– Człowiek jest istotą społeczną – zauważył Arystoteles. Nie inaczej jest w przypadku adeptów data science. Choć ludzi z branży możesz spotkać w realu, to w świecie technologii najchętniej gromadzą się w sieci. Przedstawiciele „gatunku” rozmawiają, dzielą się wiedzą i pomagają wyciągać wnioski nawet z najbardziej przytłaczających ilości informacji. To od społeczności data science dowiesz się, jak zacząć przygodę z danymi, gdzie bywać i co czytać, żeby nie wypaść z obiegu, kiedy pochłaniają Cię kolejne projekty.

Chcesz dostać odpowiedzi na nurtujące pytania o zaawansowanej analityce danych czy uczeniu maszynowym? Sprawdź, gdzie pytać. Zrobiliśmy krótki przegląd społeczności data science. Zgłoś się do nich z głodem wiedzy, świetnymi pomysłami i problemami.

Data Science PL – największa grupa w Polsce

Najnowsze wydarzenia o analizie danych łatwo znajdziesz na Facebooku. Użytkownicy grupy Data Science PL codziennie zamieszczają informacje o konferencjach, meetupach, warsztatach i szkoleniach. Ale nie tylko. To także największa społeczność w polskim internecie skupiona wokół data science, co przekłada się na różnorodność (i mnogość) wpisów. Co poza wirtualnymi i stacjonarnymi spotkaniami? Pokłady informacji. Przechodząc na linkowane serwisy, poznasz podstawy korzystania z systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych, warte przeczytania książki o AI i różnice między danologami a specjalistami machine learningu.

Warto zwrócić uwagę na inne miejsce w sieci przygotowane przez administratorów grupy. To Data Science PL – samopomoc. Zgodnie z nazwą znajdziesz tam wsparcie, jeśli masz kłopoty techniczne, chcesz zrozumieć działanie algorytmów albo dopytać o kurs lub kierunek studiów. Zalety? Tylko nieliczne posty pozostają bez odpowiedzi.

Porozmawiajmy po angielsku na Reddicie

Nie samym Facebookiem człowiek żyje, w końcu jest też Reddit z ponad 600 tys. użytkowników rozmawiających na subreddicie poświęconym data science. Z postów wyczytasz o odpowiednich typach baz danych i podejściach do rozwiązania problemów, a nawet sprawdzisz, co danolodzy myślą o swojej pracy.

Poza ogólną kategorią użytkownicy Reddita gromadzą się na węższych tematycznie subredditach. Wśród przydatnych forów w serwisie są: r/datasets/ z bazami do eksperymentowania i r/dataisbeautiful/ z propozycjami wizualizacji danych, które mogą się przydać na niejednym zebraniu, jeśli zechcesz przekonywać do swoich pomysłów danolaików. Wiadomo – bez SQL-a jak bez ręki, więc podyskutujesz o nim na r/SQL/. Z kolei wszelkie pytania o statystykę zadasz użytkownikom r/AskStatistics/.

Chyba że jesteś nieśmiały – Wykop.pl

Jeśli wolisz pytać po polsku i jednocześnie nie jesteś fanem podpisywania się imieniem i nazwiskiem, zajrzyj na... Wykop. To polski serwis będący z założenia odpowiednikiem Reddita. Zamiast subredditów są tagi (np. tag/datascience/), które co prawda nie zawsze działają, ale i tam warto porozmawiać z użytkownikami, a precyzyjnie – Mirkami i Mirabelkami, bo tak się określają. Wbrew pozorom przytoczone nazwy nie są wiedzą bezużyteczną – producent „Milionerów” wycenił ją niegdyś na 75 tys. złotych.

Z kolei jeśli na co dzień korzystasz z SAS, zajrzyj na Polsug.com – grupę skupiającą polskich użytkowników technologii. Zebrani tam analitycy i danolodzy dyskutują także na LinkedInie w Polish SAS Users Group, organizują cykliczne spotkania i są w kontakcie z użytkownikami SAS na całym świecie.

A może czas wyjść do ludzi? ML in PL

Zdobywanie i wymiana wiedzy online dla wielu to za mało. Poza tym rozmowy i projekty prowadzone na żywo nieraz skutkują nowymi pomysłami. Jeśli jesteś miłośnikiem uczenia maszynowego, możesz śmiało dołączyć do stowarzyszenia ML in PL. Organizacja propaguje wiedzę m.in. poprzez coroczną i jedną z największych w regionie konferencję poświęconą machine learningowi. Biorąc w niej udział, przekonasz się, co na temat ML mają do powiedzenia światowi eksperci. Rozglądając się za prężnie działającymi społecznościami, sprawdź też koła naukowe lokalnych uniwersytetów i uczelni technicznych – grupy działają m.in. na politechnikach Poznańskiej i Wrocławskiej.

Albo zmienić pracę?

Jeśli rozglądasz się za nowym zajęciem, zajrzyj do takich grup jak Analitycy/statystycy/Data Scientist – oferty pracy/staży z R/SQL/Python lub Praca Big Data/Data Science/ML/AI, które zgromadziły po kilka tysięcy osób szukających pracy i pracowników. Każdego miesiąca w obu kanałach przybywa ponad 150 ofert. To też dobre miejsce, jeśli dopiero zaczynasz. I nie chodzi wyłącznie o ogłoszenia dla juniorów – podrzucane propozycje pomagają łatwo się zorientować, które technologie są popularne wśród pracodawców.

Trudno wymienić wszystkie społeczności gromadzące pasjonatów data science. Powyższe to tylko początek przygody z nowymi informacjami, punktami widzenia i pomysłami na szybkie rozwiązywanie problemów, które wydawały się nie do rozwikłania.

Chcesz być na bieżąco z data science? Zaglądaj jeszcze tu:

- Blog Piotra Migdała, administratora grupy Data Science PL i założyciela Quantum Flytrap, firmy specjalizującej się w interfejsach użytkownika dla obliczeń kwantowych i kryptografii kwantowej

- Serwis Big Data Passion poświęcony językom programowania, przetwarzaniu i wyszukiwaniu danych czy business intelligence

- Blog Radka Białowąsa DataScience in pl, na którym autor porusza m.in. kwestie syntezy mowy czy przetwarzania obrazów

- Grupa o bazach danych i SQL dla początkujących

- Społeczność skoncentrowana na nauce Pythona

- Podstrony serwisu Glassdoor i portalu Pracuj.pl z ogłoszeniami dla ekspertów data science w Polsce