АНАЛИЗ И МНЕНИЕ
Интересные статьи по AI / ML, которые вы должны прочитать на этой неделе (5 сентября)
Вы начинаете в Data Science? Затем избранные на этой неделе статьи расскажут о вашем путешествии.
Введение
Во многих регионах мира начинается учебный год, а это означает, что среди других курсов и тем в 2020 году, вероятно, вырастет количество студентов, заинтересованных в курсах, связанных с ИИ, включая Data Science.
Статья на этой неделе посвящена тем, кто начинает свой путь в области науки о данных и хочет получить академический или профессиональный совет.
Средний был и всегда будет рекомендованным источником обучения и получения информации.
Есть опытные и талантливые специалисты по данным, которые делятся обширными знаниями о Medium; это одна из основных причин, по которой я рекомендовал бы использовать платформу для людей, интересующихся наукой о данных.
На этой неделе я включил статьи, которые охватывают следующее:
- Приглашаем вас принять участие в движении Data Science.
- Воспоминания о первом месяце работы Data Scientist. И посоветуйте, как сохранить успешную карьеру.
- Изучение возможностей стартапов, которые появляются благодаря навыкам работы с данными.
- Семь причин, по которым вам следует вести технический блог.
Почему я начинаю науку о данных заново, Кен Джи
«Движение Data Science, и вы приглашены»
Кен Джи - видный YouTuber в сообществе Data Science. Он основал движение, направленное на развитие и поддержание динамики среди практикующих Data Science.
Во время своего академического или профессионального пути в области науки о данных вы иногда можете столкнуться с периодом застоя в накоплении знаний или недостатком вдохновения. Ощущение застоя в обучении и прогрессе заставило Кена вернуться к основополагающим темам науки о данных.
Приняв концепции подотчетности и последовательности, Кен начал интернет-движение, получившее название # 66DaysOfData.
По словам Кена, # 66DaysOfData - это движение, формирующее привычку и генерирующее вдохновение, при котором участники изучают темы, связанные с наукой о данных, не менее пяти минут в день. Участникам предлагается делиться своими знаниями на таких платформах, как LinkedIn, Twitter и т. Д.
Для практиков в области науки о данных это возможность присоединиться к сообществу специалистов по науке о данных в коллективных усилиях, направленных на то, чтобы зажечь вдохновение и стимулировать мотивацию в сообществе и отдельных лицах.
Более подробная информация доступна по ссылкам ниже:
- Сервер Discord для # 66DaysOfData: https://discord.gg/VXSUJYJ
- Twitter Кена: https://twitter.com/KenJee_DS
- Версия видео: https://www.youtube.com/watch?v=uXLnbdHMf8w
Эта статья предназначена для:
- Специалисты в области науки о данных
- Студенты, изучающие науку о данных
Мой первый месяц в качестве специалиста по данным, Леон Лок
«Воспоминания о первом месяце работы Data Scientist и советы по поддержанию успешной карьеры»
Хотя Леон Лок занимается наукой о данных всего месяц, ему удалось усвоить некоторые знания и привычки, которые обеспечат ему плодотворную и успешную карьеру в области науки о данных.
В этой статье Леон поделился некоторыми советами и советами, которые, по его мнению, помогут тем, кто стремится проникнуть в сферу науки о данных. Леон помогает практикам в области науки о данных понять, что нужно для успеха и выживания.
Леон включает в себя типичные советы, такие как создание сетей, ведение заметок, мозговой штурм, адаптивность и т. Д. Леон подробно описывает, как каждый совет и совет могут быть полезны для людей, занимающих должности в области науки о данных.
Леон не только консультирует специалистов по анализу данных о том, как ориентироваться в первые месяцы своей карьеры, но также затрагивает темы, с которыми сталкиваются долгосрочные практики, такие как рабочее давление, синдром самозванца и генерация идей.
Эта статья предназначена для:
- Специалисты в области науки о данных
- Студенты, изучающие науку о данных
Почему я веду блог по науке о данных? Семь преимуществ совместного использования вашего кода Антуан Соетуэй
«Семь причин, почему вам следует начать технический блог»
Хотя Антуан Соетеви пишет в своем блоге statsandr.com меньше года, он ощутил заметные преимущества, сохранив привычку писать и делиться кодом в Интернете.
Рассказывая о ключевых преимуществах совместного использования кода, Антуан надеется стимулировать практиков машинного обучения открывать свои блоги через WordPress, Medium для нетехнических блогов или Hugo (генератор статических сайтов) для технических блогов.
Некоторые из преимуществ последовательного ведения блога и совместного использования кода включают способность учиться через написание и объяснение концепций и идей другим. Еще одним преимуществом является возможность создания новых профессиональных отношений и платформы для саморекламы.
В конце статьи Антуан дает несколько советов по созданию блога, которые я бы рекомендовал большинству практиков машинного обучения принять во внимание и действовать.
Вся статья - это отличное чтение, поскольку она демонстрирует краткосрочные преимущества, которые могут быть получены от написания технической документации в Интернете.
Отличное чтение для:
- Специалисты в области науки о данных
6 лучших стартапов с искусственным интеллектом, автор Bharath K
«Изучение возможностей стартапов, которые появляются благодаря навыкам работы с данными»
Многие технологические стартапы и компании сегодня уходят корнями в технологии на основе искусственного интеллекта. За последние 20 лет ИИ произвел революцию в отрасли и создал значительное количество состоятельных людей.
Сотни, если не тысячи стартапов возникли в результате ажиотажа, связанного с искусственным интеллектом и машинным обучением.
Бхарат К. определяет идеи и возможности стартапов в таких областях искусственного интеллекта, как обработка естественного языка (NLP), машинное обучение, компьютерное зрение и т. д.
Каждое поле сопровождается описанием идей и подходов, которые можно использовать для развития бизнеса. В эту статью включены такие идеи, как беспилотные автомобили, AI-чат-боты, системы рекомендаций, распознавание лиц.
Эта короткая статья дает представление о мире возможностей, который возникает благодаря навыкам, которые дает Data Science.
Отличное чтение для:
- Специалисты в области науки о данных
Надеюсь, статья была вам полезна.
Чтобы связаться со мной или найти другой контент, похожий на эту статью, сделайте следующее:
- Подпишитесь на мой Список рассылки для получения еженедельных информационных бюллетеней.
- Следуйте за мной на Medium
- Свяжитесь со мной и свяжитесь со мной в LinkedIn
