所以你决定成为一名数据科学家！但是接下来呢？很容易在网上获得大量关于如何成为数据科学家的信息，而且还有很多课程可以教你数据科学的基础知识，但没有足够的资源来与数据科学社区互动。结识志同道合的人并讨论数据科学同样重要，尤其是关于行业中正在发生的事情以及正在发生的任何新创新。因此，让我们讨论作为数据科学家必须了解的在线社区。
如今，互联网是一个广阔的地方，为数据科学家找到一个有信誉的聚会就像大海捞针！因此，这里是最著名的在线社区，您可以使用它们与数据科学家互动，了解有关此技术的更多信息，并且当您知识丰富时，也可以申请工作。这些社区中的大多数都是众所周知的，拥有数千名正式成员。其中包括您可能听说过的常用选项，例如 Kaggle 和Stack Overflow ，以及一些对您来说可能完全陌生的社区！因此，请继续阅读并了解如何在线结识志同道合的数据科学人员并拓宽您在该领域的视野。
1. Kaggle
Kaggle 这个名字已经成为数据科学的同义词。谈到在线社区，Kaggle 可能是最著名的致力于数据科学和机器学习的在线社区。 Kaggle 也是开始处理数据的最佳场所，因为它拥有超过 23,000 个公共数据集和超过 200,000 个可以在线运行的公共笔记本！如果这还不够，Kaggle 还举办了许多数据科学竞赛，现金奖励非常高（曾经提供 150 万！）。如果你想更深入地了解数据科学的世界，你绝对应该探索这个社区，尤其是免费的数据集。您还可以查看 Kaggle 笔记本上可用的代码，或者通过免费课程了解有关数据科学的更多信息。 Kaggle 上还有一个讨论部分，你可以在那里向其他数据科学家寻求建议，当你终于做好准备时，你可以参加大型比赛，甚至可以获得奖品。
2. Reddit
Reddit 是一个网络内容和讨论网站，它也为数据科学家提供了一个充满活力的社区。 Reddit 拥有超过 120 万个 subreddit 或基于 Reddit 主题的特定社区，其中许多是关于数据科学和相关主题，如拥有数千名成员的机器学习。其中一些流行的子版块包括 r/datascience、r/MachineLearning、r/dataisbeautiful、r/learnpython、r/learnmachinelearning 等。您可以加入任何和所有这些子版块以查看不同的帖子，包括讨论、新闻、研究和项目.您可以与数据科学社区互动，学习新事物，从专业人士那里获得建议，甚至建立网络！
3. 堆栈溢出
当想到任何技术问题时，第一个得到答案的永远是 Stack Overflow！由于这是对任何技术主题进行问答的最流行社区之一，每月有 1 亿人访问，因此很明显 Stack Overflow 在数据科学中也扮演着重要的角色。您可以在 Stack Overflow 上查看与数据科学相关的充满活力的问答社区，其中很可能有人已经问过您的问题！如果没有，您可以随时要求更换新的。该平台还有一个职位列表门户，您可以在其中找到适合您的数据科学职位。
4. IBM 数据社区
IBM 数据社区由 IBM 创建，专注于数据科学的所有事物！这有关于全球数据科学、决策优化、人工智能学习等各种主题的博客文章，以及讨论、演示、研究和用户帖子。 IBM 数据社区还赞助与数据科学相关的虚拟和现实生活活动以及您可以按需查看的网络研讨会。加入该社区的另一个好处是，您可以免费访问 IBM 创建的数据科学课程，供您免费学习。这基本上是一个为会员提供有关数据科学信息的平台，也是由会员创建的。
5. 画面
每个人都听说过 Tableau 作为数据可视化平台，专业人士可以使用它从原始数据中创建详细而美观的数据可视化。但这并不是 Tableau 的全部。它还提供了一个充满活力的在线社区，其中包含与数据科学相关的不同文章、论坛和活动。 Tableau 社区中有多种选项，包括可视化的 Tableau Public、学生和教师的 Tableau、具有 Tableau 论坛的组织的 Tableau。您可以获得有关各种主题的帮助和支持，与其他数据故事讲述者建立联系，并在活动中结识新朋友。 Tableau 每年还会举办 Iron Viz 等竞赛，以及名为“用数据推动变革”的虚拟 IT 峰会等活动。
结论
一项研究估计，大约有11,400 名纯数据科学家受雇于在 LinkedIn 上有业务的公司，不包括数据分析师、机器学习工程师等所有相关职业。 除此之外，还有更多有抱负的数据科学家想要了解更多关于这个职业并了解工作的复杂性。这就是为什么本文提供了每个数据科学家都必须知道的一些在线社区。但是，这些绝不仅仅是在线社区，因为还有许多其他资源可用。在 Facebook、LinkedIn 等社交媒体平台上也有数据科学社区，它们也是网络的不错选择。加入这些社区并向他们学习肯定会磨练您的技能，并使您将来成为更好的数据科学家。