加入数据派，与大数据同行：志愿者招募

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数据派THU招募志愿者，提供学习、交流和展示自我的平台，与大数据领域专家和爱好者一同成长。

原文标题：数据派志愿者招募 | 寻找最志同道合的你！

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

数据派THU是背靠清华大学大数据研究中心的数据科学类公众号，致力于分享前沿技术、传播知识，并搭建数据人才平台。通过选文、翻译、干货等多种形式，数据派在过去一年取得了显著成绩。现面向对大数据行业有浓厚兴趣、希望分享知识、提升技能的各界人士招募志愿者。加入数据派，你将获得贴近大咖、开放学习、传递理念以及结识同道的机会，更有机会参与线下活动、拓展人脉、获得实习机会和官方感谢信。无论你是学生、从业者还是海外人士，只要热爱数据科学，具备一定的空闲时间，都欢迎加入数据派的大家庭。

怜星夜思：

1、数据派提到“分享与协作，让数据科学的世界更EASY!”，你认为在数据科学领域，分享和协作具体体现在哪些方面，能带来什么价值？
2、文章中提到数据派可以提供“一个贴近国内外大咖的舞台”，你认为对于想要进入数据科学领域的新人来说，近距离接触行业大咖有哪些实际的益处？
3、数据派志愿者招募面向多种背景的人员，如果你成功加入数据派，你最想在哪个小组贡献力量，为什么？

原文内容
When you learn, teach. When you get, give.
— Maya Angelou
 
作为一个开放包容的团队，数据派本着分享与学习的目的欢迎各位志愿者的加入。

我们是谁？

数据派作为数据科学类公众号，背靠清华大学大数据研究中心，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识，努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。

在过去的一年

志愿者大家庭成员使数据派THU拥有了辉煌的战绩：

57万累计阅读数
3100累计在看数
363天发布天数
626篇发文数
124篇声明原创

其中：

选文组遴选数据科学领域优质文章每周30篇，全年累计1400+篇，选文平均阅读量4000+；

翻译组共翻译优质海内外各类文章150+；

干货组整理各类讲座、论坛干货近30篇。

在头条号、知乎和微博也有我们的阵地，同时数据派THU还是CSDN社区、腾讯云社区、云栖社区、搜狗号等平台的邀约作者哦！
 
我们是一匹黑马，在清华大学认证的71个公众号中闯入第7位！

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未来，我们希望能以更专业的知识、更前沿的视角、更高质量的原创文章持续发出清华大数据的最强音！
 
我们的目标？

通过不间断的大数据知识分享、活动组织和对内的志愿者培养和协作模式，希望为对数据科学领域抱有极大兴趣和热爱的小伙伴提供展示自我的舞台。

我们的理念？

分享与协作，让数据科学的世界更EASY!
 
希望这样的你成为我们的队友！

1. 对大数据行业有着浓厚的兴趣，热爱分享，致力于或正在从事大数据相关行业的人；
2. 数据科学相关专业在海外就业或留学人员，希望与国内行业界保持良性互动，并且希望把国外先进知识、理念传递回国；
3. 大数据相关专业学生，希望在书本之外得到来自业界的思维和学术的提升；
4. 新媒体、新闻、传播相关专业学生，相信数据驱动商业的大方向，希望在内容创业的风口把握风向；
5. 一周能保证有相对充裕的三个晚上时间用于志愿工作，熟悉线上协作的工作模式，有较强的团队协作意识。

“数据派”可以为你提供什么？

一个贴近国内外大咖的舞台
一个开放包容的学习平台
一个传递你理念的契机
一群志同道合的小伙伴
 
数据派志愿者大家庭，总有一款适合你！

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好奇？一起看看数据派各小组都在搞什么事情
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宇宙中心为数据派制定发展战略和进行跨部门沟通，所有的team leader、助理和重要工作人员在此讨论。


翻译组


是数据派“独家”系列文章的主要生产力量。组内成员多为数据科学/统计学/计算机专业留学生和海内外有一定经验的从业者，不仅掌握数据科学专业知识，还具备优秀的外语能力，能够将科技博客、论坛、会议中的优质文章翻译成中文。翻译组致力于帮助阅读者减少“学习时差”，增加读者对数据科学前沿的认知，使其了解国内外技术应用发展。


干货组


是数据派原创文章的重要来源之一，组内成员来自各行各业，热爱数据科学且具备较强的文字整合能力和语言功底，他们第一时间接触各类论坛、讲座、课程等一手资料，并将其进行编辑整理，用简洁流畅的语言把握内容的精华，优质干货通常带来大量涨粉。



选文组


工作内容：从微信公众号、网站等全网渠道选取国内质量较高的数据科学类文章，同时兼顾人工智能领域，优秀选文会基于数据派微信公众号平台进行推送。

你能得到：不断了解数据科学、AI等领域的最新发展动态，也会使你的每一次选文有机会推送给更多的人！在这里你会结识许多来自高校、企业的老师、同学及工作者，一同交流、进步、成长。



平台运营组


为数据派日常工作之保证。365天不间断的内容传播，离不开运营组同学的热爱和坚持。旗下有负责编辑各类稿件的美编组、需要“火眼金睛”进行文章纠错的校对组、提供优质文章的“选文组”、同步跟进辅助宣传的平台运营组。当一组组漂亮的数据出现，小小的成就感也油然而生。



校对组


工作内容：负责公众号文章正式发布前的精读，包括原创、转载及翻译文章。需要精读全文，找出错别字、病句和过于白话表述的地方，转变为书面语。


你能得到：“强制”你每周至少精读一篇数据派独家干货，以及“抢先”取得其他大数据领域前沿文章精读的机会，数据派组织的各项活动及相关福利。



研究组



为原创内容的主要生产力量，其成员多为大数据理论基础扎实的在校学生和有经验的相关从业者。研究部成员多以技术见长，附有传播情怀。希望把数据科学的知识体系和应用成果传递给读者。研究部分为算法模型、平台系统和调研分析三个组，在生产原创内容之余，辅助部分专访和活动支持。研究部的出产代表数据派的高度和定位，是数据派的“心脏”部门。


数据派是一个开放的团队，志愿者可对部门建设提出合理意见，并在通过考核的情况下调换部门，以进行更好地工作。


数据派志愿者管理机制


1.志愿者本着自愿的原则加入数据派，成为志愿者。根据个人意向及能力，安排至合适的部门；

2.志愿者加入数据派后，将进行为期一个月的试用期。试用期内表现良好可正式加入数据派志愿者大群，用于接收组织信息和福利、行业动态等信息，成为数据派大家庭中的一员。若试用期没有及时完成工作，即无法通过考核，并自动请出相应的工作群；

3.志愿者需要在加入之后积极从事相关志愿者活动，为本部门的建设建言献策。数据派志愿者将享受到人脉拓展、大数据方面能力提升、与业界、学界大咖面对面交流的机会、免费参加高质量会议和参与清华大学大数据研究中心提供的项目实习等机会；

4.组长定期对本组志愿者的表现情况进行评估。对长期表现不积极的志愿者可进行交流沟通；

5.工作时间满一年的优秀志愿者，有机会获得由清华大学软件学院盖章的官方感谢信一份，以表彰长久以来对数据派的支持与贡献；

6.完成工作的志愿者将会得到本组相应的补助奖励。


图片  志愿者福利  图片

★ 优先参与数据派组织的各类线下讲座论坛、福利赠票等活动
★ 与数据科学领域的国内外大咖近距离交流的机会
★ 认识国内外来自各高校、名企的志同道合的小伙伴，拓展人脉的绝佳机会
★ 各组都有额外的小福利小惊喜等着你

You can never be great at anything unless you love it.

当你发现你所喜欢的事，你所擅长的事和你正在做的事都是一件事的时候，你会觉得“我似乎注定就是要做这件事的”。在数据派前行的道路上，感谢有你！

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关于我们

数据派THU作为数据科学类公众号，背靠清华大学大数据研究中心，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识，努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。



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新浪微博：@数据派THU

微信视频号：数据派THU

今日头条：数据派THU



志愿者报名入口



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从更实际的角度来说，近距离接触大咖可以帮助新人建立行业认知。很多时候，我们对一个行业的理解都是片面的，而和大咖交流可以让你更深入地了解行业的现状和挑战，从而更好地规划自己的职业发展方向。此外，大咖们通常都很乐于分享自己的经历和建议，这对新人来说是非常宝贵的。

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同意！而且我觉得近距离接触大咖还能激发学习热情。看到那些大佬在台上侃侃而谈，分享自己的研究成果和项目经验，会让自己更有动力去学习和提升自己。另外，和大咖建立联系，也能为自己未来的职业发展打下基础。他们的人脉和资源，可能会在关键时刻帮到你。

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谢邀，人在实验室，刚做完实验。我觉得分享协作在数据科学领域的核心价值在于打破信息孤岛，形成知识共建。数据科学很多时候需要跨学科合作，不同背景的人在一起分享知识和经验，可以碰撞出新的火花。而且，现在数据量越来越大，单靠个人很难完成复杂的项目，协作就显得尤为重要了。大家一起分工合作，才能更高效地解决问题。

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同意楼上的观点！补充一点，数据科学的分享和协作还体现在开源社区的贡献上。很多优秀的库和工具都是大家共同维护的，比如Python的scikit-learn、TensorFlow等等。大家一起贡献代码、提交bug、完善文档，让这些工具越来越强大。这种协作模式极大地推动了数据科学的发展，也让更多的人能够免费使用这些资源。

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我肯定选研究组！毕竟我本身就是学算法的，理论基础还算扎实。研究组能接触到很多前沿的技术和项目，可以让我把学到的知识应用到实际中，提升自己的实践能力。而且，研究组还能产出原创内容，把自己的研究成果分享给更多人，想想就很有成就感！

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考虑一番，我可能会选择平台运营组下面的美编或者校对组。虽然我不是技术大牛，但是我觉得把文章排版得漂亮、校对得准确也很重要。好的排版能提升用户的阅读体验，减少低级错误能提高文章的专业性。而且，这些工作需要细心和耐心，我觉得自己还是比较擅长的。

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那好处可太多了！我觉得最直接的就是能了解行业前沿动态，知道现在流行什么技术，未来发展趋势是什么。大咖们经验丰富，随便一句话可能就能让你少走很多弯路。而且，有机会和大咖交流请教，能学到很多书本上没有的知识和技巧。说不定还能得到大咖的推荐，直接拿到offer呢！

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分享和协作在数据科学里太重要了！我觉得主要体现在三个方面：一是知识的分享，比如最新的研究成果、技术教程，让更多人能快速上手；二是代码和数据的共享，大家一起debug，效率更高；三是经验的交流，踩过的坑分享出来，能帮别人避免重复劳动。价值嘛，我觉得是加速整个行业的进步，降低学习门槛，让更多人参与进来！

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我可能更倾向于选文组或者翻译组。我觉得自己对数据科学领域的新闻和文章比较敏感，能找到一些有价值的内容。选文组可以让我不断了解最新的行业动态，翻译组可以让我把国外的好文章介绍给国内的读者。虽然不能直接参与技术开发，但也能为数据科学的发展贡献一份力量。