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プラトン再発行

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無料のデータサイエンスコースを受講する前にこれをお読みください
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今日のデジタル時代において、マイケル・ハクフォールトの「製品にお金を払わないのであれば、あなたは製品そのものだ」という言葉は、これまで以上に意味のあるものになりました。これは Facebook などのソーシャルメディアプラットフォームに関連してよく考えられますが、YouTube コースなどの一見無害な無料リソースにも当てはまります。

確かに、プラットフォームは広告を通じて収益を上げていますが、投資する時間、エネルギー、モチベーションはどうでしょうか?データの価値が高まるにつれ、無料のデータサイエンスコースが学習過程に及ぼす潜在的な影響を慎重に評価することが重要です。

利用可能なオプションが非常に多いため、どれが真の価値を提供するかを判断するのは困難な場合があります。だからこそ、無料のリソースに飛び込む前に、一歩下がっていくつかの重要な要素を検討することが重要です。そうすることで、無料コースにありがちな落とし穴を避けながら、学習体験を最大限に活用することができます。

無料コースでは、画一的なカリキュラムが提供されることが多く、特定の学習ニーズやスキルレベルに合わない場合があります。基本的な概念はカバーされているかもしれませんが、包括的な理解や現実世界の複雑な問題に取り組むのに必要な深みが欠けています。一部の無料コースには、現実世界のデータの問題を解決するために必要な要素がすべて含まれている場合がありますが、構造が欠けているため、どこから始めればよいのか混乱してしまいます。

プログラミング言語を単独で学習することは、特に技術的な背景がない場合には困難になる可能性があります。データサイエンスは、実践的なアプローチが必要な分野です。無料コースでは、ライブコーディングセッション、クイズ、プロジェクト、インストラクターからのフィードバックなど、インタラクティブな学習の機会が限られていることがよくあります。この受動的な学習経験により、概念を効果的に適用することができなくなり、最終的には学習を諦めてしまう可能性があります。

インターネットには無料のコースが氾濫しているため、コンテンツの品質と信頼性を見極めるのは困難です。一部は時代遅れであるか、専門知識が限られた個人 (偽の達人) によって教えられている可能性があります。正確な情報や最新の情報が提供されないコースに時間を投資すると、逆効果になる可能性があります。

高品質だと思われる無料コースのリストは次のとおりです。

Python によるプログラミングの概要ハーバードX著
R による統計学習 by スタンフォードオンライン
初心者向けデータサイエンスマイクロソフト
データベースと SQL by freeCodeCamp
機械学習Zoomcamp DataTalks.Club による

有料コースとは異なり、無料リソースには締め切りや成績などの外部の責任措置が伴わないため、勢いを失ってコースを途中で放棄しやすくなります。経済的なコミットメントがないということは、学生がモチベーションを維持し、コースを完了することに専念するためには、内なる意欲と規律のみに頼らなければならないことを意味します。大学はその良い例です。学生は費用がかかるため、大学を卒業する前に 100 回考えます。ほとんどの学生は、学生ローンを借りており、それを返済する必要があるため、学士号を取得します。

ネットワーキングは、データサイエンスのキャリアを構築する上で重要な部分を占めます。通常、無料コースには、キャリアの成長や機会にとって非常に貴重な、同僚との交流、メンターシップ、同窓会ネットワークなど、有料プログラムに見られるコミュニティの側面が欠けています。 Slack グループと Discord グループが利用可能ですが、通常はコミュニティ主導型であり、非アクティブな場合があります。ただし、有料コースでは、学生間のネットワーキングを容易にする責任を負うモデレーターとコミュニティマネージャーが存在します。

有料コースでは、履歴書のレビュー、認定、就職支援、面接の準備などのキャリアサービスが提供されることがよくあります。これらのサービスは、データサイエンスの役割に移行する個人にとって不可欠ですが、通常は無料プログラムでは利用できません。採用プロセス全体を通してガイダンスを受け、技術面接の質問への対処方法を知っておくことが重要です。

必ずしも必要というわけではありませんが、認定資格は履歴書と信頼性を高めることができます。無料コースでは証明書が提供される場合がありますが、多くの場合、認定機関 (ハーバード/スタンフォード) や認知されたプラットフォームによるものと同じ重みはありません。雇用主は彼らをそれほど高く評価していない可能性があり、それがあなたの就職の見通しに影響を与える可能性があります。さらに、認定試験では、あらゆる仕事でデータを扱うために不可欠な主要なスキルを評価します。コーディング、データ管理、データ分析、レポート、プレゼンテーションの能力を評価します。

データサイエンスに関する無料コースは、初期学習やスキルのブラッシュアップには貴重なリソースですが、一定の制限があります。個人の目標、学習スタイル、経済状況、キャリアの希望に照らして、これらの制限を考慮することが重要です。バランスの取れた効果的な学習体験を確保するには、無料のリソースを他の形式の学習で補ったり、有料のブートキャンプに投資したりすることを検討する必要があります。

結局のところ、プロのデータサイエンティストになるための最も重要な要素は、目標の達成に向けた献身と集中力です。どれだけお金をかけてコースに通っても、必要な意欲がなければ何も学べません。したがって、データの世界に飛び込む前に、これが自分にとって正しい道であるかどうか、10 回考えてください。

アビッド・アリ・アワン (@ 1abidaliawan）は、機械学習モデルの構築を愛する認定データサイエンティストの専門家です。現在、彼はコンテンツの作成と、機械学習とデータサイエンステクノロジーに関する技術ブログの執筆に注力しています。 Abidは、技術管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。彼のビジョンは、精神疾患に苦しんでいる学生のためにグラフニューラルネットワークを使用してAI製品を構築することです。