Read This Before You Take Any Free Data Science Course - KDnuggets

Перевидано Платоном

читають: 0

Прочитайте це, перш ніж взяти будь-який безкоштовний курс з вивчення даних
Зображення автора

У сучасну епоху цифрових технологій цитата Майкла Хакворта «Якщо ви не платите за продукт, значить, ви є продуктом», ніколи не була такою актуальною. Хоча ми часто думаємо про це стосовно платформ соціальних медіа, таких як Facebook, це також стосується, здавалося б, нешкідливих безкоштовних ресурсів, таких як курси YouTube.

Звичайно, платформа отримує дохід від реклами, але як щодо часу, енергії та мотивації, які ви вкладаєте? Оскільки дані стають дедалі ціннішими, важливо ретельно оцінити потенційний вплив безкоштовних курсів із науки про дані на вашу подорож до навчання.

З такою кількістю доступних варіантів може бути надзвичайно складно визначити, які з них забезпечать справжню цінність. Ось чому вкрай важливо зробити крок назад, щоб розглянути деякі важливі фактори, перш ніж занурюватися в будь-який безкоштовний ресурс. Роблячи це, ви гарантуєте, що отримаєте максимум від свого досвіду навчання, уникаючи поширених пасток, пов’язаних із безкоштовними курсами.

Безкоштовні курси часто пропонують універсальну навчальну програму, яка може не відповідати вашим конкретним навчальним потребам або рівню навичок. Вони можуть охоплювати фундаментальні концепції, але їм не вистачає глибини, необхідної для всебічного розуміння або вирішення складних проблем реального світу. Деякі безкоштовні курси можуть містити всі необхідні компоненти для вирішення реальних проблем з даними, але їм бракує структури, тому ви не знаєте, з чого почати.

Вивчення мови програмування поодинці може бути складним завданням, особливо якщо ви маєте нетехнічний досвід. Наука про дані – це сфера, яка вимагає практичного підходу. Безкоштовні курси часто пропонують обмежені можливості для інтерактивного навчання, наприклад, живі сеанси програмування, вікторини, проекти або відгуки викладачів. Цей досвід пасивного навчання може перешкодити вам ефективно застосовувати концепції, і зрештою ви відмовитеся від навчання.

Інтернет переповнений безкоштовними курсами, через що складно визначити якість і достовірність контенту. Деякі з них можуть бути застарілими або їх викладають люди з обмеженим досвідом (фальшиві гуру). Інвестування свого часу в курс, який не пропонує точної чи актуальної інформації, може бути контрпродуктивним.

Ось список безкоштовних курсів, які, на мою думку, є високоякісними:

Вступ до програмування на Python від HarvardX
Статистичне навчання з Р від StanfordOnline
Data-Science-For-Beginners від Microsoft
Бази даних і SQL від freeCodeCamp
Машинне навчання Zoomcamp від DataTalks.Club

На відміну від платних курсів, безкоштовні ресурси не передбачають зовнішні заходи підзвітності, такі як терміни чи оцінки, що дозволяє легко втратити імпульс і покинути курс на півдорозі. Відсутність фінансових зобов’язань означає, що студенти повинні покладатися виключно на свій внутрішній драйв і дисципліну, щоб залишатися мотивованими та відданими завершенню курсу. Коледж є чудовим прикладом цього. Студенти 100 разів подумають, перш ніж залишити коледж через витрати, пов’язані з цим. Більшість студентів отримують ступінь бакалавра, тому що вони взяли студентський кредит і повинні його повернути.

Мережа є важливою частиною побудови кар’єри в галузі даних. У безкоштовних курсах, як правило, відсутній аспект спільноти, який є в платних програмах, як-от взаємодія з однолітками, наставництво чи мережа випускників, які є безцінними для кар’єрного зростання та можливостей. Є групи Slack і Discord, але зазвичай вони керуються спільнотою та можуть бути неактивними. Однак на платному курсі є модератори та менеджери спільноти, які відповідають за полегшення спілкування між студентами.

Платні курси часто надають кар’єрні послуги, такі як перегляд резюме, сертифікація, допомога з працевлаштуванням і підготовка до співбесіди. Ці послуги є важливими для осіб, які переходять на роль спеціаліста з обробки даних, але зазвичай вони недоступні в безкоштовних програмах. Вкрай важливо мати керівництво протягом усього процесу найму та знати, як відповідати на технічні питання співбесіди.

Хоча сертифікати не завжди потрібні, вони можуть підвищити ваше резюме та довіру до нього. Безкоштовні курси можуть пропонувати сертифікати, але вони часто не мають такої ваги, як курси акредитованих закладів (Гарвард/Стенфорд) або визнаних платформ. Роботодавці можуть не цінувати їх так високо, що може вплинути на ваші перспективи роботи. Крім того, сертифікаційні іспити оцінюють ключові навички, необхідні для роботи з даними на будь-якій посаді. Вони оцінюють ваші здібності до кодування, керування даними, аналізу даних, звітування та презентації.

Хоча безкоштовні курси з науки про дані можуть бути цінним ресурсом для початкового навчання або вдосконалення навичок, вони мають певні обмеження. Важливо враховувати ці обмеження в порівнянні з вашими особистими цілями, стилем навчання, фінансовим становищем і кар’єрними прагненнями. Щоб забезпечити всебічний і ефективний досвід навчання, вам слід подумати про те, щоб доповнити безкоштовні ресурси іншими формами навчання або інвестувати в платний навчальний табір.

Зрештою, найважливішим фактором, який допоможе вам стати професійним дослідником даних, є ваша відданість і зосередженість на досягненні ваших цілей. Ви нічого не навчитеся, якщо вам не вистачає необхідного драйву, незалежно від того, скільки грошей ви витратите на курс. Отже, перш ніж поринути у світ даних, подумайте десять разів, чи це правильний шлях для вас.

Абід Алі Аван (@1abidaliawan) є сертифікованим фахівцем із дослідження даних, який любить створювати моделі машинного навчання. Зараз він зосереджується на створенні контенту та написанні технічних блогів про технології машинного навчання та науки про дані. Абід має ступінь магістра з управління технологіями та ступінь бакалавра в галузі телекомунікаційної інженерії. Його бачення полягає в тому, щоб створити продукт AI з використанням нейронної мережі графа для студентів, які борються з психічними захворюваннями.