קרא את זה לפני שאתה לוקח קורס מדעי נתונים בחינם - KDnuggets

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

קרא את זה לפני שאתה לוקח קורס מדעי נתונים בחינם
תמונה מאת המחבר

בעידן הדיגיטלי של היום, הציטוט של מייקל האקוורט, "אם אתה לא משלם עבור המוצר, אז אתה המוצר", מעולם לא היה רלוונטי יותר. למרות שאנו חושבים על זה לעתים קרובות ביחס לפלטפורמות מדיה חברתית כמו פייסבוק, זה חל גם על משאבים חינמיים לכאורה בלתי מזיקים כגון קורסי יוטיוב.

בטח, הפלטפורמה מרוויחה הכנסה באמצעות מודעות, אבל מה עם הזמן, האנרגיה והמוטיבציה שאתה משקיע? ככל שהנתונים הופכים ליותר ויותר בעלי ערך, חיוני להעריך בקפידה את ההשפעה הפוטנציאלית של קורסי מדעי נתונים בחינם על מסע הלמידה שלך.

עם כל כך הרבה אפשרויות זמינות, זה יכול להיות מכריע לקבוע אילו מהן יספקו ערך אמיתי. זו הסיבה שלקחת צעד אחורה כדי לשקול כמה גורמים קריטיים לפני הצלילה לתוך כל משאב חינמי הוא חיוני. על ידי כך, תבטיח שתפיק את המרב מחוויית הלמידה שלך תוך הימנעות ממלכודות נפוצות הקשורות לקורסים בחינם.

קורסים בחינם מספקים לעתים קרובות תוכנית לימודים אחת שמתאימה לכולם, שאולי לא תואמת את צרכי הלמידה או רמת המיומנות הספציפיים שלך. הם עשויים לכסות מושגים בסיסיים אך חסרים את העומק הנדרש להבנה מקיפה או להתמודדות עם בעיות מורכבות בעולם האמיתי. חלק מהקורסים החינמיים עשויים לכלול את כל המרכיבים הדרושים כדי לפתור בעיות נתונים בעולם האמיתי, אבל הם חסרי מבנה, מה שמותיר אותך מבולבל לגבי היכן להתחיל.

לימוד שפת תכנות לבד יכול להיות מאתגר, במיוחד אם אתה בא מרקע לא טכני. Data Science הוא תחום הדורש גישה מעשית. הקורסים החינמיים מציעים לעתים קרובות הזדמנויות מוגבלות ללמידה אינטראקטיבית, כגון הפעלות קידוד חי, חידונים, פרויקטים או משוב של מדריכים. חווית למידה פסיבית זו עשויה למנוע ממך ליישם מושגים ביעילות, ובסופו של דבר, תוותר על הלמידה.

האינטרנט מוצף בקורסים בחינם, מה שהופך את זה למאתגר להבחין באיכות ואמינות התוכן. חלקם עשויים להיות מיושנים או נלמדים על ידי אנשים עם מומחיות מוגבלת (גורואים מזויפים). השקעת זמנך בקורס שאינו מציע מידע מדויק או מעודכן עלולה להועיל.

להלן רשימה של קורסים חינמיים שלדעתי הם באיכות גבוהה:

מבוא לתכנות עם Python מאת HarvardX
למידה סטטיסטית עם R מאת StanfordOnline
Data-Science-למתחילים על ידי מיקרוסופט
מסדי נתונים ו-SQL מאת freeCodeCamp
Zoomcamp למידת מכונה מאת DataTalks.Club

בניגוד לקורסים בתשלום, משאבים חינמיים אינם מגיעים עם אמצעי אחריות חיצוניים כגון מועדים או ציונים, מה שמקל על איבוד מומנטום ולנטוש את הקורס באמצע הדרך. היעדר המחויבות הפיננסית פירושו שהסטודנטים חייבים להסתמך אך ורק על הדחף הפנימי והמשמעת שלהם כדי לשמור על מוטיבציה ומחויבות לסיים את הקורס. המכללה היא דוגמה מצוינת לכך. סטודנטים חושבים 100 פעמים לפני שהם עוזבים את הקולג' בגלל העלויות הכרוכות בכך. רוב הסטודנטים מסיימים את התואר הראשון בגלל שהם לקחו הלוואת סטודנטים וצריכים להחזיר אותה.

נטוורקינג הוא חלק משמעותי בבניית קריירה בתחום מדעי הנתונים. קורסים בחינם בדרך כלל חסרים את ההיבט הקהילתי המצוי בתוכניות בתשלום, כגון אינטראקציה עם עמיתים, חונכות או רשתות בוגרים, אשר חשובות לאין ערוך לצמיחת קריירה והזדמנויות. ישנן קבוצות Slack ו-Discord זמינות אך הן בדרך כלל מונעות על ידי קהילה ועשויות להיות לא פעילות. עם זאת, בקורס בתשלום, ישנם מנחים ומנהלי קהילה שאחראים להקל על הרשת בין התלמידים.

קורסים בתשלום מספקים לעתים קרובות שירותי קריירה, כגון ביקורות קורות חיים, הסמכה, סיוע בהשמה בעבודה והכנה לראיונות. שירותים אלו חיוניים עבור אנשים העוברים לתפקיד מדעי נתונים, אך בדרך כלל אינם זמינים בתוכניות חינמיות. חיוני לקבל הדרכה לאורך תהליך הגיוס ולדעת איך לטפל בשאלות ראיון טכניות.

אמנם לא תמיד נחוצים, אבל אישורים יכולים להגביר את קורות החיים ואת האמינות שלך. קורסים בחינם עשויים להציע תעודות, אך לעתים קרובות הם אינם נושאים את אותו משקל כמו אלה של מוסדות מוסמכים (הרווארד / סטנפורד) או פלטפורמות מוכרות. ייתכן שמעסיקים לא מעריכים אותם כל כך, מה שעלול להשפיע על סיכויי העבודה שלך. בנוסף, בחינות הסמכה מעריכות מיומנויות מפתח חיוניות לעבודה עם נתונים בכל עבודה. הם מעריכים את יכולות הקידוד, ניהול הנתונים, ניתוח הנתונים, הדיווח וההצגה שלך.

בעוד שקורסים חינמיים בנושא מדעי הנתונים יכולים להיות משאב רב ערך ללמידה ראשונית או חידוש מיומנויות, יש להם מגבלות מסוימות. חשוב לשקול את המגבלות הללו מול המטרות האישיות שלך, סגנון הלמידה, המצב הכלכלי ושאיפות הקריירה שלך. כדי להבטיח חווית למידה מעוגלת ויעילה, כדאי לשקול להוסיף משאבים בחינם עם צורות אחרות של למידה או השקעה ב-bootcamp בתשלום.

בסופו של דבר, הגורם המכריע ביותר שיעזור לך להיות מדען נתונים מקצועי הוא המסירות וההתמקדות שלך בהשגת המטרות שלך. לא תלמד כלום אם חסר לך הכונן הנדרש, לא משנה כמה כסף תוציא על הקורס. לכן, לפני שאתם צוללים לעולם הנתונים, אנא חשבו עשר פעמים אם זו הדרך הנכונה עבורכם.

עביד עלי אוואן (@1abidaliawan) הוא איש מקצוע מוסמך של מדען נתונים שאוהב לבנות מודלים של למידת מכונה. נכון לעכשיו, הוא מתמקד ביצירת תוכן וכתיבת בלוגים טכניים על למידת מכונה וטכנולוגיות מדעי נתונים. עביד הוא בעל תואר שני בניהול טכנולוגיה ותואר ראשון בהנדסת טלקומוניקציה. החזון שלו הוא לבנות מוצר בינה מלאכותית באמצעות רשת עצבית גרפית עבור תלמידים הנאבקים במחלות נפש.