اقرأ هذا قبل أن تأخذ أي دورة مجانية في علم البيانات - KDnuggets

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

اقرأ هذا قبل أن تأخذ أي دورة مجانية لعلوم البيانات
صورة المؤلف

في العصر الرقمي اليوم، أصبح مقولة مايكل هاكفورت، "إذا كنت لا تدفع مقابل المنتج، فأنت المنتج"، أكثر أهمية من أي وقت مضى. وبينما نفكر في هذا غالبًا فيما يتعلق بمنصات الوسائط الاجتماعية مثل Facebook، فإنه ينطبق أيضًا على الموارد المجانية التي تبدو غير ضارة مثل دورات YouTube.

من المؤكد أن المنصة تحقق إيرادات من خلال الإعلانات، ولكن ماذا عن الوقت والطاقة والحافز الذي تستثمره؟ نظرًا لأن البيانات أصبحت ذات قيمة متزايدة، فمن الضروري إجراء تقييم دقيق للتأثير المحتمل لدورات علوم البيانات المجانية على رحلة التعلم الخاصة بك.

مع وجود العديد من الخيارات المتاحة، قد يكون من الصعب تحديد الخيارات التي ستوفر قيمة حقيقية. ولهذا السبب يعد الرجوع خطوة إلى الوراء للنظر في بعض العوامل الحاسمة قبل الغوص في أي مورد مجاني أمرًا بالغ الأهمية. ومن خلال القيام بذلك، ستضمن تحقيق أقصى استفادة من تجربة التعلم الخاصة بك مع تجنب المخاطر الشائعة المرتبطة بالدورات التدريبية المجانية.

غالبًا ما توفر الدورات المجانية منهجًا واحدًا يناسب الجميع، والذي قد لا يتوافق مع احتياجاتك التعليمية المحددة أو مستوى مهاراتك. قد تغطي المفاهيم الأساسية ولكنها تفتقر إلى العمق المطلوب لفهم شامل أو لمعالجة مشاكل العالم الحقيقي المعقدة. قد تحتوي بعض الدورات التدريبية المجانية على جميع المكونات اللازمة لحل مشكلات البيانات الواقعية، لكنها تفتقر إلى البنية، مما يجعلك في حيرة من أمرك بشأن من أين تبدأ.

قد يكون تعلم لغة برمجة بمفردك أمرًا صعبًا، خاصة إذا كنت من خلفية غير تقنية. علم البيانات هو مجال يتطلب نهجًا عمليًا. غالبًا ما توفر الدورات المجانية فرصًا محدودة للتعلم التفاعلي، مثل جلسات البرمجة المباشرة أو الاختبارات أو المشاريع أو تعليقات المعلم. قد تمنعك تجربة التعلم السلبية هذه من تطبيق المفاهيم بشكل فعال، وفي النهاية سوف تتخلى عن التعلم.

الإنترنت مليء بالدورات التدريبية المجانية، مما يجعل من الصعب تحديد جودة ومصداقية المحتوى. قد يكون بعضها قديمًا أو يتم تدريسها من قبل أفراد ذوي خبرة محدودة (المعلمون المزيفون). إن استثمار وقتك في دورة لا تقدم معلومات دقيقة أو حديثة يمكن أن يؤدي إلى نتائج عكسية.

فيما يلي قائمة بالدورات المجانية التي أعتقد أنها ذات جودة عالية:

مقدمة في البرمجة باستخدام بايثون بواسطة هارفارد اكس
التعلم الإحصائي مع ر بواسطة ستانفورد أون لاين
علوم البيانات للمبتدئين بواسطة Microsoft
قواعد البيانات و SQL بواسطة freeCodeCamp
برنامج Zoomcamp للتعلم الآلي بواسطة DataTalks.Club

على عكس الدورات المدفوعة، لا تأتي الموارد المجانية مصحوبة بتدابير مساءلة خارجية مثل المواعيد النهائية أو الدرجات، مما يجعل من السهل فقدان الزخم والتخلي عن الدورة في منتصف الطريق. إن الافتقار إلى الالتزام المالي يعني أنه يجب على الطلاب الاعتماد فقط على دوافعهم الداخلية وانضباطهم للبقاء متحمسين وملتزمين بإكمال الدورة. الكلية مثال عظيم على ذلك. يفكر الطلاب 100 مرة قبل مغادرة الكلية بسبب التكاليف المترتبة على ذلك. يكمل معظم الطلاب درجة البكالوريوس لأنهم حصلوا على قرض طالب ويحتاجون إلى سداده.

تعد الشبكات جزءًا مهمًا من بناء مهنة في علوم البيانات. تفتقر الدورات المجانية عادة إلى الجانب المجتمعي الموجود في البرامج المدفوعة، مثل التفاعل بين الأقران، أو الإرشاد، أو شبكات الخريجين، والتي لا تقدر بثمن للنمو الوظيفي والفرص. هناك مجموعات Slack وDiscord متاحة ولكنها عادةً ما تكون مدفوعة بالمجتمع وقد تكون غير نشطة. ومع ذلك، في الدورة التدريبية المدفوعة، هناك مشرفون ومديرو مجتمع مسؤولون عن تسهيل التواصل بين الطلاب.

غالبًا ما توفر الدورات المدفوعة خدمات مهنية، مثل مراجعات السيرة الذاتية، والشهادات، والمساعدة في التوظيف، والتحضير للمقابلة. تعد هذه الخدمات ضرورية للأفراد الذين ينتقلون إلى دور علم البيانات ولكنها عادةً ما تكون غير متوفرة في البرامج المجانية. من الضروري الحصول على التوجيه طوال عملية التوظيف ومعرفة كيفية التعامل مع أسئلة المقابلة الفنية.

على الرغم من أن الشهادات ليست ضرورية دائمًا، إلا أنها يمكن أن تعزز سيرتك الذاتية ومصداقيتك. قد تقدم الدورات المجانية شهادات، لكنها غالبًا لا تحمل نفس الوزن الذي تتمتع به الدورات المقدمة من المؤسسات المعتمدة (هارفارد / ستانفورد) أو المنصات المعترف بها. قد لا يقدرهم أصحاب العمل بدرجة كبيرة، مما قد يؤثر على فرص عملك. بالإضافة إلى ذلك، تقوم اختبارات الشهادات بتقييم المهارات الأساسية الأساسية للعمل مع البيانات في أي وظيفة. يقومون بتقييم قدراتك في الترميز وإدارة البيانات وتحليل البيانات وإعداد التقارير والعرض التقديمي.

على الرغم من أن الدورات التدريبية المجانية حول علم البيانات يمكن أن تكون مصدرًا قيمًا للتعلم الأولي أو تحسين المهارات، إلا أن لها بعض القيود. من المهم أن تأخذ في الاعتبار هذه القيود مقابل أهدافك الشخصية، وأسلوب التعلم، والوضع المالي، والطموحات المهنية. لضمان تجربة تعليمية شاملة وفعالة، يجب عليك التفكير في استكمال الموارد المجانية بأشكال أخرى من التعلم أو الاستثمار في معسكر تدريبي مدفوع الأجر.

في النهاية، العامل الأكثر أهمية الذي سيساعدك على أن تصبح عالم بيانات محترفًا هو تفانيك وتركيزك على تحقيق أهدافك. لن تتعلم أي شيء إذا كنت تفتقر إلى القيادة المطلوبة، بغض النظر عن مقدار الأموال التي تنفقها على الدورة. لذا، قبل أن تغوص في عالم البيانات، يرجى التفكير عشر مرات إذا كان هذا هو الطريق الصحيح بالنسبة لك.

عابد علي عوان (@ 1abidaliawan) هو عالم بيانات متخصص محترف يحب بناء نماذج التعلم الآلي. يركز حاليًا على إنشاء المحتوى وكتابة مدونات تقنية حول تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات. عابد حاصل على درجة الماجستير في إدارة التكنولوجيا ودرجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات. تتمثل رؤيته في بناء منتج للذكاء الاصطناعي باستخدام شبكة عصبية بيانية للطلاب الذين يعانون من مرض عقلي.