Cosa ti ispira come Data Scientist?

E proprio così, è un nuovo anno! Ci auguriamo che vi siate goduti i primi giorni del 2023.

Sappiamo che molti data scientist intraprendono nuove avventure e progetti ambiziosi in questo periodo dell'anno, e ogni nuova impresa è anche un'opportunità per migliorare le nostre competenze o acquisirne di nuove.

L'apprendimento è al centro di qualsiasi tipo di crescita, professionale e non, ma ci sono molti altri obiettivi che motivano i nostri lettori. Per aiutare quelli di voi che stanno appena iniziando sul campo (o ci stanno pensando), la nostra edizione di gennaio ha offerto una raccolta di risorse per diventare uno studente migliore.

A complemento di questa carrellata, dedichiamo la prima variabile dell'anno agli articoli recenti che ti ispireranno ad agire e ti daranno nuove idee da esplorare nei prossimi mesi. Divertiti!

• Sfrutta la potenza dei dati per il cambiamento ambientale . Nessuno scienziato di dati risolverà da solo la crisi climatica, motivo per cui la crescita della comunità di professionisti consapevoli del clima è così cruciale. Maybritt Schillinger contribuisce a questo sforzo con un debutto TDS che riunisce fisica, statistica e analisi di serie temporali per comprendere meglio la variabilità climatica.
• Alcune semplici decisioni possono produrre un importante effetto cumulativo sulla tua carriera . I propositi per il nuovo anno tendono ad essere grandi e sgargianti e facili da dimenticare a febbraio. Invece, Murtaza Ali propone 10 idee concrete, dall'imparare a progettare uno studio sugli utenti alla scelta di un progetto personale, che possono aiutarti a diventare un data scientist più forte e completo.
• È tempo di spingere per un cambio di ruolo? Se sei un analista di dati che si considera un futuro scienziato di dati, la guida di Mary Newhauser è una lettura obbligata: copre i dettagli della transizione tra questi ruoli. (È anche una risorsa molto utile se il cambiamento di carriera a cui stai pensando è diverso.)

• Un settore tecnologico più diversificato non si realizzerà senza azione . Sei un professionista dei dati che lavora nel settore e non sai come promuovere l'inclusione nella tua organizzazione? Il primer di Thomas A Dorfer sui vantaggi di team diversificati è un buon punto di partenza e potrebbe aiutarti ad avviare conversazioni importanti con le parti interessate.
• Migliora non solo nella risoluzione dei problemi, ma anche nella prevenzione dei problemi . Per molti di voi che lavorano su prodotti dati per utenti interni (e forse anche esterni), mantenere le cose senza intoppi non è un'attività monotona; è al centro del tuo lavoro. L'ultimo articolo di Marian Nodine affronta le cause profonde della deriva dei dati e del bit rot e spiega come affrontarle con un occhio alla sostenibilità a lungo termine.

• Carolina Bento è tornata con un nuovo tutorial facile da seguire (ma anche molto approfondito), questo sull'analisi ROC e l'area sotto la curva .
• Il dibattito sull'arte generata dall'intelligenza artificiale infurierà sicuramente nel 2023; L'articolo di Steve Dennis discute le tensioni etiche che hanno minato questa impresa tecnologica , così come le idee per risolverle.
• Non è troppo tardi per un'altra retrospettiva del 2022, almeno una perspicace come quella di Prukalpa , che valuta le proprie previsioni passate per il futuro del moderno stack di dati .
• Dove andrà l'apprendimento automatico dei grafici nel prossimo anno ? Michael Galkin copre le tendenze e gli sviluppi più recenti di cui dovrai tenere traccia in questo campo sempre in fermento.

Fino alla prossima variabile,

Redattori TDS