Лучшие руководства по науке о данных за все время

Список чтения

Лучшие руководства по науке о данных

Узнайте, как лучше писать для своих коллег и коллег

Экосистема блогов по науке о данных богата и продолжает расти. Только TDS имеет архив из более чем 20 000 сообщений по разным темам. Многие эксперты запустили подстечи, информационные бюллетени или личные блоги. Если вы ищете новые отличные статьи, которые можно добавить в свой список, посмотрите Вики Бойкис, Рэнди Ау или начните с этого списка десяти основных сообщений блога по машинному обучению.

Многие из нас также заинтересованы в том, чтобы поделиться своими мыслями и взглядами; одна из моих целей на 2021 год - писать и публиковать больше. Но для тех из нас, кто более технически подкован, письмо может показаться сложнее, чем кодирование. Как начать? Какие темы следует освещать? Что хочет прочитать сообщество специалистов по науке о данных? Как стать лучше в техническом написании?

Я глубоко изучил архивы TDS и составил короткий список из 12 самых полезных руководств по написанию и честных размышлений о проблемах онлайн-письма. Они также являются яркими примерами увлекательного и содержательного письма.

Есть много подкатегорий написания статей по науке о данных. Сегодня мы рассмотрим три:

• Деловая отчетность
• Ведение блога
• Исследовательские и другие проекты

Если вы хотите узнать больше о том, почему вам тоже следует начать писать, я добавил несколько ссылок в конце к статьям, в которых откровенно обсуждаются многие преимущества (и трудности!), Которые дает регулярная публикация в Интернете. Письмо улучшает межличностные навыки, которые могут помочь вашей карьере, открывает неожиданные возможности для общения в Интернете и является отличным инструментом для изучения нового.

Деловая отчетность

Клиенты не читают код, они читают отчеты. Важно уделять достаточно времени размышлениям о том, как преобразовать сложные модели и статистические результаты в практические идеи для нетехнической аудитории. В следующих статьях рассматриваются составные части сильных аналитических отчетов.

Лучшие писательские ресурсы исходят от практиков, которые протестировали и усовершенствовали свои стратегии на основе реальных отзывов. Вэньлин Яо создала свое собственное руководство по стилю для аналитиков, дополненное шаблоном, которое охватывает четыре принципа, которые аналитики должны учитывать при составлении отчетов для заинтересованных сторон и высшего руководства:

Кайл делится полным руководством по записи ваших данных, чтобы другие сотрудники компании могли получить информацию:

Недостаточно правильно выполнять только SQL-запросы или сложное моделирование. Уильям Чон объясняет, как мы должны передавать техническую информацию заинтересованным сторонам и лицам, принимающим решения:

Сьюзан Ли показывает, как объединить сильные повествовательные сюжеты с визуализацией данных при представлении аналитических отчетов вашему боссу:

Специалисты по обработке данных, которым нужны управленческие должности, найдут в этой статье Фернандо Тадао Ито практические советы о том, как этого добиться. Он объясняет, насколько сильные коммуникативные навыки необходимы для высших руководящих должностей:

Сонали Вергезе показывает, как создать убедительное повествование о данных:

Почему написание эффективных дизайнерских документов популярно в таких компаниях, как Amazon и Google? Винсент Татан рассказывает, как специалисты по данным могут использовать их для улучшения результатов проекта:

Ведение блога

Большинство сообщений в блогах в Интернете, на TDS и в других местах нацелены на широкую аудиторию. К ним относятся пояснительные статьи типа 101, статьи с мнениями и учебные пособия. В этих постах рассказывается о самых разных перспективах, от конкретных проблем написания «вирусных» статей до того, как писать новичкам о высокотехнологичных и продвинутых концепциях.

Тони Ю написал одно из самых популярных онлайн-руководств по случайному лесу (оно появляется как вторая ссылка, если вы используете алгоритм Google), и это произошло совершенно случайно. Он рассказывает, как появился этот пост и как сложно повторить этот успех:

Тушан Ганегедара рассказывает о своем опыте создания самостоятельно опубликованной книги по НЛП и делится советами по написанию технических статей, которые привлекают широкую аудиторию:

Пьер Паоло Ипполито, опытный писатель и младший редактор TDS, делится своим контрольным списком, чтобы подготовить статью к публикации в TDS:

Становится все труднее найти то, о чем еще никто не писал. Аарон Фредерик предлагает юмористический взгляд на то, что значит писать в насыщенных темах:

Исследования и другие проекты

Академическая область науки о данных растет и быстро растет. Существует так много конференций по науке о данных, рецензируемых журналов и платформ публикации с открытым исходным кодом. Эти сообщения исследуют письмо для академических или профессиональных читателей.

Амин Хадж-Юсеф, доктор философии, опытный исследователь, написал статью, которую он хотел бы прочитать перед написанием исследовательских работ:

Уилл Кёрсен считает, что «хорошо написанные сообщения в блоге могут долго храниться, давая вам портфолио на долгие годы», поэтому опишите тот проект, который вы отправили на прошлой неделе:

Начните писать сегодня

Если вы все еще ищете причину, чтобы заняться наукой о данных, эти откровенные размышления коллег-специалистов по анализу данных могут побудить вас начать работу уже сегодня.

Ребекка Викери пишет, чтобы научиться новым инструментам и методам (метод Фейнмана):

Пять выводов Финна Цяо за месяц работы над наукой о данных:

Сердар Корур обнаружил, что писательство создает возможности для карьерного роста, и предлагает 9 советов по созданию лучших статей:

Хуан де Диос Сантос обсуждает, как написание технических руководств имело положительные побочные эффекты для его программирования. Это сделало его лучшим инженером:

Конор Дьюи убедительно утверждает, что «[d] ata ученые должны безжалостно расставлять приоритеты в отношении воздействия», и что писательская деятельность особенно эффективна для повышения ценности карьеры в области науки о данных:

Меган Диббл рассказывает о том, как популярные публикации помогли ей выйти из инженерии в науку о данных:

Есть ли у вас любимые ресурсы по написанию лучших статей по науке о данных? Кто ваши любимые авторы? Дайте нам знать об этом в комментариях!