Leia isto antes de fazer qualquer curso gratuito de ciência de dados - KDnuggets

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Leia isto antes de fazer qualquer curso gratuito de ciência de dados
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Na era digital de hoje, a citação de Michael Hakvoort, “Se você não está pagando pelo produto, então você é o produto”, nunca foi tão relevante. Embora muitas vezes pensemos nisso em relação a plataformas de mídia social como o Facebook, isso também se aplica a recursos gratuitos aparentemente inofensivos, como os cursos do YouTube.

Claro, a plataforma gera receita por meio de anúncios, mas e quanto ao tempo, energia e motivação que você investe? À medida que os dados se tornam cada vez mais valiosos, é essencial avaliar cuidadosamente o impacto potencial dos cursos gratuitos de ciência de dados na sua jornada de aprendizagem.

Com tantas opções disponíveis, pode ser difícil determinar quais delas fornecerão valor real. É por isso que é crucial dar um passo atrás para considerar alguns fatores críticos antes de mergulhar em qualquer recurso gratuito. Ao fazer isso, você garantirá que aproveitará ao máximo sua experiência de aprendizado, evitando armadilhas comuns associadas a cursos gratuitos.

Os cursos gratuitos geralmente oferecem um currículo único, que pode não estar alinhado com suas necessidades específicas de aprendizagem ou nível de habilidade. Podem abranger conceitos fundamentais, mas carecem da profundidade necessária para uma compreensão abrangente ou para lidar com problemas complexos do mundo real. Alguns cursos gratuitos podem ter todos os ingredientes necessários para resolver problemas de dados do mundo real, mas carecem de estrutura, deixando você confuso sobre por onde começar.

Aprender uma linguagem de programação sozinho pode ser um desafio, especialmente se você não tem formação técnica. Data Science é um campo que exige uma abordagem prática. Os cursos gratuitos geralmente oferecem oportunidades limitadas de aprendizagem interativa, como sessões de codificação ao vivo, questionários, projetos ou feedback do instrutor. Essa experiência de aprendizagem passiva pode impedir que você aplique os conceitos de maneira eficaz e, eventualmente, você desistirá de aprender.

A internet está inundada de cursos gratuitos, tornando difícil discernir a qualidade e credibilidade do conteúdo. Alguns podem estar desatualizados ou ensinados por indivíduos com experiência limitada (Fake Gurus). Investir seu tempo em um curso que não oferece informações precisas ou atualizadas pode ser contraproducente.

Aqui está uma lista de cursos gratuitos que acredito serem de alta qualidade:

Introdução à Programação com Python por HarvardX
Aprendizagem Estatística com R por StanfordOnline
Ciência de dados para iniciantes por Microsoft
Bancos de dados e SQL por freeCodeCamp
Aprendizado de Máquina Zoomcamp por DataTalks.Club

Ao contrário dos cursos pagos, os recursos gratuitos não vêm com medidas de responsabilização externas, como prazos ou notas, o que torna fácil perder o ímpeto e abandonar o curso no meio do caminho. A falta de compromisso financeiro significa que os alunos devem confiar apenas na sua motivação e disciplina internas para se manterem motivados e comprometidos com a conclusão do curso. A faculdade é um grande exemplo disso. Os alunos pensam 100 vezes antes de sair da faculdade por causa dos custos envolvidos. A maioria dos estudantes conclui o bacharelado porque fez um empréstimo estudantil e precisa pagá-lo.

Networking é uma parte significativa da construção de uma carreira em ciência de dados. Os cursos gratuitos normalmente carecem do aspecto comunitário encontrado em programas pagos, como interação entre pares, orientação ou redes de ex-alunos, que são inestimáveis para o crescimento e as oportunidades de carreira. Existem grupos Slack e Discord disponíveis, mas geralmente são dirigidos pela comunidade e podem estar inativos. Porém, em um curso pago, existem moderadores e gestores de comunidade que são responsáveis por facilitar o networking entre os alunos.

Os cursos pagos geralmente oferecem serviços de carreira, como análises de currículos, certificação, assistência na colocação profissional e preparação para entrevistas. Esses serviços são essenciais para indivíduos em transição para uma função de ciência de dados, mas normalmente não estão disponíveis em programas gratuitos. É fundamental ter orientação durante todo o processo de contratação e saber lidar com questões técnicas da entrevista.

Embora nem sempre sejam necessárias, as certificações podem aumentar seu currículo e credibilidade. Cursos gratuitos podem oferecer certificados, mas muitas vezes não têm o mesmo peso que aqueles de instituições credenciadas (Harvard/Stanford) ou plataformas reconhecidas. Os empregadores podem não valorizá-los tão bem, o que pode afetar suas perspectivas de emprego. Além disso, os exames de certificação avaliam as principais habilidades essenciais para trabalhar com dados em qualquer trabalho. Eles avaliam suas habilidades de codificação, gerenciamento de dados, análise de dados, relatórios e apresentação.

Embora os cursos gratuitos sobre ciência de dados possam ser um recurso valioso para o aprendizado inicial ou para aprimorar habilidades, eles têm certas limitações. É importante considerar essas limitações em relação aos seus objetivos pessoais, estilo de aprendizagem, situação financeira e aspirações profissionais. Para garantir uma experiência de aprendizagem completa e eficaz, você deve considerar complementar os recursos gratuitos com outras formas de aprendizagem ou investir em um bootcamp pago.

No final das contas, o fator mais importante que o ajudará a se tornar um cientista de dados profissional é sua dedicação e foco em atingir seus objetivos. Você não aprenderá nada se não tiver a motivação necessária, não importa quanto dinheiro gaste no curso. Portanto, antes de mergulhar no mundo dos dados, pense dez vezes se esse é o caminho certo para você.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) é um profissional de cientista de dados certificado que adora criar modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na criação de conteúdo e escrevendo blogs técnicos sobre tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados. Abid é mestre em Gestão de Tecnologia e bacharel em Engenharia de Telecomunicações. Sua visão é construir um produto de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que lutam contra doenças mentais.