत्साहित किया जाता है। आप डेटा विज्ञान पेशेवरों द्वारा उपयोग की जाने वाली नवीनतम तकनीकों, उद्योग मानकों, सर्वोत्तम प्रथाओं और वे डेटा विज्ञान के रुझानों के साथ कैसे बने रहते हैं, इसकी खोज कर सकते हैं।

सबसे पहले, डेटा विज्ञान विषय से टैग की गई रिपॉजिटरी खोजें GitHub या कागल. एक बार जब आप कोई प्रोजेक्ट खोज लेते हैं, तो विचार करें कि अपने कौशल स्तर की परवाह किए बिना कैसे योगदान देना है, और अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ सहयोग करना शुरू करें।

सोशल मीडिया पर डेटा विज्ञान विचारक नेताओं और प्रभावशाली लोगों का अनुसरण करने से आपको नवीनतम डेटा विज्ञान रुझानों के बारे में जानकारी मिलती रहती है। इस तरह, आप मौजूदा विषय-वस्तुओं और डेटा विज्ञान रुझानों पर नवीनतम समाचारों पर उनके विचारों के बारे में जान सकते हैं। इसके अतिरिक्त, यह आपको जटिल विषयों के बारे में पूछताछ करने और उनका उत्तर प्राप्त करने की अनुमति देता है।

आप इसे एक कदम आगे ले जा सकते हैं और Google, Facebook, Apple और अन्य बड़ी तकनीकी कंपनियों का अनुसरण कर सकते हैं ट्विटर. इससे आपको जानने का सौभाग्य मिलता है अपेक्षित तकनीकी रुझान, केवल डेटा विज्ञान तक ही सीमित नहीं है।

किर्क बोर्न, रोनाल्ड वैन लून, और इयान गुडफेलो डेटा विज्ञान समुदाय में कुछ सबसे बड़े नाम हैं। अपडेट रहने के लिए ट्विटर और अन्य सोशल मीडिया साइटों पर उन्हें और बड़ी तकनीकी कंपनियों को फॉलो करना शुरू करें।

8. अपना डेटा विज्ञान कार्य और अंतर्दृष्टि साझा करें

अपना काम साझा करने से आपको विभिन्न अनुभव स्तरों और अनुभव वाले अन्य डेटा वैज्ञानिकों से प्रतिक्रिया और सुझाव प्राप्त करने की सुविधा मिलती है। उनकी टिप्पणियाँ, प्रश्न और आलोचनाएँ आपको डेटा विज्ञान के नवीनतम रुझानों से अपडेट रहने में मदद कर सकती हैं।

आप उनके सुझावों को सुनकर ऐसे ट्रेंडी विचारों, तरीकों, उपकरणों या संसाधनों की खोज कर सकते हैं जिन्हें आप पहले नहीं जानते होंगे। उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति अनजाने में पायथन के पुराने संस्करण का उपयोग कर सकता है जब तक कि वह अपना काम ऑनलाइन पोस्ट नहीं करता और कोई उसे इंगित नहीं करता।

जैसी साइटें कागल और कलह कई डेटा विज्ञान समूह हैं जिनके माध्यम से आप अपना काम साझा कर सकते हैं और सीख सकते हैं। साइन अप करने और समूह में शामिल होने के बाद, प्रश्न पूछना और अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ बातचीत करना शुरू करें। ज्ञान को प्राथमिकता दें, विनम्र रहना याद रखें और अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ पारस्परिक रूप से लाभकारी मित्रता बनाने का प्रयास करें।

डेटा विज्ञान में आजीवन शिक्षार्थी बनें

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में मूल्यवान बने रहने के लिए निरंतर सीखना आवश्यक है, लेकिन इसे अकेले बनाए रखना कठिन हो सकता है। नतीजतन, आपको अपनी मदद के लिए एक उपयुक्त समुदाय ढूंढने की आवश्यकता होगी, और डिस्कॉर्ड इसे खोजने के लिए सबसे अच्छे प्लेटफार्मों में से एक है। एक ही क्षेत्र के लोगों के साथ एक सर्वर ढूंढें, और अपनी नई टीम के साथ अपना सीखना जारी रखें।