Citiți acest lucru înainte de a urma orice curs gratuit de știință a datelor - KDnuggets

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Citiți acest lucru înainte de a urma orice curs gratuit de știință a datelor
Imagine de autor

În era digitală de astăzi, citatul lui Michael Hakvoort, „Dacă nu plătești pentru produs, atunci ești produsul”, nu a fost niciodată mai relevant. Deși ne gândim adesea la acest lucru în legătură cu platformele de social media precum Facebook, se aplică și resurselor gratuite aparent inofensive, cum ar fi cursurile YouTube.

Sigur, platforma câștigă venituri prin reclame, dar cum rămâne cu timpul, energia și motivația pe care le investești? Pe măsură ce datele devin din ce în ce mai valoroase, este esențial să evaluați cu atenție impactul potențial al cursurilor gratuite de știință a datelor asupra călătoriei dvs. de învățare.

Cu atât de multe opțiuni disponibile, poate fi copleșitor să determinați care dintre ele vor oferi valoare reală. De aceea, este crucial să faceți un pas înapoi pentru a lua în considerare câțiva factori critici înainte de a vă scufunda în orice resursă gratuită. Procedând astfel, vă veți asigura că profitați la maximum de experiența dvs. de învățare, evitând în același timp capcanele comune asociate cu cursurile gratuite.

Cursurile gratuite oferă adesea un curriculum unic, care s-ar putea să nu se alinieze nevoilor dvs. specifice de învățare sau nivelului de calificare. Acestea ar putea acoperi concepte fundamentale, dar le lipsește profunzimea necesară pentru o înțelegere cuprinzătoare sau pentru abordarea unor probleme complexe, din lumea reală. Unele cursuri gratuite pot avea toate ingredientele necesare pentru a rezolva problemele de date din lumea reală, dar le lipsește structură, lăsându-vă confuz cu privire la unde să începeți.

Învățarea unui limbaj de programare poate fi o provocare, mai ales dacă provin dintr-un mediu non-tehnic. Știința datelor este un domeniu care necesită o abordare practică. Cursurile gratuite oferă adesea oportunități limitate de învățare interactivă, cum ar fi sesiuni de codare live, chestionare, proiecte sau feedback-ul instructorului. Această experiență de învățare pasivă vă poate împiedica să aplicați conceptele în mod eficient și, în cele din urmă, veți renunța la învățare.

Internetul este inundat de cursuri gratuite, ceea ce face dificilă discernământul calității și credibilității conținutului. Unele ar putea fi învechite sau predate de persoane cu expertiză limitată (Fake Gurus). Investirea timpului într-un curs care nu oferă informații corecte sau actualizate poate fi contraproductiv.

Iată o listă de cursuri gratuite despre care cred că sunt de înaltă calitate:

Introducere în programarea cu Python de HarvardX
Învățare statistică cu R de StanfordOnline
Data-Science-Pentru-Începători de către Microsoft
Baze de date și SQL de freeCodeCamp
Învățare automată Zoomcamp de DataTalks.Club

Spre deosebire de cursurile plătite, resursele gratuite nu vin cu măsuri externe de responsabilitate, cum ar fi termene limită sau note, ceea ce face ușor să pierdeți impulsul și să abandonați cursul la jumătatea drumului. Lipsa angajamentului financiar înseamnă că studenții trebuie să se bazeze exclusiv pe unitatea și disciplina lor internă pentru a rămâne motivați și angajați să finalizeze cursul. Facultatea este un exemplu minunat în acest sens. Studenții se gândesc de 100 de ori înainte de a părăsi facultatea din cauza costurilor implicate. Majoritatea studenților își finalizează diploma de licență deoarece au luat un împrumut pentru studenți și trebuie să-l ramburseze.

Rețelele reprezintă o parte semnificativă a construirii unei cariere în știința datelor. Cursurilor gratuite le lipsește de obicei aspectul comunității găsit în programele plătite, cum ar fi interacțiunea cu colegii, mentorat sau rețelele de absolvenți, care sunt de neprețuit pentru creșterea în carieră și oportunități. Există grupuri Slack și Discord disponibile, dar de obicei sunt conduse de comunitate și pot fi inactive. Cu toate acestea, într-un curs plătit, există moderatori și manageri de comunitate care sunt responsabili pentru ușurarea rețelelor între studenți.

Cursurile plătite oferă adesea servicii de carieră, cum ar fi revizuirea CV-ului, certificare, asistență pentru plasarea unui loc de muncă și pregătirea pentru interviuri. Aceste servicii sunt esențiale pentru persoanele care trec la un rol de știință a datelor, dar de obicei nu sunt disponibile în programele gratuite. Este esențial să aveți îndrumări pe tot parcursul procesului de angajare și să știți cum să gestionați întrebările tehnice ale interviului.

Deși nu sunt întotdeauna necesare, certificările vă pot spori CV-ul și credibilitatea. Cursurile gratuite pot oferi certificate, dar de multe ori nu au aceeași greutate ca cele de la instituții acreditate (Harvard/Stanford) sau platforme recunoscute. Angajatorii ar putea să nu le aprecieze la fel de mult, ceea ce ar putea afecta perspectivele dvs. de angajare. În plus, examenele de certificare evaluează abilitățile cheie esențiale pentru lucrul cu date în orice loc de muncă. Aceștia vă evaluează abilitățile de codificare, gestionarea datelor, analiza datelor, raportare și prezentare.

În timp ce cursurile gratuite despre știința datelor pot fi o resursă valoroasă pentru învățarea inițială sau perfecționarea abilităților, acestea au anumite limitări. Este important să luați în considerare aceste limitări în raport cu obiectivele personale, stilul de învățare, situația financiară și aspirațiile de carieră. Pentru a asigura o experiență de învățare completă și eficientă, ar trebui să luați în considerare completarea resurselor gratuite cu alte forme de învățare sau investiția într-un bootcamp plătit.

În cele din urmă, cel mai crucial factor care vă va ajuta să deveniți un expert în știință de date este dedicarea și concentrarea pe atingerea obiectivelor dvs. Nu vei învăța nimic dacă îți lipsește unitatea necesară, indiferent câți bani ai cheltui pe curs. Așadar, înainte de a te scufunda în lumea datelor, te rog să te gândești de zece ori dacă aceasta este calea potrivită pentru tine.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) este un profesionist certificat în domeniul științei datelor, căruia îi place să construiască modele de învățare automată. În prezent, se concentrează pe crearea de conținut și pe scrierea de bloguri tehnice despre învățarea automată și tehnologiile științei datelor. Abid deține o diplomă de master în managementul tehnologiei și o diplomă de licență în ingineria telecomunicațiilor. Viziunea lui este de a construi un produs AI folosind o rețea neuronală grafică pentru studenții care se luptă cu boli mintale.