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由 Susan Sivek 提供, Alteryx。
Alteryx 最近介绍了两个从 Alteryx for Good 数据挑战赛中受益的非营利组织，该挑战赛于 2 月在悉尼的 Alteryx Inspire 会议上举办。此次比赛由 Alteryx 合作伙伴 RXP 共同赞助，为这些宝贵的组织带来了新的分析方法和见解。
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尽管 AFG 比赛的主要目标是帮助组织满足数据需求，但参与也使学生受益，他们获得了处理实际问题的新技能，并扩展了个人网络。（你可以在 这个播客节目 中听到他们的经历！）
无论你处于哪个职业阶段，你都可以参与“数据公益”活动和项目。不论你是在数据领域已有成就还是正在追求这样的职业，这里都有许多机会供你贡献。你将获得新领域的经验、新的作品集项目和与其他数据爱好者的新联系，同时你会为自己参与到一个好的事业中而感到自豪！
虽然有许多通用的技术相关事业可供参与，但我们在这里将重点关注那些主要以数据为导向的事业。
加入由知名组织主办的短期或长期分析或数据科学项目或合作，以推进一个好的事业：
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DataKind (美国) 和 Data for Good (加拿大)：提供全球数据科学和分析咨询、项目管理、活动策划等志愿机会。
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Data Science for Social Good: 评估“社会公益”组织所需的数据科学项目，并将志愿者与项目对接。
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Catchafire: 为非营利组织提供一个发布基于技能的志愿者需求的地方，包括数据分析项目。
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Statistics Without Borders: 组织数据专业人士通过他们的统计专业知识帮助国际事业。
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联合国志愿者: 招募来自各个背景的志愿者，协助支持全球和平与发展的项目——目前包括集中在空间/GIS 和数据可视化的机会。
当然，你可以参加数据竞赛来寻求名声和（也许）一些财富……但为何不选择一个也能造福他人的竞赛呢？以数据为重点的黑客马拉松（也称为数据马拉松或数据挑战）可以提供这两者。这些活动由不同的组织规划和协调，参与者人数、奖金和资源的规模各不相同。以下是一些可以找到这些活动的地方：
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Alteryx 社区！例如，女性分析小组最近动员了参与Women in Data Hackathon，这是与 TrueCue 合作举办的。看到社区成员团结合作，无论是长期的社区成员还是较新的ADAPT参与者，都非常棒。该黑客马拉松的注册已经关闭，但请留意未来的机会。其他在线社区，如 LinkedIn 和 Facebook 上的数据专业人士小组，也可能分享类似活动的帖子。
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Kaggle competitions: 确实，许多 Kaggle 竞赛关注于盈利公司数据和需求，但有时也有机会研究非营利组织的数据并为他们提供解决方案。例如，这个竞赛关注于城市中的社会和环境问题，解决可持续性问题。另一个竞赛由医疗组织协调，侧重于基于图像分析诊断肺栓塞。这两个竞赛都提供了丰厚的现金奖！
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DrivenData 提供了带有奖金的竞争性数据科学竞赛和面向那些寻求温和数据竞赛入门的“练习”机会。主题范围从癌症诊断到仇恨言论表情包再到野生动物保护。
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Devpost 也提供了一些专注于为某个事业分析数据的竞赛，有些竞赛还提供奖金。请仔细查看指南，因为有些竞赛要求学生身份或在特定地点居住。甚至还有专门针对高中生的竞赛，所以如果你正在早早开始数据探索，不妨了解一下！
你也可能有机会以评委、导师或教练的身份参与活动。通过我们自己的Alteryx for Good项目，我最近担任了由信息系统与商业分析学生协会在奥克兰大学举办的数据案例竞赛的评委。看到这些出色的学生运用他们的 Alteryx 技能、批判性思维和分析思维应对挑战，真是令人振奋和有趣。
即使你对数据科学和编程还比较陌生，也可以考虑为开源工具提供帮助，以使数据科学对每个人都更好。这值得你花时间，你将学到很多课程，向世界分享你的贡献，并为你的工作经验增加新的内容。（阅读一些技巧来选择项目并在简历上展示你的工作。）
有很多具有挑战性的问题等着你去解决，即使你更喜欢独立操作或者不能承诺参加竞赛或组织。想出你自己的项目，并找到可以帮助你以某种方式解决问题的公开数据，无论是通过建模、数据可视化、应用程序构建、数据讲述还是其他方法。例如，我们最近分享了与COVID-19相关的数据源列表和种族不公问题的数据源列表，但还有许多其他可能性。
你也可能有一个想要帮助的非营利组织。无论你想用什么工具帮助他们，考虑一下如何最好地接触他们以及如何进行合作，如在此指南中探讨的那样。
如果你已经掌握了 Alteryx 技能，可以考虑注册Alteryx for Good Co-Lab。该项目将 Alteryx 专家与需要数据帮助或教学或使用 Alteryx 的非营利组织和教育工作者连接起来。
无论你的背景和技能水平如何，总有一个值得帮助的好原因，感激你的时间、精力和专业知识——你也将从中受益。
原文。经许可转载。
简介： 苏珊·卡瑞·赛维克，博士，是一位作家和数据迷，喜欢用日常语言解释复杂的想法。在担任了 15 年的新闻学教授和学术研究员后，苏珊将重点转向了数据科学和分析，但仍然喜欢以创意方式分享知识。她欣赏美食、科幻小说和狗。
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