Что вдохновляет вас как Data Scientist?
И так же, это новый год! Мы надеемся, что вам понравились первые несколько дней 2023 года.
Мы знаем, что в это время года многие специалисты по данным отправляются в новые приключения и амбициозные проекты, и каждое новое начинание — это также возможность улучшить свои навыки или приобрести новые.
Обучение лежит в основе любого роста, профессионального или иного, но есть много других целей, которые мотивируют наших читателей. Чтобы помочь тем из вас, кто только начинает работать в этой области (или думает об этом), наш январский выпуск предлагает набор ресурсов , которые помогут лучше учиться.
В дополнение к этому обзору мы посвящаем первую переменную года последним статьям, которые вдохновят вас на действия и дадут свежие идеи для изучения в ближайшие месяцы. Наслаждаться!
- Используйте силу данных для изменения окружающей среды . Ни один специалист по данным не сможет в одиночку решить климатический кризис, поэтому так важно развивать сообщество практиков, разбирающихся в климате. Maybritt Schillinger вносит свой вклад в эти усилия, представив дебютный TDS, который объединяет физику, статистику и анализ временных рядов для лучшего понимания изменчивости климата.
- Несколько простых решений могут оказать большое кумулятивное влияние на вашу карьеру . Новогодние обещания, как правило, большие и эффектные — и в феврале о них легко забыть. Вместо этого Муртаза Али предлагает 10 конкретных идей — от обучения разработке пользовательского исследования до выбора личного проекта, — которые могут помочь вам стать более сильным и всесторонним специалистом по данным.
- Не пора ли настаивать на смене ролей? Если вы аналитик данных и считаете себя будущим специалистом по данным, руководство Мэри Ньюхаузер является обязательным для прочтения: оно охватывает все тонкости перехода между этими ролями. (Это также очень полезный ресурс, если вы думаете об изменении карьеры.)
- Более разнообразный технологический сектор не появится без действий . Вы специалист по данным, работающий в отрасли, и не знаете, как продвигать инклюзивность в своей организации? Учебник Томаса А. Дорфера о преимуществах разнородных команд — хорошее начало, и он может помочь вам начать важные разговоры с заинтересованными сторонами.
- Совершенствуйтесь не только в решении проблем, но и в их предотвращении . Для многих из вас, кто работает над информационными продуктами для внутренних (и, возможно, даже внешних) пользователей, бесперебойная работа не является какой-то рутинной деятельностью; это лежит в основе вашей работы. В последней статье Мариан Нодин рассматриваются основные причины дрейфа данных и потери битов, а также объясняется, как подойти к ним с прицелом на долгосрочную устойчивость.
- Каролина Бенто вернулась с новым простым в использовании (но также очень подробным) руководством по ROC-анализу и области под кривой .
- Дебаты вокруг искусства, созданного искусственным интеллектом, наверняка разгорятся в 2023 году; В статье Стива Денниса обсуждаются этические противоречия, подорвавшие этот технологический подвиг , а также идеи по их разрешению.
- Еще не поздно провести еще одну ретроспективу 2022 года — по крайней мере, такую же проницательную, как у Прукалпы , которая оценивает свои прошлые прогнозы относительно будущего современного стека данных .
- Куда движется графовое машинное обучение в наступающем году ? Майкл Галкин рассказывает о новейших тенденциях и разработках, за которыми вам нужно следить в этой постоянно развивающейся области.
До следующей переменной,
Редакторы TDS

![В любом случае, что такое связанный список? [Часть 1]](https://post.nghiatu.com/assets/images/m/max/724/1*Xokk6XOjWyIGCBujkJsCzQ.jpeg)



































