随着数据科学的热潮持续升温，越来越多的人希望投身于这一领域。无论是刚毕业的大学生、行业新手、中级专业人士，还是对机器学习充满好奇的人士，大家都想在数据科学的领域中分得一杯羹。特别是对于印度的朋友来说，政府在2020年的联邦预算中对数据领域进行了投资，这无疑是一个投资自己职业生涯的好时机。
要开启数据科学生涯，最好的方式之一就是投资自己。以下是一些简单的步骤来帮助实现这一目标：找到一个感兴趣的开源机器学习项目；了解该项目的当前基准解决方案；如果存在，就学习它；如果不存在，就利用现有的机器学习技能集来创造一个解决方案。
挑选了5个2020年1月创建的开源机器学习项目，让了解最新的框架和库。尽量使列表多样化，将看到从自然语言处理（NLP）到Python编程的各种内容。如果对之前展示的项目感兴趣，可以点击这里查看。这是这个系列的第三年——感谢社区的热烈响应！
Transformer架构改变了自然语言处理（NLP）的格局。它催生了许多NLP框架，如BERT、XLNet、GPT-2等。但相信中的大多数人都会遇到一个问题——这些基于Transformer的模型非常大。它们虽然达到了最先进的结果，但过于昂贵，超出了大多数想要学习和实施它们的人的承受范围。
这就是Reformer模型的用武之地。Reformer的性能与这些Transformer模型相当，但它使用的资源和资金要少得多。上面链接的GitHub仓库包含了Reformer的PyTorch实现。项目的提供了一个简单但有效的示例以及整个代码，帮助构建自己的模型。
鼓励阅读官方研究论文中关于Reformer内部工作原理的介绍。可以通过以下命令在机器上安装Reformer：
pip install reformer_pytorch
上周发现了PandaPy，并已经在当前项目中使用它。这是一个非常有潜力成为主流的Python库。如果正在处理包含混合数据类型（int、float、datetime、str等）的机器学习项目，应该尝试使用PandaPy而不是Pandas。它消耗的内存大约比Pandas少三分之一！
“如果在生产环境中有较小的Pandas数据框（<50K条记录），那么考虑使用PandaPy是值得的。”以下是会觉得有趣的三个关键领域（直接从PandaPy的GitHub仓库中摘录了这些要点）：
使用pip安装PandaPy：
!pip3 install pandapy
这是一个非常棒的GitHub仓库！有很多有抱负的数据科学家在LinkedIn上联系，询问如何开始地理空间分析。这是一个非常有趣的领域，有数以拍字节计的数据可用。只需要一个结构化的方法来清理和分析这些数据。
这个惊人的仓库是一个包含300多个Jupyter笔记本的集合，其中包含了使用Google Earth Engine数据的示例。这里有一个非常酷的GIF，展示了将使用这些笔记本生成的可视化之一：
这些笔记本依赖于三个Python库来执行代码：Earth Engine Python API、Folium、Geehydro。GitHub仓库包含了许多带有Python代码的示例，让开始使用。深入挖掘并享受乐趣！
这是另一个高质量的数据可视化想法。自动化数据探索步骤的想法已经流传了一段时间，但没有实质性的框架。直到现在，AVA，即自动化视觉分析，是阿里巴巴的一个框架，旨在使视觉分析由人工智能驱动和自动化。
这是一个演示，展示了AVA的强大力量：
强烈推荐查看以下资源，以增强和构建数据可视化档案：
可重复性是当今任何机器学习项目的一个关键方面，无论是在研究还是行业中。需要跟踪执行的每一次测试、每一次迭代以及机器学习模型的每一个参数，以及结果。
Fast Neptune库使能够快速记录需要启动机器学习实验的所有信息。换句话说，Fast Neptune是在阅读上述段落时可能提出的可重复性问题的答案。
以下是Fast Neptune用来帮助快速运行实验的功能（引用自上述链接）：
pip install fast-neptune