อ่านสิ่งนี้ก่อนที่คุณจะเรียนหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรี - KDnuggets

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

อ่านสิ่งนี้ก่อนที่คุณจะเรียนหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรี
ภาพโดยผู้เขียน

ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน คำพูดของ Michael Hakvoort ที่ว่า “ถ้าคุณไม่จ่ายเงินสำหรับผลิตภัณฑ์ แสดงว่าคุณคือผลิตภัณฑ์” ไม่เคยมีความเกี่ยวข้องมากนัก แม้ว่าเรามักจะคิดถึงสิ่งนี้เกี่ยวกับแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเช่น Facebook แต่ก็ยังนำไปใช้กับแหล่งข้อมูลที่ดูเหมือนจะไม่เป็นอันตรายเช่นหลักสูตร YouTube

แน่นอนว่าแพลตฟอร์มนี้สร้างรายได้ผ่านโฆษณา แต่เวลา พลังงาน และแรงจูงใจที่คุณลงทุนล่ะ เมื่อข้อมูลมีคุณค่ามากขึ้นเรื่อยๆ การประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรีบนเส้นทางการเรียนรู้ของคุณอย่างรอบคอบจึงเป็นสิ่งสำคัญ

เนื่องจากมีตัวเลือกมากมายให้เลือก จึงอาจเป็นเรื่องยากมากที่จะพิจารณาว่าตัวเลือกใดจะให้มูลค่าที่แท้จริง นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการย้อนกลับไปพิจารณาปัจจัยสำคัญบางประการก่อนที่จะเจาะลึกแหล่งข้อมูลฟรีจึงเป็นสิ่งสำคัญ เมื่อทำเช่นนี้ คุณจะมั่นใจได้ว่าคุณจะได้ใช้ประโยชน์สูงสุดจากประสบการณ์การเรียนรู้ของคุณ ในขณะเดียวกันก็หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับหลักสูตรฟรี

หลักสูตรฟรีมักจะมีหลักสูตรขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคน ซึ่งอาจไม่สอดคล้องกับความต้องการการเรียนรู้หรือระดับทักษะเฉพาะของคุณ อาจครอบคลุมแนวคิดพื้นฐานแต่ขาดความลึกที่จำเป็นสำหรับความเข้าใจที่ครอบคลุมหรือสำหรับการจัดการปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริง หลักสูตรฟรีบางหลักสูตรอาจมีส่วนผสมที่จำเป็นทั้งหมดในการแก้ปัญหาข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง แต่ไม่มีโครงสร้างที่ทำให้คุณสับสนว่าจะเริ่มต้นอย่างไร

การเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมเพียงอย่างเดียวอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิค Data Science เป็นสาขาที่ต้องการแนวทางปฏิบัติจริง หลักสูตรฟรีมักเสนอโอกาสที่จำกัดสำหรับการเรียนรู้เชิงโต้ตอบ เช่น เซสชั่นการเขียนโค้ดแบบสด แบบทดสอบ โปรเจ็กต์ หรือคำติชมของผู้สอน ประสบการณ์การเรียนรู้แบบพาสซีฟอาจทำให้คุณไม่สามารถประยุกต์แนวคิดได้อย่างมีประสิทธิภาพ และในที่สุด คุณจะเลิกเรียนรู้

อินเทอร์เน็ตเต็มไปด้วยหลักสูตรฟรี ทำให้การแยกแยะคุณภาพและความน่าเชื่อถือของเนื้อหาเป็นเรื่องที่ท้าทาย บางส่วนอาจล้าสมัยหรือสอนโดยบุคคลที่มีความเชี่ยวชาญจำกัด (กูรูปลอม) การทุ่มเวลาไปกับหลักสูตรที่ไม่มีข้อมูลที่ถูกต้องหรือเป็นปัจจุบันอาจส่งผลเสียได้

นี่คือรายการหลักสูตรฟรีที่ฉันเชื่อว่ามีคุณภาพสูง:

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมด้วย Python โดย HarvardX
การเรียนรู้เชิงสถิติกับร โดย StanfordOnline
ข้อมูลวิทยาศาสตร์สำหรับผู้เริ่มต้น โดย Microsoft
ฐานข้อมูลและSQL โดย freeCodeCamp
การเรียนรู้ของเครื่อง Zoomcamp โดย DataTalks.Club

ต่างจากหลักสูตรที่ต้องชำระเงิน ทรัพยากรฟรีไม่ได้มาพร้อมกับมาตรการรับผิดชอบภายนอก เช่น กำหนดเวลาหรือเกรด ทำให้เสียแรงผลักดันและละทิ้งหลักสูตรกลางคันได้ง่าย การขาดความมุ่งมั่นทางการเงินหมายความว่านักศึกษาจะต้องพึ่งพาแรงผลักดันและวินัยภายในของตนเองเพียงอย่างเดียว เพื่อรักษาแรงบันดาลใจและความมุ่งมั่นในการสำเร็จหลักสูตร วิทยาลัยเป็นตัวอย่างที่ดีในเรื่องนี้ นักเรียนคิด 100 ครั้งก่อนออกจากวิทยาลัยเนื่องจากมีค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง นักเรียนส่วนใหญ่สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีเพราะพวกเขาได้รับเงินกู้นักเรียนและจำเป็นต้องจ่ายคืน

ระบบเครือข่ายเป็นส่วนสำคัญในการสร้างอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยทั่วไปหลักสูตรฟรีจะขาดแง่มุมของชุมชนที่พบในโปรแกรมที่ต้องชำระเงิน เช่น การปฏิสัมพันธ์ระหว่างเพื่อน การให้คำปรึกษา หรือเครือข่ายศิษย์เก่า ซึ่งมีคุณค่าอย่างยิ่งต่อการเติบโตทางอาชีพและโอกาส มีกลุ่ม Slack และ Discord แต่โดยปกติแล้วเป็นกลุ่มที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนและอาจไม่ได้ใช้งาน อย่างไรก็ตาม ในหลักสูตรแบบชำระเงิน จะมีผู้ดูแลและผู้จัดการชุมชนที่มีหน้าที่รับผิดชอบในการทำให้การสร้างเครือข่ายระหว่างนักศึกษาง่ายขึ้น

หลักสูตรแบบชำระเงินมักจะให้บริการด้านอาชีพ เช่น การทบทวนเรซูเม่ การรับรอง ความช่วยเหลือในการจัดหางาน และการเตรียมการสัมภาษณ์ บริการเหล่านี้จำเป็นสำหรับบุคคลที่เปลี่ยนเข้าสู่บทบาทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่โดยทั่วไปแล้วจะไม่มีในโปรแกรมฟรี จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีคำแนะนำตลอดกระบวนการจ้างงานและรู้วิธีจัดการกับคำถามในการสัมภาษณ์ทางเทคนิค

แม้จะไม่จำเป็นเสมอไป แต่การรับรองสามารถช่วยเพิ่มประวัติย่อและความน่าเชื่อถือของคุณได้ หลักสูตรฟรีอาจมีใบรับรอง แต่มักจะมีน้ำหนักไม่เท่ากันกับหลักสูตรจากสถาบันที่ได้รับการรับรอง (ฮาร์วาร์ด / สแตนฟอร์ด) หรือแพลตฟอร์มที่ได้รับการยอมรับ นายจ้างอาจไม่ให้ความสำคัญกับสิ่งเหล่านี้มากนัก ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อโอกาสในการทำงานของคุณ นอกจากนี้ การสอบเพื่อรับใบรับรองจะประเมินทักษะหลักที่จำเป็นสำหรับการทำงานกับข้อมูลในทุกงาน โดยจะประเมินการเขียนโค้ด การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การรายงาน และความสามารถในการนำเสนอของคุณ

แม้ว่าหลักสูตรฟรีเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเป็นทรัพยากรที่มีคุณค่าสำหรับการเรียนรู้เบื้องต้นหรือการฝึกฝนทักษะ แต่ก็มีข้อจำกัดบางประการ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาข้อจำกัดเหล่านี้กับเป้าหมายส่วนตัว รูปแบบการเรียนรู้ สถานการณ์ทางการเงิน และแรงบันดาลใจในอาชีพของคุณ เพื่อให้มั่นใจว่าจะได้รับประสบการณ์การเรียนรู้ที่รอบด้านและมีประสิทธิภาพ คุณควรพิจารณาเสริมแหล่งข้อมูลฟรีด้วยการเรียนรู้รูปแบบอื่นๆ หรือการลงทุนในหลักสูตรติวเข้มแบบเสียค่าใช้จ่าย

ท้ายที่สุดแล้ว ปัจจัยที่สำคัญที่สุดที่จะช่วยให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพได้คือการอุทิศตนและมุ่งเน้นไปที่การบรรลุเป้าหมาย คุณจะไม่ได้เรียนรู้อะไรเลยหากคุณขาดแรงผลักดันที่จำเป็น ไม่ว่าคุณจะใช้เงินไปกับหลักสูตรนี้เท่าไรก็ตาม ดังนั้น ก่อนที่คุณจะดำดิ่งสู่โลกแห่งข้อมูล โปรดคิดสิบครั้งว่านี่เป็นเส้นทางที่เหมาะสมสำหรับคุณหรือไม่

อาบิด อาลี อาวัน (@1อบีดาลิวัน) เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับการรับรองมืออาชีพที่รักการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ปัจจุบันเขามุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหาและการเขียนบล็อกทางเทคนิคเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและเทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูล อาบิดสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านการจัดการเทคโนโลยีและปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมโทรคมนาคม วิสัยทัศน์ของเขาคือการสร้างผลิตภัณฑ์ AI โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟสำหรับนักเรียนที่ป่วยเป็นโรคทางจิต