Cientistas de dados: desenvolva sua experiência com essas 5 leituras fora do campo

Os 5 principais livros de ciência que não são de dados que eu li em 2018 e que me ajudaram a projetar uma IA melhor

Briana Brownell Blocked Unblock Seguir Seguindo 31 de dezembro

A chave para passar de um bom cientista de dados para um grande cientista de dados vai muito além do conhecimento técnico. Em vez disso, quanto mais avançado você entrar em sua carreira, mais essencial será conectar e sintetizar ideias de outros lugares. Ter uma boa compreensão dos tópicos em uma variedade de assuntos pode inspirar e estimular grandes ideias no dia-a-dia e, finalmente, levar a grandes avanços em seu trabalho técnico.

Então, como você cultiva essa habilidade? A leitura de diversos tópicos permite que você crie uma base de conhecimento para conectar ideias e tornar a inovação mais fácil. Esses cinco livros que eu li em 2018 foram os mais influentes para o meu trabalho em ciência de dados e inteligência artificial .

Os cinco livros abrangem assuntos como neurologia, lexicografia, psicologia, sociologia e biologia evolutiva – tópicos que podem não parecer relevantes à primeira vista. Mas cada um deles teve um grande impacto no modo como pensei em construir sistemas de inteligência artificial e quais seriam suas implicações.

Texto original em inglês.