Przeczytaj to, zanim weźmiesz udział w bezpłatnym kursie z zakresu analityki danych - KDnuggets

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Przeczytaj to, zanim weźmiesz udział w bezpłatnym kursie z zakresu analizy danych
Zdjęcie autora

W dzisiejszej epoce cyfrowej cytat Michaela Hakvoorta: „Jeśli nie płacisz za produkt, to jesteś produktem” nigdy nie był bardziej aktualny. Chociaż często myślimy o tym w odniesieniu do platform mediów społecznościowych, takich jak Facebook, dotyczy to również pozornie nieszkodliwych, bezpłatnych zasobów, takich jak kursy YouTube.

Jasne, platforma zarabia na reklamach, ale co z czasem, energią i motywacją, które inwestujesz? Ponieważ dane stają się coraz bardziej wartościowe, należy dokładnie ocenić potencjalny wpływ bezpłatnych kursów z zakresu analizy danych na Twoją ścieżkę edukacyjną.

Przy tak dużej liczbie dostępnych opcji określenie, które z nich zapewnią rzeczywistą wartość, może być przytłaczające. Dlatego tak istotne jest cofnięcie się o krok i rozważenie kilku kluczowych czynników przed zagłębieniem się w jakiekolwiek bezpłatne zasoby. W ten sposób będziesz mieć pewność, że w pełni wykorzystasz swoją naukę, unikając typowych pułapek związanych z bezpłatnymi kursami.

Bezpłatne kursy często zapewniają uniwersalny program nauczania, który może nie odpowiadać Twoim konkretnym potrzebom edukacyjnym lub poziomowi umiejętności. Mogą obejmować podstawowe pojęcia, ale brakuje im głębi wymaganej do wszechstronnego zrozumienia lub rozwiązania złożonych, rzeczywistych problemów. Niektóre bezpłatne kursy mogą zawierać wszystkie niezbędne składniki do rozwiązywania rzeczywistych problemów z danymi, ale brakuje im struktury, przez co nie wiesz, od czego zacząć.

Sama nauka języka programowania może być wyzwaniem, szczególnie jeśli nie masz wykształcenia technicznego. Data Science to dziedzina wymagająca praktycznego podejścia. Bezpłatne kursy często oferują ograniczone możliwości interaktywnego uczenia się, takie jak sesje kodowania na żywo, quizy, projekty lub informacje zwrotne od instruktora. To pasywne doświadczenie uczenia się może uniemożliwić Ci skuteczne stosowanie koncepcji i ostatecznie zrezygnujesz z nauki.

Internet jest zalany bezpłatnymi kursami, co utrudnia ocenę jakości i wiarygodności treści. Niektóre mogą być przestarzałe lub nauczane przez osoby z ograniczoną wiedzą (fałszywi guru). Inwestowanie czasu w kurs, który nie oferuje dokładnych i aktualnych informacji, może przynieść efekt przeciwny do zamierzonego.

Oto lista bezpłatnych kursów, które moim zdaniem są wysokiej jakości:

Wprowadzenie do programowania w Pythonie przez HarvardX
Uczenie się statystyczne z R przez StanfordOnline
Nauka o danych dla początkujących przez Microsoft
Bazy danych i SQL przez freeCodeCamp
Uczenie maszynowe Zoomcamp przez DataTalks.Club

W przeciwieństwie do kursów płatnych, bezpłatne zasoby nie są powiązane z zewnętrznymi miernikami odpowiedzialności, takimi jak terminy czy oceny, co ułatwia utratę dynamiki i porzucenie kursu w połowie. Brak zaangażowania finansowego oznacza, że studenci muszą polegać wyłącznie na swojej wewnętrznej motywacji i dyscyplinie, aby utrzymać motywację i zaangażowanie w ukończenie kursu. Uczelnia jest tego doskonałym przykładem. Studenci zastanawiają się 100 razy przed opuszczeniem uczelni ze względu na związane z tym koszty. Większość studentów kończy studia licencjackie, ponieważ zaciągnęli pożyczkę studencką i muszą ją spłacić.

Networking jest istotną częścią budowania kariery w dziedzinie nauki o danych. W bezpłatnych kursach zazwyczaj brakuje aspektu społecznościowego, który można znaleźć w płatnych programach, takiego jak interakcje z rówieśnikami, mentoring lub sieci absolwentów, które są nieocenione dla rozwoju kariery i możliwości. Dostępne są grupy Slack i Discord, ale zazwyczaj są one tworzone przez społeczność i mogą być nieaktywne. Jednak w przypadku płatnego kursu istnieją moderatorzy i menedżerowie społeczności, którzy są odpowiedzialni za ułatwianie tworzenia sieci kontaktów między studentami.

Płatne kursy często zapewniają usługi zawodowe, takie jak recenzje CV, certyfikacja, pomoc w znalezieniu pracy i przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej. Usługi te są niezbędne dla osób rozpoczynających pracę na stanowisku analityka danych, ale zazwyczaj są niedostępne w bezpłatnych programach. Ważne jest, aby mieć wskazówki podczas całego procesu rekrutacji i wiedzieć, jak radzić sobie z pytaniami technicznymi podczas rozmowy kwalifikacyjnej.

Chociaż nie zawsze jest to konieczne, certyfikaty mogą zwiększyć Twoje CV i wiarygodność. Bezpłatne kursy mogą oferować certyfikaty, ale często nie mają takiej samej wagi, jak te z akredytowanych instytucji (Harvard / Stanford) lub uznanych platform. Pracodawcy mogą nie cenić ich tak wysoko, co może mieć wpływ na Twoje perspektywy zawodowe. Dodatkowo egzaminy certyfikacyjne oceniają kluczowe umiejętności niezbędne do pracy z danymi na każdym stanowisku. Oceniają Twoje umiejętności kodowania, zarządzania danymi, analizy danych, raportowania i prezentacji.

Chociaż bezpłatne kursy z zakresu analityki danych mogą być cennym źródłem wstępnej nauki lub doskonalenia umiejętności, mają one pewne ograniczenia. Ważne jest, aby wziąć pod uwagę te ograniczenia w kontekście osobistych celów, stylu uczenia się, sytuacji finansowej i aspiracji zawodowych. Aby zapewnić wszechstronną i efektywną naukę, warto rozważyć uzupełnienie bezpłatnych zasobów innymi formami nauki lub zainwestowanie w płatny bootcamp.

Ostatecznie najważniejszym czynnikiem, który pomoże Ci zostać profesjonalnym analitykiem danych, jest Twoje zaangażowanie i skupienie się na osiągnięciu swoich celów. Niczego się nie nauczysz, jeśli zabraknie Ci wymaganej motywacji, niezależnie od tego, ile pieniędzy wydasz na kurs. Zanim więc zagłębisz się w świat danych, zastanów się dziesięć razy, czy jest to dla Ciebie właściwa droga.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) jest certyfikowanym specjalistą ds. analityków danych, który uwielbia tworzyć modele uczenia maszynowego. Obecnie koncentruje się na tworzeniu treści i pisaniu blogów technicznych na temat technologii uczenia maszynowego i data science. Abid posiada tytuł magistra zarządzania technologią oraz tytuł licencjata inżynierii telekomunikacyjnej. Jego wizją jest zbudowanie produktu AI z wykorzystaniem grafowej sieci neuronowej dla studentów zmagających się z chorobami psychicznymi.