데이터 과학 분야는 끊임없이 진화하는 것이 특징이며, 새로 발표되는 연구와 새로운 기술이 풍부하기 때문에 데이터 과학자가 각자의 전문 분야에서 가장 최근의 발전을 따라잡는 것이 어려울 수 있습니다.
끊임없이 진화하는 데이터 과학의 환경을 따라잡는 것이 벅차게 느껴질 수 있지만, 경쟁이 치열한 업계에서 선두를 유지하기 위해 활용할 수 있는 전략이 있습니다. 이를 염두에 두고 데이터 과학 분야에서 최신의 관련성을 유지하기 위한 8가지 기술 목록을 정리했습니다.
데이터 과학 블로그 및 뉴스레터 팔로우
데이터 과학 블로그는 새로운 아이디어와 기술에 대해 배우면서 기본을 다질 수 있는 좋은 방법입니다. 여러 기술 대기업에서 최신 실험, 연구 및 프로젝트에 대해 배울 수 있는 고품질 블로그 콘텐츠를 제작합니다. Google , Facebook , Netflix 블로그가 좋은 예이니 시간을 낭비하지 말고 확인해 보세요.
또는 온라인 간행물이나 개별 뉴스레터를 살펴볼 수도 있습니다. 이러한 블로그는 여러분의 경험 수준과 해당 분야의 발전에 따라 여러분이 더 공감할 수 있는 주제를 다룰 수 있습니다. 예를 들어, 초보자는 Google의 캐시 제거를 위한 기본 설정 학습 보다 Jupyter Notebook용 버전 관리가 더 이해하기 쉽습니다.
간단한 검색을 통해 뉴스레터를 찾을 수 있지만, 데이터 엘릭서 , 데이터 사이언스 위클리 , 케이디너겟 뉴스 을 추천합니다.
데이터 과학 팟캐스트 듣기 및 YouTube 동영상 시청
팟캐스트는 쉽게 접근할 수 있는 수단을 제공하며, 시간이 제한되어 있고 이동 중에 지식을 습득하고 싶을 때 탁월한 선택이 될 수 있습니다. 팟캐스트를 들으면서 다른 작업을 동시에 수행하면서 새로운 데이터 과학 개념을 접할 수 있습니다. 또한 특정 팟캐스트의 전문가 인터뷰를 활용하면 업계에 대한 통찰력을 얻고 전문가의 전문적인 경험을 통해 학습할 수 있습니다.
반면에 YouTube는 시청각 학습자에게 더 나은 대안이며 여러 동영상을 마음대로 사용할 수 있습니다. Data School 및 StatQuest with Josh Starmer 과 같은 채널은 데이터 과학자 지망생과 숙련된 데이터 과학자 모두를 위한 광범위한 주제를 다룹니다. 새로운 트렌드와 방법도 다루기 때문에 이러한 채널을 팔로우하면 최신 정보를 얻을 수 있습니다.
사용 가능한 팟캐스트와 동영상이 너무 방대하기 때문에 쉽게 탐색하기가 어려울 수 있습니다.따라서 존경받는 크리에이터와 채널에서 배포하는 신뢰할 수 있는 정보를 제공하므로 포괄적인 성격의 동영상과 고품질의 팟캐스트를 선택하는 것이 좋습니다.
강좌와 책에서 데이터 과학 기술 및 개념 배우기
온라인 강좌를 통해 광범위한 지식을 관리하기 쉬운 강의로 정리한 노련한 데이터 과학 전문가로부터 교육을 받을 수 있습니다. 이 과정은 고급 머신 러닝 기술부터 대학 교육 없이도 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓을 수 있는 기회 탐색에 이르기까지 이 분야의 다양한 필수 측면을 다룹니다. 이러한 강좌는 가격이 다소 비쌀 수 있지만, 풍부한 정보를 제공하기 때문에 비용 대비 가치가 매우 높습니다.
책 또한 중요한 기능을 수행합니다. 데이터 과학 서적을 읽음으로써 새로운 방법에 대한 지식을 습득하고, 데이터 과학의 실제 응용을 이해하며, 비판적 추론과 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 책은 다른 곳에서는 쉽게 구할 수 없는 복잡한 데이터 과학 개념에 대한 자세한 설명을 제공하는 경우가 많습니다.
이러한 책에는 데이터 과학 핸드북 , Google 클라우드 플랫폼의 데이터 과학 , 그리고 씽크 베이즈 등이 있습니다. 또한 Coursera 및 Udemy 과 같은 사이트에서 몇 가지 데이터 과학 강좌를 확인해 보시기 바랍니다.
이벤트 및 커뮤니티에서 업계 전문가 및 애호가 만나기
컨퍼런스는 비슷한 관심사와 목표를 공유하는 사람들과 연결할 수 있는 플랫폼을 제공하여 개인적, 직업적 성장을 촉진하는 의미 있는 관계를 형성할 수 있게 해줍니다. 모르는 사람과 대화하는 것이 부담스러울 수도 있지만, 이러한 모임에 참석하면 귀중한 통찰력과 지식을 얻을 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. 또한 이러한 행사에 참여함으로써 딥 러닝 기법을 비롯한 최첨단 기술과 방법론을 접할 수 있으며, 이는 각 분야의 현대적 발전에 발맞추는 데 필수적인 요소입니다. 따라서 이러한 기회를 놓치면 네트워킹, 경력 개발 및 기술 향상을 위한 기회를 놓칠 수 있습니다.
또한 프레젠테이션은 다른 프로젝트에 대해 알게 되고 최신 트렌드를 파악할 수 있는 기회를 제공합니다. 저명한 기술 기업의 혁신을 관찰하는 것은 동기 부여와 교훈의 원천이 되며, 자신의 노력에 적용할 수 있는 귀중한 통찰력을 제공합니다.
데이터 과학 이벤트는 물리적이거나 가상일 수 있습니다.고려할 만한 좋은 데이터 과학 이벤트로는 오픈 데이터 과학 컨퍼런스(ODSC) , 데이터 과학 살롱 , 빅 데이터 및 분석 서밋 이 있습니다.
데이터 과학 경진대회 및 해커톤 참가
데이터 과학 해커톤은 데이터 과학자들이 함께 모여 정해진 기간 내에 실제 문제를 해결하는 계산 모델을 만드는 행사입니다. 이러한 이벤트는 종종 Kaggle, DataHack 또는 유엔의 빅 데이터 해커톤과 같은 플랫폼에서 주최합니다.
해커톤에 참여하면 최첨단 데이터 과학 리소스와 모델 구축에 널리 사용되는 방법을 소개받으면서 숙련도와 정확도가 향상됩니다. 결과에 관계없이 이러한 이벤트에서 다른 데이터 과학자들과 함께 경쟁하는 것은 데이터 과학 분야의 최신 동향에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 기회를 제공합니다.
NERSC 오픈 해커톤 , BNL 오픈 해커톤 및 기타 가상 해커톤에 참여하는 것도 고려해 보세요. 또한 거주지 근처에서 열릴 수 있는 오프라인 해커톤에 등록하는 것도 잊지 마세요.
데이터 과학 오픈 소스 또는 소셜 굿 프로젝트에 기여하기
오픈 소스 데이터 과학 이니셔티브에 협력하면 개발 과정에서 동료 데이터 분석가들과 힘을 합칠 수 있는 기회가 생깁니다. 이러한 협업을 통해 데이터 과학 영역에서 일반적으로 사용되는 새로운 소프트웨어 응용 프로그램과 계산 프레임워크를 접할 수 있을 뿐만 아니라, 기존 프로젝트 코드를 검토하여 자신의 프로젝트에 통합할 수 있는 가능성을 모색할 수 있습니다.
아이디어 교환, 건설적인 피드백, 지식 공유를 촉진하는 환경에서 다양한 관점을 가진 다른 데이터 과학자들과의 협업은 이 프로그램의 중요한 측면입니다. 참가자는 업계 전문가가 활용하는 최신 기법, 최신 표준, 최적의 관행, 끊임없이 진화하는 데이터 과학 환경에 발맞출 수 있는 수단을 접할 수 있습니다.
먼저, GitHub 또는 Kaggle에서 데이터 과학 주제로 태그가 지정된 리포지토리를 검색합니다. 프로젝트를 발견하면 자신의 기술 수준에 관계없이 기여할 수 있는 방법을 고려하고 다른 데이터 과학자와 협업을 시작합니다.
소셜 미디어에서 사고 리더 및 인플루언서 팔로우하기
소셜 미디어 플랫폼에서 활발한 활동을 유지하고 저명한 데이터 과학 사고 리더 및 인플루언서의 인사이트를 모니터링하면 해당 분야의 최신 동향과 발전 상황을 파악할 수 있습니다.이 방법을 통해 개인은 새로운 아이디어와 관점을 접할 수 있을 뿐만 아니라 이러한 전문가에게 직접 연락하여 복잡한 주제에 대한 명확한 설명을 얻을 수 있습니다.
한 걸음 더 나아가 Twitter 에서 구글, 페이스북, 애플 및 기타 대형 기술 기업을 팔로우할 수도 있습니다. 이를 통해 데이터 과학에 국한되지 않고 앞으로 예상되는 기술 트렌드를 알 수 있는 특권을 누릴 수 있습니다.
Kirk Borne , Ronald van Loon , 이안 굿펠로우 등은 데이터 과학 커뮤니티에서 가장 유명한 인물들입니다. 트위터 및 기타 소셜 미디어 사이트에서 이들과 빅 테크 기업을 팔로우하여 최신 소식을 받아보세요.
데이터 과학 작업 및 인사이트 공유
자신의 작업을 공유하면 데이터 과학 분야에서 다양한 수준의 전문성과 친숙함을 가진 개인으로부터 피드백과 추천을 받을 수 있습니다. 이러한 전문가들이 제공하는 입력, 질문 및 평가는 데이터 과학 영역의 현재 개발 및 발전에 대한 포괄적인 이해를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다른 사람이 제공한 인사이트를 고려함으로써 이전에는 알려지지 않았던 새로운 개념, 기술, 도구 또는 리소스에 액세스할 수 있습니다. 이는 개인이 실수로 더 이상 사용되지 않는 버전의 파이썬을 사용하다가 온라인에 작업을 업로드했을 때 다른 당사자로부터 불일치를 지적하는 피드백을 받을 때 발생할 수 있습니다.
Kaggle 및 Discord 와 같은 사이트에는 작업을 공유하고 학습할 수 있는 여러 데이터 과학 그룹이 있습니다. 그룹에 가입하고 참여한 후, 질문을 하고 다른 데이터 과학자들과 교류하세요. 지식을 우선시하고 겸손한 자세를 잊지 말고 다른 데이터 과학자와 상호 유익한 우정을 쌓도록 노력하세요.
데이터 과학 분야에서 평생 학습자 되기
데이터 과학자가 자신의 관련성과 가치를 유지하기 위해서는 지속적인 교육 과정이 필수적이지만, 이는 개별적으로 수행하기에는 어려울 수 있습니다. 따라서 지식 추구에 도움을 줄 수 있는 적절한 커뮤니티를 찾는 것이 중요합니다. Discord는 이러한 목적을 위한 훌륭한 플랫폼으로, 개인이 각 분야에서 같은 생각을 가진 전문가들과 연결할 수 있는 서버에 대한 액세스를 제공합니다. 이러한 그룹에 가입하면 새로 형성된 동료들과 함께 교육적 노력을 더욱 강화할 수 있습니다.