Las principales comunidades en línea que todo científico de datos debe conocer

¡Así que ha decidido convertirse en un científico de datos! Pero, ¿qué sigue? Es muy fácil obtener mucha información en línea sobre cómo convertirse en un científico de datos, y también hay muchos cursos que le enseñan los fundamentos de la ciencia de datos , pero no hay suficientes recursos para interactuar con la comunidad de ciencia de datos . Es igualmente importante conocer personas con ideas afines y tener discusiones sobre ciencia de datos, especialmente sobre lo que está sucediendo en la industria y las nuevas innovaciones que se están produciendo. Entonces, analicemos las comunidades en línea que debe conocer como científico de datos.

¡Internet es un lugar enorme en estos días y encontrar una reunión confiable para científicos de datos es como encontrar una aguja en un pajar! Estas son las comunidades en línea más famosas que puede usar para interactuar con científicos de datos, obtener más información sobre esta tecnología y, cuando tenga los conocimientos suficientes, solicitar puestos de trabajo también. La mayoría de estas comunidades son bien conocidas con miles de miembros regulares. ¡Estas incluyen las opciones habituales de las que quizás haya oído hablar, como Kaggle y Stack Overflow , pero también algunas comunidades que pueden ser totalmente nuevas para usted! Así que siga leyendo y vea cómo puede conocer en línea a personas de ciencia de datos con ideas afines y ampliar sus horizontes en este campo.

1. Kaggle

Kaggle es un nombre que se ha convertido en sinónimo de Data Science. Y cuando se trata de comunidades en línea, Kaggle es quizás la comunidad en línea más famosa dedicada a la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Kaggle también es el mejor lugar para comenzar a jugar con los datos, ya que alberga más de 23 000 conjuntos de datos públicos y más de 200 000 cuadernos públicos que se pueden ejecutar en línea. Y en caso de que eso no sea suficiente, Kaggle también organiza muchas competencias de ciencia de datos con premios en efectivo increíblemente altos (¡una vez se ofrecieron 1,5 millones!). Si desea profundizar en el mundo de la ciencia de datos, definitivamente debe explorar esta comunidad, especialmente los conjuntos de datos gratuitos. También puede consultar el código disponible en los cuadernos de Kaggle u obtener más información sobre ciencia de datos con los cursos gratuitos.

2. reddit

Reddit es un sitio web de discusión y contenido web que también tiene una comunidad vibrante para científicos de datos. Reddit tiene más de 1,2 millones de subreddits o comunidades específicas basadas en un tema en Reddit y, entre ellas, muchas son sobre ciencia de datos y temas relacionados como aprendizaje automático con miles de miembros. Algunos de estos subreddits populares incluyen r/datascience, r/MachineLearning, r/dataisbeautiful, r/learnpython, r/learnmachinelearning, etc. Puede unirse a cualquiera y todos estos subreddits para ver diferentes publicaciones que incluyen debates, noticias, investigaciones y proyectos. . ¡Puedes interactuar con la comunidad de Data Science y aprender cosas nuevas, obtener consejos de profesionales e incluso hacer networking!

3. Desbordamiento de pila

Cuando hay alguna pregunta técnica que viene a la mente, el primer lugar para obtener respuestas siempre es Stack Overflow. Dado que esta es una de las comunidades más populares en general para preguntas y respuestas sobre cualquier tema técnico con 100 millones de personas que la visitan cada mes, es obvio que Stack Overflow también juega un papel importante en la ciencia de datos. Puede consultar la vibrante comunidad de Preguntas y respuestas relacionadas con la ciencia de datos en Stack Overflow, donde es probable que alguien ya haya hecho la pregunta que usted tiene. Si no, siempre puedes pedir uno nuevo. Y esta plataforma también tiene un portal de listado de trabajos donde puede encontrar los trabajos de ciencia de datos que más le convengan.

4. Comunidad de datos de IBM

¡IBM Data Community es creada por IBM con un enfoque en todas las cosas en Data Science! Tiene publicaciones de blog sobre diversos temas, como ciencia de datos global, optimización de decisiones, aprendizaje de IA, etc., junto con debates, presentaciones, investigaciones y publicaciones de usuarios. IBM Data Community también patrocina eventos virtuales y de la vida real relacionados con la ciencia de datos, así como seminarios web que puede ver a pedido. Otra ventaja de unirse a esta comunidad es que obtiene acceso gratuito a un curso de ciencia de datos creado por IBM para el aprendizaje gratuito. Esta es básicamente una plataforma para los miembros con información sobre ciencia de datos que también es creada por los miembros.

5. Cuadro

Todo el mundo ha oído hablar de Tableau como una plataforma de visualización de datos que pueden usar los profesionales para crear visualizaciones de datos detalladas y hermosas a partir de datos sin procesar. Pero eso no es todo lo que es Tableau. También proporciona una comunidad en línea vibrante con diferentes artículos, foros y eventos relacionados con la ciencia de datos. Hay varias opciones en la comunidad de Tableau, que incluyen Tableau Public para visualizaciones, Tableau para estudiantes y profesores, Tableau para organizaciones con foros de Tableau. Puede obtener ayuda y soporte en varios temas, establecer conexiones con otros narradores de datos y conocer gente nueva en eventos. Tableau también tiene competencias anuales como Iron Viz y eventos como Virtual IT Summit, titulado «Impulsar el cambio con datos».

Conclusión

Un estudio estima que hay alrededor de 11.400 Data Scientists purosempleados por empresas que tienen presencia en LinkedIn, sin incluir todas las profesiones relacionadas como analista de datos, ingeniero de aprendizaje automático, etc. Aparte de estos, hay muchos más aspirantes a científicos de datos que quieren aprender más sobre esta profesión y comprender las complejidades de el trabajo. Es por eso que este artículo proporciona algunas comunidades en línea que todo científico de datos debe conocer. Sin embargo, estas no son solo las comunidades en línea, ya que hay muchos otros recursos disponibles. También hay comunidades de ciencia de datos en plataformas de redes sociales como Facebook, LinkedIn, etc. que también pueden ser una buena opción para establecer contactos. Unirse a estas comunidades y aprender de ellas definitivamente perfeccionará sus habilidades y lo convertirá en un mejor científico de datos en el futuro.