Preberite to, preden se udeležite katerega koli brezplačnega tečaja znanosti o podatkih - KDnuggets

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Preberite to, preden se udeležite katerega koli brezplačnega tečaja znanosti o podatkih
Slika avtorja

V današnji digitalni dobi citat Michaela Hakvoorta »Če ne plačate za izdelek, potem ste izdelek« še nikoli ni bil tako pomemben. Čeprav o tem pogosto razmišljamo v povezavi s platformami družbenih medijev, kot je Facebook, velja tudi za na videz neškodljive brezplačne vire, kot so tečaji YouTube.

Seveda platforma služi z oglasi, kaj pa čas, energija in motivacija, ki jih vložite? Ker postajajo podatki čedalje bolj dragoceni, je nujno, da skrbno ocenite potencialni vpliv brezplačnih tečajev podatkovne znanosti na vašo učno pot.

Ker je na voljo toliko možnosti, je lahko težko ugotoviti, katere bodo zagotovile resnično vrednost. Zato je ključnega pomena, da naredite korak nazaj in razmislite o nekaterih kritičnih dejavnikih, preden se potopite v kateri koli brezplačen vir. S tem boste zagotovili, da kar najbolje izkoristite svojo učno izkušnjo, hkrati pa se izognete pogostim pastem, povezanim z brezplačnimi tečaji.

Brezplačni tečaji pogosto ponujajo univerzalen učni načrt, ki morda ni v skladu z vašimi posebnimi učnimi potrebami ali ravnjo spretnosti. Lahko zajemajo temeljne koncepte, vendar jim manjka globina, potrebna za celovito razumevanje ali za reševanje zapletenih problemov iz resničnega sveta. Nekateri brezplačni tečaji imajo morda vse potrebne sestavine za reševanje problemov s podatki v resničnem svetu, vendar nimajo strukture, zaradi česar ste zmedeni, kje začeti.

Samo učenje programskega jezika je lahko izziv, še posebej, če prihajate iz netehničnega okolja. Podatkovna znanost je področje, ki zahteva praktičen pristop. Brezplačni tečaji pogosto ponujajo omejene možnosti za interaktivno učenje, kot so ure kodiranja v živo, kvizi, projekti ali povratne informacije inštruktorjev. Ta pasivna učna izkušnja vam lahko prepreči učinkovito uporabo konceptov in sčasoma boste opustili učenje.

Internet je preplavljen z brezplačnimi tečaji, zaradi česar je težko ugotoviti kakovost in verodostojnost vsebine. Nekateri so morda zastareli ali pa jih učijo posamezniki z omejenim strokovnim znanjem (lažni guruji). Vlaganje svojega časa v tečaj, ki ne ponuja natančnih ali posodobljenih informacij, je lahko kontraproduktivno.

Tukaj je seznam brezplačnih tečajev, za katere menim, da so visoke kakovosti:

Uvod v programiranje s Pythonom avtor HarvardX
Statistično učenje z R avtor StanfordOnline
Znanost o podatkih za začetnike s strani Microsofta
Baze podatkov in SQL avtor freeCodeCamp
Strojno učenje Zoomcamp avtor DataTalks.Club

V nasprotju s plačljivimi tečaji brezplačni viri ne vključujejo zunanjih ukrepov odgovornosti, kot so roki ali ocene, zaradi česar zlahka izgubite zagon in opustite tečaj na pol poti. Pomanjkanje finančnih obveznosti pomeni, da se morajo študenti zanašati izključno na svoj notranji zagon in disciplino, da ostanejo motivirani in predani dokončanju tečaja. Fakulteta je odličen primer tega. Študenti 100-krat premislijo, preden zapustijo fakulteto zaradi stroškov, ki so s tem povezani. Večina študentov zaključi diplomo, ker so vzeli študentsko posojilo in ga morajo vrniti.

Mreženje je pomemben del gradnje kariere v podatkovni znanosti. Brezplačni tečaji običajno nimajo vidika skupnosti, ki ga najdemo v plačljivih programih, kot so medvrstniška interakcija, mentorstvo ali mreže alumnov, ki so neprecenljivi za karierno rast in priložnosti. Na voljo sta skupini Slack in Discord, vendar ju običajno vodi skupnost in sta lahko neaktivni. Vendar pa so v plačanem tečaju moderatorji in upravitelji skupnosti, ki so odgovorni za lažje mreženje med študenti.

Plačljivi tečaji pogosto zagotavljajo karierne storitve, kot so pregledi življenjepisov, certificiranje, pomoč pri iskanju zaposlitve in priprave na razgovor. Te storitve so bistvenega pomena za posameznike, ki prehajajo v vlogo podatkovne znanosti, vendar običajno niso na voljo v brezplačnih programih. Ključnega pomena je, da vas vodijo skozi celoten postopek zaposlovanja in da veste, kako obravnavati tehnična vprašanja na razgovoru.

Čeprav certifikati niso vedno potrebni, lahko povečajo vaš življenjepis in verodostojnost. Brezplačni tečaji lahko ponujajo certifikate, vendar pogosto nimajo enake teže kot tečaji akreditiranih ustanov (Harvard / Stanford) ali priznanih platform. Delodajalci jih morda ne cenijo tako visoko, kar bi lahko vplivalo na vaše zaposlitvene možnosti. Poleg tega certifikacijski izpiti ocenjujejo ključne veščine, ki so bistvene za delo s podatki na katerem koli delovnem mestu. Ocenijo vaše sposobnosti kodiranja, upravljanja podatkov, analize podatkov, poročanja in predstavitve.

Čeprav so brezplačni tečaji podatkovne znanosti lahko dragocen vir za začetno učenje ali obnavljanje veščin, imajo določene omejitve. Pomembno je, da te omejitve upoštevate glede na svoje osebne cilje, učni slog, finančno stanje in karierne želje. Da bi zagotovili dobro zaokroženo in učinkovito učno izkušnjo, bi morali razmisliti o dopolnitvi brezplačnih virov z drugimi oblikami učenja ali vlaganju v plačan bootcamp.

Na koncu je najpomembnejši dejavnik, ki vam bo pomagal postati profesionalni podatkovni znanstvenik, vaša predanost in osredotočenost na doseganje svojih ciljev. Ne boste se ničesar naučili, če nimate potrebnega zagona, ne glede na to, koliko denarja boste porabili za tečaj. Torej, preden se potopite v svet podatkov, desetkrat premislite, ali je to prava pot za vas.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) je certificiran strokovnjak za podatkovne znanstvenike, ki rad gradi modele strojnega učenja. Trenutno se osredotoča na ustvarjanje vsebin in pisanje tehničnih blogov o strojnem učenju in tehnologijah podatkovne znanosti. Abid ima magisterij iz tehnološkega managementa in diplomo iz telekomunikacijskega inženiringa. Njegova vizija je zgraditi izdelek AI z uporabo grafične nevronske mreže za študente, ki se borijo z duševnimi boleznimi.