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发展您的数据科学社区
我们遇到了很多了不起的社区领袖。无论您是在自己的社区领导数据科学聚会，还是在公司内部组织一个小组，您都有助于将人们聚集在一起学习新事物，分享您的经验，并确保我们都感到自己是这个了不起的社区的一部分。如果你正在考虑开始——我们从其他人那里收集了一些资源和建议。
您如何在您的公司中找到加入数据科学社区的人?
- 使用领英(LinkedIn)来看看你所在的地区或公司中谁也在使用数据科学。例如，谁也是“Python开发者社区”或“统计计算R项目“团体?
- 从小处开始是很好的，找到一个核心团队，让这个团队持续下去
- 创建一个Zoom/Slack/Teams/其他渠道，让人们与其他人联系
- 试着安排一个午餐和学习环节。告诉人们邀请他们的朋友。他们可能没有意识到自己的网络有多么强大。当你把人们聚集在一起时，你可以分享来自不同部门的工作。
- 让人们了解怎样才能帮助它有机地传播。
- 与企业合作。一般来说，业务用户不是程序员，通过讨论，您可以询问他们如何解决当前的特定问题，以及您如何以不同的方式共同解决这些问题。这些关系非常重要。
- 领导小团队，专注于探索性数据分析。您可以与业务分析师一起创建这些队列，并将他们与可能从事更多技术数据分析角色的人配对。如果你能让他们有节奏地一起学习，他们就能建立关系，理解彼此的问题，同时学习数据科学。
- 为业务用户引入闪亮的应用程序，让他们看到数据科学的力量(或简单地用代码优先的方法进行业务分析)。通过自动化他们的团队工作，你可能会看到其他人对学习更感兴趣。
- 建立一个博客，与有兴趣加入的人分享事件和过去的会议
- 问那些来参加活动的人(或表示有兴趣的人)他们想学什么，以及他们能教别人什么。
请听这段关于建设社区的完整对话数据科学Hangout与Tori ObladWaFd银行的企业数据和分析官
你对聚会有标准的安排吗?典型的事件是什么样子的?
哈维尔Orraca:
Bloomreach的数据运营与分析高级经理
在我之前的工作中，我们每月举办一个R用户小组，议程如下:
- 介绍(3-5分钟):我们提供了关于我们将主持的客座演讲者和他们的演讲主题的概述(总是一个内部R用户，他们正在用R做一些整洁的事情，可以使我们的R编程社区受益)
- 公司数据科学更新(5分钟):我们讨论可能影响我们内部社区的数据仓库和系统更新
- 包更新(5-10分钟):这里我们将介绍现有流行包的主要更新，并向观众更新新的和改进的内部开发包
- 嘉宾演讲(30-40分钟)
- 在未来的聚会中征集想法/话题(5分钟)
Yanina贝里尼Saibene:
R-Ladies全球团队，MetaDocencia核心团队&拉丁主席
我们会举办不同类型的聚会:
- 需要开几次会的培训。最常见的是每周开4次会。对R的介绍是最受欢迎的。对于面对面的会议，大学、研究机构和市政当局为我们提供了电脑。在网上，R-Ladies Global提供Zoom账户。
- Meetup完成奖学金参加会议:那天我们聚在一起，帮助写或审查奖学金申请，参加像useR这样的重要会议!或RS英格兰vs伊朗让球tudioConf。他们有一个时间范围，人们可以来的时候就来。
- Metameetups:在同一国家或使用同一语言的几个分会之间组织的活动。持续1到3个小时。讲座或工作坊。这种类型的活动获得了巨大的成功，因为它有可能在网上进行。
- 联合会议:在会议期间举办一个教程，指导一个教程，或者做一个关于R和/或R- ladies的演讲。还有一些社交活动，比如所有R-Ladies一起出去吃饭。
- Meetup -你的第一次谈话:活动为人们创造一个安全友好的空间来练习和发表他们的第一次演讲。谈话持续5到10分钟，之后提供反馈。
- 读书俱乐部会议:每周或每月举行会议，阅读和讨论与R和数据科学相关的不同书籍(如果有练习，就一起解决)。由于联机方面的原因，大流行病使得在几个章节之间组织这些活动成为可能。
你如何促进社区参与，让其他人主导话题并分享?
- 花一对一的时间与某人交谈，并说:“我们计划展示这个，你愿意参与吗?”如果你需要任何帮助，我很乐意，因为x, y, z，你的作品首次亮相会很好。”
- 尽量不要将小组限制在某个主题或工具上。也许你可以说，“我们只是想和彼此分享一些有趣的东西，这些东西可能会让其他人受益。”
- 准备一系列闪电式的演讲，让对方在演讲时感觉更舒服，特别是如果这是他们的第一次演讲
- 创建一个Zoom频道/Slack工作区/类似的工具来帮助彼此，并能够看到其他团队是如何通过分析和数据科学解决问题的
- 通过bookdown到RStudio Connect(或另一个类似英格兰vs伊朗让球的工具)来分享一些东西，以便轻松地分享加入小组所需的文档、过去的会议和那些有兴趣开始学习的人的信息。
- 试着问:“你最近掌握了什么空白?”这会让人们从“我学到的”和“我不知道怎么学到的”的角度来讨论
特别感谢Edgar Gallo, Eric Nantz, Evan Munson, Frank Corrigan, Javier Orraca, Rick Scavetta, Tori Oblad和Yanina Bellini Saibene分享这些技巧。我们会喜欢听对你有帮助的东西并与社区分享。
