By Susan Sivek, Data Science Journalist voor Alteryx.

Mijn feeds op sociale media bestaan ​​grotendeels uit nieuwskoppen, puppy's, gebak en vakantiefoto's van vrienden. Ik heb echter een beetje datawetenschap erin gestrooid, precies de juiste hoeveelheid om mijn hersenen af ​​​​en toe wakker te schudden terwijl ik gedachteloos scrol.

Als je je tijd op sociale media gericht wilt houden op plezier, respecteer ik dat - maar als je wilt dat die sociale algoritmen je echte algoritmen laten zien, blijf dan lezen. Ik zal een aantal accounts en communities met u delen om te volgen, zodat u in één oogopslag toegang heeft tot goede ideeën en tips die u kunt implementeren.

Twitter

Op Twitter volg ik veel nieuwsbronnen over datawetenschap, maar ik waardeer ook accounts die vaak eenvoudige stukjes informatie delen in slechts 280 tekens, zonder te linken naar langere bronnen.

• Gegevenswetenschappelijk feit (@DataSciFact) plaatst snelle feiten over een breed scala aan datawetenschapsconcepten.

• Dagelijkse Python-tip (@python_tip) biedt elke dag een netjes samengevat idee of toolsuggestie.

• Eén R-tip per dag (@RLang Tip) wordt beheerd door het R-communityteam van Microsoft en geeft, zoals je zou kunnen raden, een dagelijkse R-tip.

• Waarschijnlijkheid Feit (@ProbFact) biedt elke dag een kansconcept of inzicht.

LinkedIn

Naast het leren van wat mensen in uw netwerk delen, zijn er andere manieren om nuttige datawetenschapsinformatie van LinkedIn te verzamelen.

• Volg hashtags. U kunt een grotere verscheidenheid aan informatie over interessante onderwerpen krijgen door specifieke hashtags op LinkedIn te volgen (vergelijkbaar met hoe u een hashtag op Instagram kunt volgen). Bijvoorbeeld, #datawetenschap wordt gebruikt in veel artikelen, video's en andere berichten. LinkedIn zal een aantal van deze hashtagged items in je hoofdfeed invoegen.

• Word lid van groepen. Er zijn veel data science-gerelateerde groepen op LinkedIn die bronnen delen, netwerken aanbieden en gesprekken hosten. Uitchecken Voorstanders van datageletterdheid, Vrouwen in datawetenschap en Big data en analyse, of zoek meer specifieke groepen voor uw interesses, zoals Toeleveringsketengegevenswetenschap.

Reddit

Elke gegevensgerelateerde subreddit heeft zijn eigen focus en sfeer. Hier zijn er een paar om te bekijken, maar er zijn er nog veel meer om te ontdekken.

• r/datawetenschap: Dit is een levendige gemeenschap met meer dan een half miljoen leden. Er is een wekelijkse thread voor discussies over het leren van datawetenschap en het betreden van het veld. Het is vrij strikt over de inhoud en wordt actief gemodereerd.
• r/MachineLeren: Deze subreddit is enorm (1.9 miljoen leden) en kan technischer zijn, met veel berichten gericht op het delen en bespreken van geavanceerde academische publicaties.

• r/leermachinelearning: Deze groep is toegankelijker voor degenen die net beginnen met machine learning, hoewel discussies nog steeds behoorlijk diep kunnen gaan. Het is een beetje meer verwelkomend voor vragen op beginnersniveau dan de twee subreddits hierboven.
• r/statistieken: Deze gemeenschap is een ruimte voor "alle dingen die te maken hebben met statistische theorie, software en toepassingen." Je kunt hier veilig zelfs de meest obscure hoeken van statistieken verkennen.

Instagram

Ja, onder de influencers en #gesponsorde berichten is er wat educatieve datawetenschapsinhoud!

• @bigdataqueen biedt een frisse kijk op datawetenschap en ML die in uw feed zullen verschijnen, met goed ontworpen afbeeldingen en grondige, informatieve bijschriften.

• @pycoders plaatst spiekbriefjes en snelle tips, plus een gezonde hoeveelheid memes zodat je een pauze kunt nemen van de serieuze dingen (en leuke dingen kunt vinden om te delen met collega's).

• @data_science_learn deelt enkele informatieve berichten over statistische onderwerpen en verschillende tools voor datawetenschap - en, nogmaals, voldoende memes.

• Women Who Code heeft gespecialiseerde Instagram-accounts op het gebied van onder meer datawetenschap en Python. De Python-account observeert elke week "Trivia Tuesday" om u te helpen de basisprincipes van Python te herzien, en de data science-account biedt videofragmenten en stats review posts.

ORIGINELE. Met toestemming opnieuw gepost.

Bio: Susan Currie Sivek, Ph.D., is de senior datawetenschapsjournalist voor de Alteryx Community, waar ze datawetenschapsconcepten onderzoekt met een wereldwijd publiek. Zij is ook de gastheer van de Data Science-mixer podcasten. Haar achtergrond in de academische wereld en sociale wetenschappen vormt de basis voor haar benadering van het onderzoeken van gegevens en het communiceren van complexe ideeën - met een vleugje creativiteit van haar opleiding in journalistiek.

Zie ook:

• Top 10 datawetenschapsleiders die u moet volgen
• Social media en machine learning transformeren selfservice datavoorbereiding
• Top 10 datawetenschapsprojecten voor beginners