Những cách giúp bạn luôn bắt kịp xu hướng khoa học dữ liệu

Bạn đang băn khoăn không biết làm thế nào bắt kịp thời đại khoa học dữ liệu phát triển không ngừng? Dưới đây là một số mẹo hiệu quả giúp bạn luôn “đón đầu” mọi xu hướng khoa học dữ liệu.

Khoa học dữ iiệu liên tục phát triển, với những nghiên cứu và công nghệ mới xuất hiện thường xuyên. Vì thế, các nhà khoa học dữ liệu có thể cảm thấy choáng ngợp khi cố gắng bắt kịp những cải tiến mới nhất.

Tuy nhiên, những mẹo dưới đây có thể giúp bạn luôn bắt kịp và cập nhật xu hướng mới nhất trong ngành khoa học dữ liệu.

Theo dõi các blog và bài viết về khoa học dữ liệu

Blog về khoa học dữ liệu là cách tuyệt vời để tìm hiểu những vấn đề cơ bản trong khi học ý tưởng và công nghệ mới. Một số tập đoàn công nghệ sản xuất nội dung blog chất lượng cao mà bạn có thể học được những thử nghiệm, nghiên cứu và dự án mới nhất của họ. Blog của Google, Facebook và Netflix là những ví dụ tuyệt vời.

Ngoài ra, bạn có thể truy cập những ấn bản online và tạp chí cá nhân. Phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự tiến bộ của bạn trong lĩnh vực này, các blog có thể giúp bạn giải quyết những chủ đề liên quan, như kiểm soát phiên bản cho Jupyter Notebook dễ hơn với người mới bắt đầu so với học cài đặt Google để xóa bộ nhớ cache.

Bạn có thể tìm thấy những bài báo hữu ích chỉ bằng cách thực hiện một tìm kiếm đơn giản nhưng Data Elixir, Data Science Weekly, và KDnuggets News là những lựa chọn tốt nhất.

Nghe podcast về khoa học dữ liệu và xem video YouTube

Podcast là lựa chọn tuyệt vời và khả thi khi bạn bị hạn chế về thời gian nhưng vẫn muốn bắt kịp xu thế khoa học dữ liệu. Nghe podcast giúp bạn tiếp cận với các khái niệm khoa học dữ liệu mới đồng thời cho phép bạn thực hiện đồng thời các hoạt động khác. Ngoài ra, bằng cách lắng nghe các cuộc phỏng vấn với chuyên gia trong lĩnh vực này, một số podcast còn cung cấp cơ hội tiếp cận, đồng thời, học hỏi kinh nghiệm từ họ.

Nói cách khác, Youtube là lựa chọn thay thế tốt hơn cho người học qua nghe nhìn và có một số video tùy chọn. Những kênh như Data School, StatQuest với Josh Starmer bao gồm một loạt chủ đề cho cả nhà khoa học dữ liệu nhiệt huyết và giàu kinh nghiệm. Họ cũng đề cập đến các xu hướng và phương pháp mới, vì vậy, hãy theo dõi những kênh đó là một ý tưởng hay để cập nhật xu hướng.

Tìm hiểu về các kỹ năng và khái niệm khoa học dữ liệu từ khóa học và sách

Những khóa học trực tuyến cho phép học hỏi từ các học giả và chuyên gia về khoa học dữ liệu - những người cô đọng nhiều năm kinh nghiệm của họ thành nội dung dễ hiểu. Các khóa học gần đây đề cập đến một số nhu cầu cần thiết về khoa học dữ liệu, từ học máy cơ bản đến bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp. Chúng có thể không rẻ, nhưng chúng rất xứng đáng với giá trị đem lại.

Ngoài ra, sách cũng đóng vai trò quan trọng. Đọc sách khoa học dữ liệu hiện tại có thể giúp bạn tìm hiểu những kỹ thuật mới, hiểu về các ứng dụng khoa học dữ liệu tại thế giới thực, đồng thời, phát triển những kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện. Những sách này giải thích các khái niệm khoa học dữ liệu chuyên sâu mà bạn không tìm thấy ở bất kỳ nơi đâu.
Một số đầu sách nổi bật về khoa học dữ liệu như The Data Science Handbook, Data Science on the Google Cloud Platform, và Think Bayes…

Gặp gỡ chuyên gia trong ngành và người cùng chung đam mê ở các sự kiện và cộng đồng

Tham dự hội thảo chuyên ngành cho bạn một môi trường gặp gỡ những người cùng chung chí hướng có thể kết nối. Mặc dù nói chuyện với người lạ có thể không thoải mái, bạn vẫn sẽ học được nhiều kiến thức từ họ ở sự kiện. Nếu chỉ ở nhà, bạn có thể lỡ mất cơ hội mở rộng mạng kết nối xã hội, cơ hội nghề nghiệp và kỹ thuật hiện đại như phương thức học chuyên sâu. Hơn nữa, những bài thuyết trình cho phép bạn quan sát các dự án khác và tự làm quen với xu hướng mới nhất.

Một số sự kiện khoa học dữ liệu đáng cân nhắc bao gồm: Open Data Science Conference (ODSC), Data Science Salon, và the Big Data & Analytics Summit.

Tham gia các cuộc thi và hackathon khoa học dữ liệu

Hackathon khoa học dữ liệu hợp nhất các nhà khoa học dữ liệu để phát triển những mô hình giải quyết vấn đề thực tế trong một khung thời gian xác định. Chúng có thể được lưu trữ bởi nhiều nền tảng khác nhau, chẳng hạn như Kaggle, DataHack hoặc UN Big Data Hackathon.

Tham gia hackathon nâng cao kỹ năng, độ chính xác, đồng thời giúp bạn tiếp cận với những công cụ khoa học dữ liệu mới nhất và kỹ thuật phổ biến để xây dựng mô hình. Bất kể kết quả của bạn như thế nào, việc cạnh tranh với các nhà khoa học dữ liệu khác trong hackathon sẽ mang lại những hiểu biết có giá trị về mọi tiến bộ mới nhất trong khoa học dữ liệu.

Trên đây là một số mẹo giúp bạn cập nhật xu hướng và phát triển cơ hội nghề nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu. Hi vọng bài viết hữu ích với các bạn.