Läs detta innan du tar någon gratis kurs i datavetenskap - KDnuggets

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Läs detta innan du tar någon gratis kurs i datavetenskap
Bild av författare

I dagens digitala tidsålder har citatet av Michael Hakvoort, "Om du inte betalar för produkten, då är du produkten", aldrig varit mer relevant. Även om vi ofta tänker på detta i relation till sociala medieplattformar som Facebook, gäller det också till synes ofarliga gratisresurser som YouTube-kurser.

Visst, plattformen tjänar intäkter genom annonser, men hur är det med tiden, energin och motivationen du investerar? I takt med att data blir allt mer värdefulla är det viktigt att noggrant utvärdera den potentiella effekten av gratis datavetenskapskurser på din inlärningsresa.

Med så många tillgängliga alternativ kan det vara överväldigande att avgöra vilka som ger verkligt värde. Det är därför det är avgörande att ta ett steg tillbaka för att överväga några kritiska faktorer innan du dyker in i någon gratis resurs. Genom att göra det säkerställer du att du får ut det mesta av din inlärningsupplevelse samtidigt som du undviker vanliga fallgropar i samband med gratiskurser.

Gratis kurser ger ofta en enstaka läroplan, som kanske inte passar dina specifika inlärningsbehov eller kompetensnivå. De kan täcka grundläggande begrepp men saknar det djup som krävs för en heltäckande förståelse eller för att ta itu med komplexa, verkliga problem. Vissa gratiskurser kan ha alla nödvändiga ingredienser för att lösa verkliga dataproblem, men de saknar struktur, vilket gör att du blir förvirrad över var du ska börja.

Att lära sig ett programmeringsspråk enbart kan vara utmanande, särskilt om du kommer från en icke-teknisk bakgrund. Data Science är ett område som kräver ett praktiskt förhållningssätt. De kostnadsfria kurserna erbjuder ofta begränsade möjligheter till interaktivt lärande, såsom live kodningssessioner, frågesporter, projekt eller feedback från instruktörer. Denna passiva inlärningsupplevelse kan hindra dig från att tillämpa koncept effektivt, och så småningom kommer du att ge upp lärandet.

Internet svämmar över av gratiskurser, vilket gör det utmanande att urskilja innehållets kvalitet och trovärdighet. Vissa kan vara föråldrade eller undervisade av personer med begränsad expertis (Fake Gurus). Att investera din tid i en kurs som inte erbjuder korrekt eller uppdaterad information kan vara kontraproduktivt.

Här är en lista över gratiskurser som jag tror håller hög kvalitet:

Introduktion till programmering med Python av HarvardX
Statistiskt lärande med R av StanfordOnline
Data-Science-För-nybörjare av Microsoft
Databaser och SQL av freeCodeCamp
Machine Learning Zoomcamp av DataTalks.Club

Till skillnad från betalkurser kommer gratis resurser inte med externa ansvarsåtgärder som deadlines eller betyg, vilket gör det lätt att tappa fart och överge kursen halvvägs. Bristen på ekonomiskt engagemang gör att studenterna måste förlita sig enbart på sin interna drivkraft och disciplin för att förbli motiverade och engagerade i att slutföra kursen. College är ett bra exempel på detta. Studenter tänker 100 gånger innan de lämnar college på grund av kostnaderna. De flesta studenter avslutar sin kandidatexamen eftersom de har tagit ett studielån och behöver betala tillbaka det.

Nätverk är en viktig del av att bygga en karriär inom datavetenskap. Gratiskurser saknar vanligtvis den gemenskapsaspekt som finns i betalda program, såsom kamratinteraktion, mentorskap eller alumninätverk, som är ovärderliga för karriärtillväxt och karriärmöjligheter. Det finns Slack- och Discord-grupper tillgängliga men de är vanligtvis gemenskapsdrivna och kan vara inaktiva. Men i en betalkurs finns det moderatorer och community-ansvariga som ansvarar för att göra nätverkandet lättare mellan studenter.

Betalda kurser ger ofta karriärtjänster, såsom CV-granskning, certifiering, hjälp med arbetsförmedling och intervjuförberedelser. Dessa tjänster är viktiga för individer som övergår till en datavetenskaplig roll men är vanligtvis inte tillgängliga i gratisprogram. Det är avgörande att ha vägledning genom hela anställningsprocessen och veta hur man hanterar tekniska intervjufrågor.

Även om det inte alltid är nödvändigt, kan certifieringar öka ditt CV och din trovärdighet. Gratis kurser kan erbjuda certifikat, men de har ofta inte samma vikt som de från ackrediterade institutioner (Harvard / Stanford) eller erkända plattformar. Arbetsgivare kanske inte värderar dem lika högt, vilket kan påverka dina jobbutsikter. Dessutom utvärderar certifieringsprov nyckelfärdigheter som är nödvändiga för att arbeta med data i alla jobb. De bedömer din kodning, datahantering, dataanalys, rapportering och presentationsförmåga.

Även om gratiskurser i datavetenskap kan vara en värdefull resurs för inledande lärande eller förnyelse av färdigheter, har de vissa begränsningar. Det är viktigt att överväga dessa begränsningar mot dina personliga mål, inlärningsstil, ekonomiska situation och karriärsträvanden. För att säkerställa en väl avrundad och effektiv inlärningsupplevelse bör du överväga att komplettera kostnadsfria resurser med andra former av lärande eller investera i en betald bootcamp.

I slutändan är den mest avgörande faktorn som hjälper dig att bli en professionell datavetare ditt engagemang och fokus på att uppnå dina mål. Du lär dig ingenting om du saknar den drivkraft som krävs, oavsett hur mycket pengar du lägger på kursen. Så innan du dyker in i datavärlden, tänk tio gånger om detta är rätt väg för dig.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) är en certifierad datavetare som älskar att bygga modeller för maskininlärning. För närvarande fokuserar han på att skapa innehåll och skriva tekniska bloggar om maskininlärning och datavetenskap. Abid har en magisterexamen i Technology Management och en kandidatexamen i telekommunikationsteknik. Hans vision är att bygga en AI-produkt med hjälp av ett grafiskt neuralt nätverk för studenter som kämpar med psykisk ohälsa.