Lesen Sie dies, bevor Sie an einem kostenlosen Data Science-Kurs teilnehmen – KDnuggets

Neuauflage von Plato

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Lesen Sie dies, bevor Sie an einem kostenlosen Data Science-Kurs teilnehmen
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Im heutigen digitalen Zeitalter war das Zitat von Michael Hakvoort „Wenn Sie nicht für das Produkt bezahlen, dann sind Sie das Produkt“ noch nie so relevant. Während wir das oft im Zusammenhang mit Social-Media-Plattformen wie Facebook denken, trifft es auch auf scheinbar harmlose kostenlose Ressourcen wie YouTube-Kurse zu.

Sicher, die Plattform erzielt Einnahmen durch Werbung, aber wie sieht es mit der Zeit, Energie und Motivation aus, die Sie investieren? Da Daten immer wertvoller werden, ist es wichtig, die möglichen Auswirkungen kostenloser Data-Science-Kurse auf Ihre Lernreise sorgfältig abzuwägen.

Bei so vielen verfügbaren Optionen kann es überwältigend sein, herauszufinden, welche einen echten Mehrwert bieten. Aus diesem Grund ist es wichtig, einen Schritt zurückzutreten und einige kritische Faktoren zu berücksichtigen, bevor man sich auf eine kostenlose Ressource einlässt. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass Sie das Beste aus Ihrer Lernerfahrung herausholen und gleichzeitig die häufigen Fallstricke kostenloser Kurse vermeiden.

Kostenlose Kurse bieten oft einen einheitlichen Lehrplan, der möglicherweise nicht auf Ihre spezifischen Lernbedürfnisse oder Ihr Kenntnisniveau abgestimmt ist. Sie decken möglicherweise grundlegende Konzepte ab, verfügen jedoch nicht über die Tiefe, die für ein umfassendes Verständnis oder die Lösung komplexer, realer Probleme erforderlich ist. Einige kostenlose Kurse verfügen möglicherweise über alle notwendigen Zutaten, um reale Datenprobleme zu lösen, ihnen fehlt jedoch die Struktur, sodass Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen.

Allein das Erlernen einer Programmiersprache kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Sie keinen technischen Hintergrund haben. Data Science ist ein Bereich, der einen praktischen Ansatz erfordert. Die kostenlosen Kurse bieten oft begrenzte Möglichkeiten für interaktives Lernen, wie z. B. Live-Coding-Sitzungen, Quizze, Projekte oder Feedback von Dozenten. Diese passive Lernerfahrung kann Sie daran hindern, Konzepte effektiv anzuwenden, und schließlich werden Sie das Lernen aufgeben.

Das Internet ist mit kostenlosen Kursen überschwemmt, was es schwierig macht, die Qualität und Glaubwürdigkeit der Inhalte zu erkennen. Einige sind möglicherweise veraltet oder werden von Personen mit begrenztem Fachwissen gelehrt (Fake Gurus). Es kann kontraproduktiv sein, Ihre Zeit in einen Kurs zu investieren, der keine genauen oder aktuellen Informationen bietet.

Hier ist eine Liste kostenloser Kurse, die meiner Meinung nach von hoher Qualität sind:

Einführung in die Programmierung mit Python von HarvardX
Statistisches Lernen mit R von StanfordOnline
Datenwissenschaft für Anfänger von Microsoft
Datenbanken und SQL von freeCodeCamp
Zoomcamp für maschinelles Lernen von DataTalks.Club

Im Gegensatz zu kostenpflichtigen Kursen sind kostenlose Ressourcen nicht mit externen Rechenschaftspflichten wie Fristen oder Noten verbunden, sodass es leicht dazu kommt, dass man den Schwung verliert und den Kurs mittendrin abbricht. Der Mangel an finanziellem Engagement bedeutet, dass sich die Studierenden ausschließlich auf ihren inneren Antrieb und ihre Disziplin verlassen müssen, um motiviert und engagiert für den Abschluss des Kurses zu bleiben. Das College ist ein gutes Beispiel dafür. Aufgrund der damit verbundenen Kosten denken Studenten 100 Mal nach, bevor sie das College verlassen. Die meisten Studierenden schließen ihr Bachelorstudium ab, weil sie einen Studienkredit aufgenommen haben und diesen zurückzahlen müssen.

Networking ist ein wesentlicher Bestandteil beim Aufbau einer Karriere in der Datenwissenschaft. In kostenlosen Kursen fehlt in der Regel der Community-Aspekt, der in kostenpflichtigen Programmen zu finden ist, wie z. B. Peer-Interaktion, Mentoring oder Alumni-Netzwerke, die für Karrierewachstum und -chancen von unschätzbarem Wert sind. Es gibt Slack- und Discord-Gruppen, die jedoch in der Regel von der Community betrieben werden und möglicherweise inaktiv sind. Allerdings gibt es in einem kostenpflichtigen Kurs Moderatoren und Community-Manager, die dafür verantwortlich sind, die Vernetzung der Studierenden untereinander zu erleichtern.

Bezahlte Kurse bieten häufig Karrieredienstleistungen wie Lebenslaufprüfungen, Zertifizierungen, Unterstützung bei der Stellenvermittlung und Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche. Diese Dienste sind für Personen, die in eine Data-Science-Position wechseln, von wesentlicher Bedeutung, in kostenlosen Programmen jedoch normalerweise nicht verfügbar. Es ist von entscheidender Bedeutung, während des gesamten Einstellungsprozesses begleitet zu werden und zu wissen, wie man mit technischen Fragen im Vorstellungsgespräch umgeht.

Obwohl dies nicht immer notwendig ist, können Zertifizierungen Ihren Lebenslauf und Ihre Glaubwürdigkeit steigern. Kostenlose Kurse bieten zwar Zertifikate an, haben aber oft nicht das gleiche Gewicht wie Kurse akkreditierter Institutionen (Harvard/Stanford) oder anerkannter Plattformen. Arbeitgeber schätzen sie möglicherweise nicht so hoch ein, was sich auf Ihre Jobaussichten auswirken könnte. Darüber hinaus bewerten Zertifizierungsprüfungen Schlüsselkompetenzen, die für die Arbeit mit Daten in jedem Job unerlässlich sind. Sie beurteilen Ihre Programmier-, Datenverwaltungs-, Datenanalyse-, Berichts- und Präsentationsfähigkeiten.

Obwohl kostenlose Kurse zum Thema Datenwissenschaft eine wertvolle Ressource für den Einstieg ins Lernen oder das Auffrischen von Fähigkeiten sein können, weisen sie bestimmte Einschränkungen auf. Es ist wichtig, diese Einschränkungen im Hinblick auf Ihre persönlichen Ziele, Ihren Lernstil, Ihre finanzielle Situation und Ihre Karriereziele abzuwägen. Um ein umfassendes und effektives Lernerlebnis zu gewährleisten, sollten Sie darüber nachdenken, kostenlose Ressourcen durch andere Lernformen zu ergänzen oder in ein kostenpflichtiges Bootcamp zu investieren.

Letztendlich ist Ihr Engagement und Ihre Konzentration auf das Erreichen Ihrer Ziele der wichtigste Faktor, der Sie dabei unterstützt, ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden. Ohne den nötigen Antrieb lernt man nichts, egal wie viel Geld man für den Kurs ausgibt. Bevor Sie also in die Welt der Daten eintauchen, denken Sie bitte zehn Mal darüber nach, ob dies der richtige Weg für Sie ist.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und schreibt technische Blogs zu maschinellem Lernen und Data-Science-Technologien. Abid hat einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mit einem grafisch-neuronalen Netzwerk für Schüler zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.