Los editores de Solutions Review han compilado este directorio de los mejores grupos de LinkedIn de ciencia de datos para profesionales. LinkedIn es el lugar principal para que los profesionales se reúnan, se conecten entre sí, compartan ideas y establezcan contactos. Según Business Insider, LinkedIn tiene más de 500 millones de miembros, con 260 millones de usuarios que inician sesión cada mes. Un asombroso 40 por ciento de los usuarios activos mensuales utilizan LinkedIn a diario. Si eres un profesional de la ciencia de datos, los grupos de LinkedIn son un excelente lugar para obtener ideas de expertos e influyentes en el campo. Es en este contexto que los editores de Solution’s Review han creado un directorio de los mejores grupos de LinkedIn de ciencia de datos a los que debes considerar unirte si eres un profesional. Al hacer clic en VISITAR GRUPO, serás dirigido directamente a cada grupo donde podrás obtener más información o unirte. Nota: Los editores de Solutions Review han creado directorios similares para grupos de aprendizaje automático, análisis de datos e inteligencia empresarial en LinkedIn, y te animamos a consultarlos.
Advanced Analytics and Data Science
Advanced Analytics and Data Science proporciona un recurso para aquellos que desean aprender y utilizar estas capacidades y conocer a otras personas involucradas en análisis predictivo, estadísticas, aprendizaje automático y big data. Comparte tus ideas con otros profesionales y aprende cómo aplicar las últimas herramientas y métodos para resolver tus desafíos empresariales más importantes. VISITAR GRUPO
Data Science, Big Data, Machine Learning, Artificial Intelligence Professionals | DataScience.US
El propósito de este grupo es reunir a todos los profesionales de ciencia de datos, big data, aprendizaje automático, inteligencia artificial e inteligencia empresarial en los Estados Unidos y en el extranjero para compartir experiencias profesionales y consejos de consultoría. DataScience.US está construyendo la comunidad de profesionales de datos más grande del mundo y mostrando las últimas tendencias en el espacio. VISITAR GRUPO
Research Methods and Data Science
Este foro de LinkedIn es para investigadores, analistas y profesionales para discutir metodología de investigación, ciencia de datos, gestión del flujo de investigación, estandarización del proceso de investigación, automatización y mejora de la investigación, así como evaluación y certificación de competencias de investigación. Esta red está especialmente dedicada a discutir cómo trabajar con IA puede mejorar la investigación. VISITAR GRUPO
Big Data|Artificial Intelligence|Machine Learning|Predictive Analytics|Data Mining|Data Science
El propósito de este grupo profesional es informar y discutir diferentes temas y consejos de usuario a usuario y crear una red global de personas que ya utilizan o están interesadas en utilizar análisis. Este grupo se ocupa de Big Data, Minería de Datos, Estadísticas, Análisis Empresarial, Análisis Predictivo, Análisis Prescriptivo, Hadoop, Análisis en la Nube, Análisis Web y Minería de Texto. VISITAR GRUPO
Data Scientists
Este grupo tiene como objetivo resolver problemas y crear productos para la comunidad de investigación científica, brindando asistencia para habilitar las mejores prácticas en investigación, aumentar el rendimiento de nuevas aplicaciones y servicios de datos, y disminuir el esfuerzo requerido para adoptar nuevas tecnologías. VISITAR GRUPO
Data Science and Artificial Intelligence
Data Science and Artificial Intelligence cuenta con una comunidad sólida de miembros que representan una variedad de dominios, verticales e industrias en el espacio de big data y análisis. Diseminan sus conocimientos a través de anuncios, discusiones grupales y publicaciones. El grupo fue desarrollado con la visión de ser la plataforma más activa para establecer contactos, compartir información y educación. VISITAR GRUPO
KDnuggets Machine Learning, Data Science, Data Mining, Big Data, AI
Este es un grupo para profesionales e investigadores de análisis de datos, minería de datos y ciencia de datos interesados en resolver problemas del mundo real. Como parte de la red KDnuggets, el foro cuenta con una cuenta popular en Twitter y una lista de correo quincenal. El foro cuenta actualmente con 18,000 miembros y sigue siendo activo y atractivo, con sus usuarios publicando regularmente algunos de los contenidos más informativos de todos los grupos de esta lista. VISITAR GRUPO
Data Mining, Statistics, Big Data, Data Visualization, and Data Science
Este es un grupo para profesionales de minería de datos y estadísticas que desean ampliar su red de contactos y compartir ideas. Los problemas metodológicos son bienvenidos, así como la discusión de software (SAS, R, WEKA, etc.), tecnología (Hadoop, bases de datos relacionales, etc.), conferencias y ofertas de trabajo. Ten en cuenta que las ofertas de trabajo solo deben enviarse en el espacio de Empleos, mientras que la publicidad de servicios solo debe enviarse en el espacio de Promociones. VISITAR GRUPO
Data Warehouse – Big Data – Hadoop – Cloud – Data Science – ETL
Este es un grupo para que las personas se conecten con otros profesionales involucrados en el almacenamiento de datos, big data, Hadoop, computación en la nube y ciencia de datos. También abarca otros conceptos como herramientas ETL, bases de datos, inteligencia empresarial, lenguajes de programación como R y Python y MDM. El grupo también da la bienvenida a los reclutadores de empleo, lo que lo convierte en un lugar interesante para que los prospectos construyan su red de contactos. VISITAR GRUPO
Advanced Analytics, Predictive Modeling & Statistical Analyses Professionals Group
Los miembros de este grupo son profesionales de tecnología con una base común de educación cuantitativa avanzada y experiencia en áreas de análisis avanzado, modelado estadístico, minería de datos y análisis cuantitativo. Los moderadores del grupo fomentan el establecimiento de contactos, la colaboración y el intercambio de oportunidades laborales. VISITAR GRUPO
Aquí tienes los 10 mejores grupos de LinkedIn para profesionales de la ciencia de datos. ¡Únete a la discusión!
