무료 데이터 과학 강좌를 수강하기 전에 읽어보세요 - KDnuggets

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무료 데이터 과학 강좌를 수강하기 전에 읽어보세요
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오늘날의 디지털 시대에 Michael Hakvoort의 "제품에 대한 비용을 지불하지 않으면 제품이 바로 당신입니다"라는 말이 이보다 더 적절했던 적은 없었습니다. 우리는 이것을 Facebook과 같은 소셜 미디어 플랫폼과 관련하여 종종 생각하지만 YouTube 강좌와 같이 겉보기에 무해해 보이는 무료 리소스에도 적용됩니다.

물론, 플랫폼은 광고를 통해 수익을 얻습니다. 하지만 투자하는 시간, 에너지, 동기는 어떻습니까? 데이터의 가치가 점점 더 높아짐에 따라 무료 데이터 과학 과정이 학습 여정에 미치는 잠재적 영향을 신중하게 평가하는 것이 중요합니다.

사용할 수 있는 옵션이 너무 많아서 어떤 옵션이 실제 가치를 제공할지 결정하는 것이 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 무료 리소스를 사용하기 전에 한발 물러서서 몇 가지 중요한 요소를 고려하는 것이 중요합니다. 그렇게 하면 무료 강좌와 관련된 일반적인 함정을 피하면서 학습 경험을 최대한 활용할 수 있습니다.

무료 강좌는 특정 학습 요구 사항이나 기술 수준에 맞지 않을 수 있는 단일화된 커리큘럼을 제공하는 경우가 많습니다. 기본적인 개념을 다룰 수 있지만 포괄적인 이해나 복잡한 실제 문제를 해결하는 데 필요한 깊이가 부족합니다. 일부 무료 강좌에는 실제 데이터 문제를 해결하는 데 필요한 모든 요소가 포함되어 있지만 구조가 부족하여 어디서부터 시작해야 할지 혼란스럽습니다.

프로그래밍 언어를 혼자 배우는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 기술적 배경이 없는 경우에는 더욱 그렇습니다. 데이터 과학은 실무적인 접근 방식이 필요한 분야입니다. 무료 강좌는 라이브 코딩 세션, 퀴즈, 프로젝트 또는 강사 피드백과 같은 대화형 학습을 위한 제한된 기회를 제공하는 경우가 많습니다. 이러한 수동적인 학습 경험은 개념을 효과적으로 적용하는 데 방해가 될 수 있으며 결국 학습을 포기하게 됩니다.

인터넷에는 무료 강좌가 넘쳐나므로 콘텐츠의 품질과 신뢰성을 식별하기가 어렵습니다. 일부는 구식이거나 전문 지식이 부족한 개인(가짜 전문가)이 가르칠 수도 있습니다. 정확하거나 최신 정보를 제공하지 않는 과정에 시간을 투자하는 것은 역효과를 낳을 수 있습니다.

다음은 품질이 좋다고 생각되는 무료 강좌 목록입니다.

Python 프로그래밍 소개 작성자: HarvardX
R을 이용한 통계적 학습 작성자: StanfordOnline
초보자를 위한 데이터 과학 마이크로소프트
데이터베이스 및 SQL 작성자: freeCodeCamp
머신러닝 줌캠프 작성자: DataTalks.Club

유료 강좌와 달리 무료 리소스에는 마감일이나 성적과 같은 외부 책임 척도가 제공되지 않으므로 추진력을 잃고 도중에 강좌를 포기하기 쉽습니다. 재정적 헌신이 부족하다는 것은 학생들이 과정을 완료하기 위해 동기를 부여하고 헌신하기 위해 오로지 내부 추진력과 규율에만 의존해야 함을 의미합니다. 대학은 이에 대한 좋은 예입니다. 학생들은 관련된 비용 때문에 대학을 떠나기 전에 100번 생각합니다. 대부분의 학생들은 학자금 대출을 받았고 이를 갚아야 하기 때문에 학사 학위를 이수합니다.

네트워킹은 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓는 데 중요한 부분입니다. 무료 과정은 일반적으로 경력 성장과 기회에 매우 중요한 동료 상호 작용, 멘토십 또는 동문 네트워크와 같은 유료 프로그램에서 볼 수 있는 커뮤니티 측면이 부족합니다. Slack 및 Discord 그룹을 사용할 수 있지만 일반적으로 커뮤니티 중심이며 비활성 상태일 수 있습니다. 그러나 유료 강좌에는 학생 간의 네트워킹을 더 쉽게 만드는 역할을 담당하는 중재자와 커뮤니티 관리자가 있습니다.

유료 과정에서는 이력서 검토, 인증, 취업 알선 지원, 인터뷰 준비 등의 직업 서비스를 제공하는 경우가 많습니다. 이러한 서비스는 데이터 과학 역할로 전환하는 개인에게 필수적이지만 일반적으로 무료 프로그램에서는 사용할 수 없습니다. 채용 과정 전반에 걸쳐 지침을 받고 기술 면접 질문을 처리하는 방법을 아는 것이 중요합니다.

항상 필요한 것은 아니지만 인증은 이력서와 신뢰성을 높일 수 있습니다. 무료 강좌는 인증서를 제공할 수 있지만, 공인 교육 기관(Harvard/Stanford) 또는 인정된 플랫폼의 강좌와 동일한 비중을 갖지 않는 경우가 많습니다. 고용주는 이를 높게 평가하지 않을 수 있으며 이는 취업 전망에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 인증 시험은 모든 직업에서 데이터 작업에 필수적인 핵심 기술을 평가합니다. 코딩, 데이터 관리, 데이터 분석, 보고 및 프레젠테이션 능력을 평가합니다.

데이터 과학에 대한 무료 강좌는 초기 학습이나 기술 향상을 위한 귀중한 리소스가 될 수 있지만 특정 제한 사항이 있습니다. 개인적인 목표, 학습 스타일, 재정 상황 및 직업적 열망에 대해 이러한 제한 사항을 고려하는 것이 중요합니다. 다재다능하고 효과적인 학습 경험을 보장하려면 무료 리소스를 다른 형태의 학습으로 보완하거나 유료 부트캠프에 투자하는 것을 고려해야 합니다.

결국, 전문 데이터 과학자가 되는 데 가장 중요한 요소는 목표 달성을 위한 헌신과 집중입니다. 필요한 추진력이 부족하면 코스에 아무리 많은 돈을 투자하더라도 아무것도 배울 수 없습니다. 따라서 데이터의 세계에 뛰어들기 전에 이 길이 자신에게 적합한지 열 번 생각해 보시기 바랍니다.

아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.