ソーシャルメディアを通じてデータサイエンスを学ぶ
あなたのソーシャルメディアアルゴリズムがあなたに実際のアルゴリズムを見せたいですか？ ソーシャルメディアのスクロール中に少し時間を取って、データサイエンスを少し学びましょう。 ここでは、お気に入りのプラットフォームに関する優れたアイデアやヒントに一目でアクセスできるようにするための提案を示します。
By スーザン・シベック、Alteryxのデータサイエンスジャーナリスト.
私のソーシャルメディアフィードは、主にニュースの見出し、子犬、焼き菓子、友人の休暇の写真で構成されています。 しかし、私は少しのデータサイエンスを散りばめています。私が無意識にスクロールしているときに、時々私の脳を揺さぶるのにちょうどいい量です。
ソーシャルメディアの時間を楽しみに集中させたいのであれば、私はそれを尊重します—しかし、それらのソーシャルアルゴリズムに実際のアルゴリズムを表示させたいのであれば、読み続けてください。 いくつかのアカウントとコミュニティを共有して、実装できる優れたアイデアやヒントに簡単に一目でアクセスできるようにします。
Twitterでは、多くのデータサイエンスのニュースソースをフォローしていますが、長いリソースにリンクせずに、わずか280文字で簡単な情報を共有することが多いアカウントにも感謝しています。
- データサイエンスの事実（@DataSciFact）さまざまなデータサイエンスの概念に関する簡単な事実を投稿します。
- 毎日のPythonのヒント（@python_tip）は、きちんと要約されたアイデアやツールの提案を毎日提供します。
- XNUMX日XNUMX回のRヒント（@RLangのヒント）はMicrosoftのRコミュニティチームによって運営されており、ご想像のとおり、毎日Rのヒントを提供します。
- 確率の事実（@ProbFact）確率の概念または洞察を毎日提供します。
ネットワーク内の人々が共有しているものから学ぶことに加えて、LinkedInから有用なデータサイエンス情報を収集する他の方法があります。
- ハッシュタグをフォローする。 LinkedInで特定のハッシュタグをフォローすることで、関心のあるトピックに関するさまざまな情報を入手できます（Instagramでハッシュタグをフォローする方法と同様）。 例えば、 #データサイエンス 多くの記事、ビデオ、およびその他の投稿で使用されています。 LinkedInは、これらのハッシュタグ付きアイテムの一部をメインフィードに挿入します。
- グループに参加する。 LinkedInには、リソースを共有し、ネットワーキングを提供し、会話をホストするデータサイエンス関連のグループが多数あります。 チェックアウト データリテラシーの支持者, データサイエンスの女性, ビッグデータと分析、またはあなたの興味のためのより具体的なグループを見つける、 サプライチェーンデータサイエンス.
各データ関連のサブレディットには、独自の焦点と雰囲気があります。 ここにチェックアウトするものがいくつかありますが、探索するものはもっとたくさんあります。
- r / datascience：これはXNUMX万人以上のメンバーがいる活気のあるコミュニティです。 データサイエンスの学習とフィールドへの参入についてのディスカッションのための毎週のスレッドがあります。 コンテンツについてはかなり厳格で、積極的にモデレートされています。
- r / MachineLearning：このサブレディットは巨大で（1.9万人のメンバー）、より技術的である可能性があり、多くの投稿が最先端の学術出版物の共有と議論に焦点を当てています。
- r / learnmachinelearning：このグループは、機械学習を始めたばかりの人にとってよりアクセスしやすいものですが、ディスカッションはまだかなり深く掘り下げることができます。 上記のXNUMXつのサブレディットよりも、初心者レベルの質問を歓迎します。
- r / statistics：このコミュニティは、「統計理論、ソフトウェア、およびアプリケーションを扱うすべてのもの」のためのスペースです。 ここでは、統計の最もあいまいなコーナーでも安全に探索できます。
はい、インフルエンサーと#sponsoredの投稿の中には、教育データサイエンスのコンテンツがいくつかあります。
- @ビッグデータクイーン は、適切に設計されたグラフィックと徹底的で有益なキャプションを使用して、フィードに表示されるデータサイエンスとMLの新鮮な見方を提供します。
- @pycoders チートシートと簡単なヒントに加えて、健康的な量のミームを投稿して、深刻な問題から休憩できるようにします（そして、同僚と共有する楽しいものを見つけます）。
- @data_science_learn 統計トピックとデータサイエンスのためのさまざまなツールに関するいくつかの有益な投稿を共有します—そしてまた、十分なミーム。
- Women Who Codeは、データサイエンスやPythonなどのトピックに関連する専門のInstagramアカウントを持っています。 ザ・ Pythonアカウント 毎週「トリビア火曜日」を観察して、Pythonの基礎を確認します。 データサイエンスアカウント ビデオスニペットと統計レビューの投稿を提供します。
元の。 許可を得て転載。
バイオ： Susan Currie Sivek、Ph.D。は、Alteryx Communityのシニアデータサイエンスジャーナリストであり、世界中の視聴者とデータサイエンスの概念を探求しています。 彼女はまたのホストです データサイエンスミキサー ポッドキャスト。 学界と社会科学における彼女の経歴は、データを調査し、複雑なアイデアを伝達するための彼女のアプローチを示しています—ジャーナリズムのトレーニングからの創造性のダッシュで。
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出典：https：//www.kdnuggets.com/2021/07/learning-data-science-through-social-media.html
