Известные блоги по науке о данных || Приветствую всех специалистов по данным или авторов за их вклад
Я хотел бы публиковать больше ценных статей на этом канале, ваша поддержка имеет решающее значение для этой экосистемы. Пожалуйста, следуйте за мной и хлопайте, если вам нравится то, что я пишу. Спасибо.
Наука о данных становится одной из самых популярных новых областей и наиболее востребованных вариантов карьеры. По данным The Economist, данные сейчас являются самым ценным ресурсом в мире, опережая нефть. Этот сдвиг неудивителен: 97 % предприятий используют данные для расширения своих бизнес-возможностей, а для 76 % предприятий они служат неотъемлемой частью формирования бизнес-стратегии. Вот почему наука о данных становится все более популярной в наши дни.
Почему наука о данных — это работа будущего?
Наука о данных или наука, управляемая данными, помогает улучшить процесс принятия решений, прогнозная аналитика и обнаружение моделей позволяет:
- знать первопричину проблемы, задавая правильные вопросы
- Проведите предварительное исследование данных.
- Данные модели с использованием нескольких алгоритмов
- Общайтесь и визуализируйте результаты с помощью диаграмм, информационных панелей и т. д.
Итак, вы хотите узнать больше о науке о данных? Хотели бы вы читать блоги о последних тенденциях и методах в области науки о данных? Давайте, распаковываем ценные блоги по науке о данных.
Эти блоги необходимы, потому что они освещают многие изменения, происходящие в науке о данных. Поскольку наука о данных является относительно новой областью, она всегда развивается и расширяется за счет других технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, визуализация данных, бизнес-аналитика и т. д. Таким образом, эти блоги предоставляют последние тенденции и технологии, а также освещают мнения разные специалисты отрасли. Они также предоставляют учебные ресурсы, которые новички могут использовать, чтобы поднять свою карьеру на новый уровень. Теперь давайте посмотрим на самые рекомендуемые блоги по науке о данных на 2022 год.
На пути к науке о данных
Towards Data Science Inc. — корпорация, зарегистрированная в Канаде. Использование среды в качестве платформы для обмена идеями и расширения понимания науки о данных среди тысяч людей. Сейчас у него 654 тысячи подписчиков, а также это одно из самых популярных изданий на средних платформах. Опубликованы тысячи статей, включая темы машинного обучения, программирования, визуализации данных и искусственного интеллекта. Здесь темы больше сосредоточены на нескольких темах, таких как учебные пособия по науке о данных, советы, рекомендации, практический опыт экспертов. Они создали небольшую группу рецензентов для проверки всех статей, представленных авторами. Они строго проверяют все статьи, чтобы обеспечить предоставление качественных статей аудитории, проверяя грамматику, завершение статьи, цитирование изображений и т. д. Они должны убедиться, что все статьи соответствуют их основным требованиям. Это одна из моих рекомендаций, которая поможет вам лучше понять науку о данных, а также улучшить и использовать свои навыки.
Внутри больших данных
Inside Big Data, основанный в 2011 году, представляет собой блог, посвященный большим данным, машинному обучению, искусственному интеллекту и глубокому обучению. Эта платформа предоставляет специальные функции, которые являются гостевыми функциями известных деятелей в различных областях, таких как наука о данных и машинное обучение, которые привносят свой опыт в отраслевые перспективы.
Датаэкономика
Для новичков в науке о данных я считаю, что Dataconomy — отличный ресурс. Есть разные темы, связанные с наукой о данных, технологическими трендами. Dataconomy предоставляет специалистам по данным различные ресурсы для самосовершенствования, такие как бесплатная исследовательская библиотека и руководства по началу работы. Что наиболее важно, Dataconomy имеет базу данных кандидатов, которая позволяет пользователям находить свои карьерные возможности с помощью поиска в областях карьеры. Тем не менее, это может позволить пользователю представить свою информацию сообществу, чтобы присоединиться к системе доски объявлений.
Центр науки о данных
Data Science Central LLC — нишевая цифровая издательская и медиа-компания, управляющая ведущим и быстрорастущим интернет-сообществом специалистов по науке о данных, машинному обучению, глубокому обучению, большим данным, прогнозированию и бизнес-аналитике. На этой платформе вы можете найти много информации о науке о данных, криптографии, языке программирования и т. Д. Специально для области науки о данных есть много существующих сообщений, касающихся машинного обучения, искусственного интеллекта, статистики, аналитики, визуализации данных и HDFS. Более того, если у вас возникнут вопросы, вы можете задать их на форуме сообщества для дальнейшего обсуждения, даже попросив о вакансиях. Писатели могут отправлять свои сообщения на платформу, что может привлечь пользователей и получить больше просмотров. Преимущество использования этой платформы в том, что членство в ней бесплатное.
Просто статистика
Просто статистика Только трое писателей или профессоров биостатистики (Джефф Лик, Роджер Пенг и Рафа Ирисарри) воодушевлены новой эрой, когда данных много, а статистики — ученые. Представленные здесь точки зрения являются нашими собственными и не отражают точку зрения Университета Джона Хопкинса, Гарвардского университета или Института рака Даны Фарбер. Их сообщения близки к статистике, а также к ее взаимосвязанным областям, таким как наука о данных, искусственный интеллект и т. д. Конечно, если вы заинтересованы в том, чтобы стать статистиком, у вас есть сообщения, связанные с сеансом интервью с опытными младшими учеными данных и старшими преподавателями об их карьеры и обучения в отрасли. Эта платформа редко обновляет новый блог, но ценная информация для каждого сообщения.
Датафлок
Datafloq — это платформа, которая собирает знания о больших данных, блокчейне и искусственном интеллекте. DataFloq предоставил полезную информацию, идеи и возможности для внедрения технологических инноваций. На этой платформе вы можете найти ценные знания о новых технологиях, таких как большие данные, блокчейн и искусственный интеллект, включая тенденции, передовой опыт, поставщиков, события и вакансии. Кроме того, есть также возможность искать или добавлять мероприятия и регистрироваться на их онлайн-тренировки.
Нет свободной догадки (Kaggle)
No Free Hunch — это один из блогов сообщества Google Kaggle, работающий на Medium. Этот блог немного отличается от других, он напрямую связан с умами специалистов по данным, а также с учебными пособиями, обучением и новостями. Kaggle всегда проводит проекты и соревнования по науке о данных, которые бросают вызов специалистам по данным, чтобы создать свои наиболее подходящие модели, предоставляя наборы данных. Даже несмотря на то, что организации могут публиковать свои проблемы с данными с наградами, чтобы нанять специалистов по данным, которые предоставят решения для решения возникших проблем. Краудсорсинг гарантирует, что эксперименты будут инновационными и интересными, и получит перспективы от профессионалов. Официальный блог Kaggle посвящен этим конкурсам и предлагает интервью с победителями, чтобы обсудить их подход к решению проблем науки о данных, даже предоставляя возможности трудоустройства. В блоге также есть новости и учебные пособия для всех уровней энтузиастов науки о данных.
Наука о данных 101
Для начинающих специалистов по данным этот блог станет отличной отправной точкой. Этот блог ведет Райан Суонстром, бывший сотрудник Microsoft, бывший сотрудник Wells Fargo и специалист по обработке данных государственного оборонного подрядчика. В настоящее время он работает консультантом и занимает должность директора по науке о данных в Unify Consulting. Он всегда делится своим ценным опытом, советами и советами о том, как стать успешным исследователем данных. Data Science 101 широко известен как один из самых популярных блогов по науке о данных, потому что он содержит множество советов и рекомендаций, связанных с наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом.
Отчет по науке о данных
Data-Science-Report считается центром всесторонних ресурсов, он курирует ресурсы из различных форматов. Цель состоит в том, чтобы помочь специалистам по данным легко получать данные и внедрять науку о данных в свой мозг. На сайте собраны бесплатные курсы, статьи, книги, видео и выступления TED Talks, которые помогут исследователям данных любого уровня. Он состоит из большого количества информации о том, как начать работу в области науки о данных, переговорах о зарплате, интервью, технологиях, социальных сетях, маркетинге и темах, которые просто «просто интересны». Это центр ресурсов для специалистов по данным на любом этапе их карьеры и для всех, кто хочет узнать о данных.
Коллектив SmartData
SmartData Collective — это сайт сообщества, посвященный бизнес-аналитике, управлению данными и науке о данных в отрасли. Каждый день публикуется множество тем, включая науку о данных, анализ, большие данные, бизнес-аналитику и маркетинг. В нем особо подчеркивалось, как мы трансформировали наш традиционный бизнес, чтобы использовать лучшие практики, взаимодействуя с методологиями науки о данных. В настоящее время существует много существующих сообщений, связанных с революцией в социальной видимости с наукой о данных и анализом данных об успешных случаях внедрения SEO. Одна из функций, аналогичная Data Science Central, позволяет любому аналитику данных или специалисту по данным отправлять ценные сообщения через команду SmartData Collective. После прохождения проверки группа сообщества опубликует наши статьи.
Заключение
Короче говоря, обучение никогда не прекращается, поскольку технологии быстро меняются. Узнавайте все больше и больше знаний из этих блогов, это будет заработком для вас самих. Конечно, это не все блоги по науке о данных, а только часть из них, но это известные блоги по науке о данных, где можно узнать о последних инновациях и знаниях.
Запланируйте сеанс DDIChat в Data Science / AI / ML / DL:
Подайте заявку на участие в программе DDIChat Expert здесь.
Работайте с DDI: https://datadriveninvestor.com/collaborate
Подпишитесь на DDIntel здесь.
