原文：
www.kdnuggets.com/5-data-science-communities-to-advance-your-career
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每天似乎都有新的数据科学突破，这对我们的职业生涯至关重要。面对如此众多的变化，我们显然需要每天保持最佳状态，但这确实很难做到。
1. Google 网络安全证书 - 快速开启网络安全职业生涯。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析能力
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织进行 IT 管理
当然，我们可以自己学习所有这些技能。但理解所有新出现的内容和应该关注的重点是很困难的。这就是社区的优势，帮助我们了解对职业生涯至关重要的新知识。
许多大小不一的数据科学社区可以帮助提升我们的职业生涯。但如果你只能花时间在五个不同的社区中，这些就是你应该关注的社区。
让我们开始吧。
我们从看似随意的开始，也就是 Reddit。
是的，Reddit 是一个以表情包和生活中的随意讨论而著名的社交网络论坛。然而，它仍然是一个具有公告板结构的社交媒体平台，导致许多随意讨论，其中之一就是数据科学。
Reddit 实际上是一个充满活动的数据科学爱好者和专业人士的地方。重要的是找到 Reddit 中可以促进我们学习的特定社区。
为此，我推荐加入 r/datascience 社区，该社区拥有 140 万成员，每天都有新的讨论。几乎每天都有关于数据科学话题的讨论。从随意的问题到高级职业发展，该社区都非常活跃，可以与大家展开讨论。
此外，r/machinelearning 是一个很棒的社区，如果你想与其他 290 万成员讨论机器学习相关的话题，可以加入这个社区。
下一个你应该加入的社区是 Kaggle。
我相信许多刚开始学习数据科学的你们都听说过它。但如果你从未听说过 Kaggle，它是一个共享和发布数据集的平台，探索和构建机器学习模型的笔记本，并分享我们所有的数据工作。它也是数据科学竞赛的中心，因为许多公司在这个平台上举办在线竞赛。
Kaggle 的前提是与公众分享我们的数据科学工作，因此它已成为许多数据从业者交流的核心地点。我已经从那里的社区得到了很多个人和职业上的帮助，我觉得这是最好的社区之一。
这是因为许多有用的信息和突破都在这里实施，这是一种很好的学习新技能、推动职业发展的方式。此外，许多专业人士和专家为社区免费贡献了很多。
Kaggle 社区对你数据职业生涯的任何阶段都开放。无论你是初学者还是竞赛冠军，Kaggle 社区都会帮助你。
对于一些人来说，LinkedIn 是寻找新工作或学习平台的地方。然而，LinkedIn 本质上仍然是社交媒体。
LinkedIn 允许用户创建社区群组，在这些群组中志同道合的人可以发布和分享他们的想法。LinkedIn 上最大的一个数据科学社区群组是 Robbert van Vlijmen 创建的 数据科学社区（有主持人），该群组有超过 500,000 名成员。
成员们经常分享有用的学习材料，并提供一个可以提问的地方，无论你的专业水平如何。所以，如果你觉得讨论似乎太难以跟上，不要感到有压力。
我推荐加入的另一个 LinkedIn 群组是 KDnuggets 数据科学与机器学习（有主持人）。该群组有超过 150,000 名成员，成员们每天发布的内容将帮助你学习，包括 KDNuggets 最新的文章，你可以在里面讨论。
KDNuggets LinkedIn 群组社区（图片由作者提供）
还有一些其他成员众多但仍与数据科学相关的社区，包括：
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人工智能、机器学习、数据科学与机器人技术（280 万+成员）
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机器学习社区（有主持人）（140 万+成员）
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人工智能、深度学习、机器学习（150 万+成员）
DataTalks.Club 是由 Alexey Grigorev 创建的数据爱好者社区。
这是一个旨在讨论任何数据话题的社区，从数据分析、机器学习和数据工程到数据科学。无论你有何种数据问题，社区都会准备好回答。
然而，这个社区最棒的部分是你可以讨论任何职业相关的问题，比如决定下一步或者学习什么。如果你想参与社区，加入 DataTalks 的 Slack 频道是进一步讨论的绝佳方式。
该社区还举办了丰富的活动，你可以加入。你可以从小型的一次性活动到免费的训练营自由学习。这些免费的训练营无疑是著名的，因为它们提供了你可能需要在其他地方支付高额费用的公司级技能。
此外，还有播客和书籍讨论，你可以从中学习。关键是这个社区积极努力让你在数据职业生涯中变得更好。
我推荐的最后一个社区是 MLOps 社区。
MLOps 社区（作者提供的图片）
所以，听我说。这个社区可能并不完全专注于数据科学，因为 MLOps 是数据科学的一部分。然而，一个成功的数据科学项目是我们能够为业务提供持续价值的地方，而 MLOps 提供了这一点。
这就是为什么我推荐 MLOps 社区作为一个可以帮助你未来职业发展的地方。我这样说也是因为 MLOps 正在成为许多数据科学工作岗位寻求的技能。
这个社区，尤其是 Slack 频道，活跃着很多关于 MLOps 的讨论，有时也会有一些一般性的讨论。尽管如此，我在那里获得了许多洞见，你也应该这样做。
数据科学社区在推动我们职业发展方面发挥着重要作用。通过与他人互动和学习，我们可以理解许多以前无法实现的新事物。虽然有很多数据科学社区，但这里有五个你应该加入的社区：
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Reddit
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Kaggle
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LinkedIn
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DataTalks
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MLOps 社区
希望这能帮到你！分享你对这里列出的社区的看法，并在下方添加你的评论。
Cornellius Yudha Wijaya**** 是一位数据科学助理经理和数据撰写者。在全职工作于 Allianz Indonesia 期间，他喜欢通过社交媒体和写作媒体分享 Python 和数据技巧。Cornellius 撰写各种 AI 和机器学习主题的文章。