Olvassa el ezt az ingyenes adattudományi kurzus megkezdése előtt – KDnuggets

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Olvassa el ezt, mielőtt részt vesz az ingyenes adattudományi tanfolyamon
A kép szerzője

A mai digitális korban Michael Hakvoort idézete: „Ha nem fizetsz a termékért, akkor te vagy a termék” soha nem volt relevánsabb. Noha gyakran gondolunk erre olyan közösségi médiaplatformokkal kapcsolatban, mint a Facebook, ez vonatkozik az ártalmatlannak tűnő ingyenes forrásokra is, mint például a YouTube-tanfolyamok.

Természetesen a platform bevételhez jut a hirdetésekből, de mi a helyzet a befektetett idővel, energiával és motivációval? Az adatok egyre értékesebbé válásával elengedhetetlen, hogy alaposan felmérje az ingyenes adattudományi kurzusok lehetséges hatását a tanulási útjára.

A rendelkezésre álló számos lehetőség miatt nehéz lehet eldönteni, hogy melyik nyújt valódi értéket. Éppen ezért döntő fontosságú, hogy egy lépést hátralépve mérlegeljen néhány kritikus tényezőt, mielőtt bármilyen ingyenes erőforrásba merülne. Ezzel biztosíthatja, hogy a legtöbbet hozza ki tanulási tapasztalatából, miközben elkerüli az ingyenes tanfolyamokkal kapcsolatos gyakori buktatókat.

Az ingyenes kurzusok gyakran egy mindenki számára megfelelő tantervet kínálnak, amely nem feltétlenül igazodik az Ön speciális tanulási igényeihez vagy készségszintjéhez. Lehet, hogy alapvető fogalmakat fednek le, de hiányzik az átfogó megértéshez vagy az összetett, valós problémák kezeléséhez szükséges mélység. Egyes ingyenes kurzusok tartalmazhatnak minden szükséges összetevőt a valós adatproblémák megoldásához, de hiányzik belőlük a szerkezet, így zavarba ejti, hol kezdje.

Egy programozási nyelv elsajátítása önmagában is kihívást jelenthet, különösen, ha nem technikai háttérrel érkezik. Az adattudomány olyan terület, amely gyakorlati megközelítést igényel. Az ingyenes kurzusok gyakran korlátozott lehetőségeket kínálnak az interaktív tanulásra, például élő kódolásra, vetélkedőkre, projektekre vagy oktatói visszajelzésekre. Ez a passzív tanulási tapasztalat megakadályozhatja a fogalmak hatékony alkalmazását, és végül feladja a tanulást.

Az internetet elárasztják az ingyenes kurzusok, így nehéz felismerni a tartalom minőségét és hitelességét. Előfordulhat, hogy egyesek elavultak, vagy korlátozott szakértelemmel rendelkező egyének tanítják (hamis guruk). Ha időt fordít egy olyan tanfolyamra, amely nem kínál pontos vagy naprakész információkat, az kontraproduktív lehet.

Íme az ingyenes tanfolyamok listája, amelyek véleményem szerint kiváló minőségűek:

Bevezetés a programozásba Python segítségével a HarvardX által
Statisztikai tanulás R-vel a StanfordOnline által
Data-Science-Kezdőknek a Microsoft által
Adatbázisok és SQL by freeCodeCamp
Gépi tanulási Zoomcamp a DataTalks.Club által

A fizetős kurzusoktól eltérően az ingyenes forrásokhoz nem járulnak külső felelősségre vonhatósági intézkedések, például határidők vagy osztályzatok, így könnyen elveszíthetjük lendületüket és félúton elhagyhatjuk a kurzust. A pénzügyi elkötelezettség hiánya azt jelenti, hogy a hallgatóknak kizárólag a belső késztetésükre és fegyelmükre kell hagyatkozniuk, hogy motiváltak és elkötelezettek maradjanak a kurzus elvégzése mellett. A főiskola jó példa erre. A diákok 100-szor meggondolják, mielőtt elhagyják az egyetemet a költségek miatt. A legtöbb hallgató azért végzi el az alapképzést, mert diákhitelt vett fel, és vissza kell fizetnie.

A hálózatépítés fontos része az adattudományi karrierépítésnek. Az ingyenes kurzusokból jellemzően hiányzik a fizetős programokban található közösségi szempont, például a kortárs interakció, a mentorálás vagy az öregdiákok hálózatai, amelyek felbecsülhetetlen értékűek a karrier növekedése és a lehetőségek szempontjából. Vannak Slack és Discord csoportok, de ezek általában közösségvezéreltek, és inaktívak lehetnek. A fizetett tanfolyamon azonban vannak moderátorok és közösségi menedzserek, akik felelősek azért, hogy megkönnyítsék a diákok közötti hálózatépítést.

A fizetett tanfolyamok gyakran karrierszolgáltatásokat nyújtanak, például önéletrajz-ellenőrzést, minősítést, állásközvetítést és interjúra való felkészülést. Ezek a szolgáltatások elengedhetetlenek az adattudományi szerepkörbe átlépő egyének számára, de általában nem érhetők el ingyenes programokban. Kulcsfontosságú, hogy útmutatást kapjunk a felvételi folyamat során, és tudjuk, hogyan kell kezelni a technikai interjúkkal kapcsolatos kérdéseket.

Bár nem mindig szükséges, a bizonyítványok növelhetik önéletrajzát és hitelességét. Az ingyenes tanfolyamok tanúsítványokat kínálhatnak, de gyakran nem olyan súlyúak, mint az akkreditált intézmények (Harvard / Stanford) vagy elismert platformok kurzusai. Előfordulhat, hogy a munkaadók nem értékelik őket olyan magasra, ami hatással lehet az álláslehetőségeire. Ezenkívül a minősítési vizsgák értékelik a kulcsfontosságú készségeket, amelyek elengedhetetlenek az adatokkal végzett munkához. Felmérik a kódolási, adatkezelési, adatelemzési, jelentéskészítési és prezentációs képességeidet.

Bár az ingyenes adattudományi kurzusok értékes forrást jelenthetnek a kezdeti tanuláshoz vagy a készségek felfrissítéséhez, vannak bizonyos korlátai. Fontos, hogy ezeket a korlátokat személyes céljaival, tanulási stílusával, anyagi helyzetével és karrier-törekvéseivel szemben mérlegelje. A sokoldalú és hatékony tanulási élmény biztosítása érdekében fontolóra kell vennie az ingyenes források kiegészítését más tanulási formákkal, vagy egy fizetett kezdőtáborba való befektetést.

Végül a legfontosabb tényező, amely segít abban, hogy professzionális adattudóssá váljon, az az elhivatottság, és a céljai elérésére való összpontosítás. Semmit sem fog tanulni, ha hiányzik a szükséges hajtóerő, függetlenül attól, hogy mennyi pénzt költ a tanfolyamra. Mielőtt tehát belevágna az adatok világába, gondolja át tízszer, hogy ez a megfelelő út az Ön számára.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) okleveles adattudós szakember, aki szereti a gépi tanulási modellek építését. Jelenleg tartalomkészítéssel foglalkozik, és technikai blogokat ír a gépi tanulásról és az adattudományi technológiákról. Abid mesterdiplomát szerzett technológiamenedzsmentből és alapdiplomát távközlési mérnökből. Elképzelése az, hogy egy MI-terméket hozzon létre egy gráf neurális hálózat segítségével a mentális betegséggel küzdő diákok számára.