کوئی بھی مفت ڈیٹا سائنس کورس کرنے سے پہلے اسے پڑھیں - KDnuggets

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

کوئی بھی مفت ڈیٹا سائنس کورس لینے سے پہلے اسے پڑھیں
مصنف کی طرف سے تصویر

آج کے ڈیجیٹل دور میں، مائیکل ہیکوورٹ کا اقتباس، "اگر آپ پروڈکٹ کے لیے ادائیگی نہیں کر رہے ہیں، تو آپ پروڈکٹ ہیں"، کبھی زیادہ متعلقہ نہیں رہا۔ جب کہ ہم اکثر فیس بک جیسے سوشل میڈیا پلیٹ فارمز کے سلسلے میں اس کے بارے میں سوچتے ہیں، یہ بظاہر بے ضرر مفت وسائل جیسے یوٹیوب کورسز پر بھی لاگو ہوتا ہے۔

یقینی طور پر، پلیٹ فارم اشتہارات کے ذریعے آمدنی حاصل کرتا ہے، لیکن آپ جو وقت، توانائی اور حوصلہ افزائی کرتے ہیں اس کا کیا ہوگا؟ جیسا کہ ڈیٹا تیزی سے قیمتی ہوتا جاتا ہے، یہ ضروری ہے کہ آپ اپنے سیکھنے کے سفر پر مفت ڈیٹا سائنس کورسز کے ممکنہ اثرات کا بغور جائزہ لیں۔

بہت سارے اختیارات دستیاب ہونے کے ساتھ، یہ تعین کرنا بہت زیادہ ہو سکتا ہے کہ کون سے لوگ حقیقی قدر فراہم کریں گے۔ اسی لیے کسی بھی مفت وسائل میں غوطہ لگانے سے پہلے کچھ اہم عوامل پر غور کرنے کے لیے ایک قدم پیچھے ہٹنا بہت ضروری ہے۔ ایسا کرنے سے، آپ اس بات کو یقینی بنائیں گے کہ آپ مفت کورسز سے وابستہ عام خرابیوں سے بچتے ہوئے اپنے سیکھنے کے تجربے سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھائیں گے۔

مفت کورسز اکثر ایک ہی سائز کے تمام نصاب فراہم کرتے ہیں، جو ہو سکتا ہے کہ آپ کی مخصوص سیکھنے کی ضروریات یا مہارت کی سطح کے مطابق نہ ہوں۔ وہ بنیادی تصورات کا احاطہ کر سکتے ہیں لیکن جامع تفہیم کے لیے یا پیچیدہ، حقیقی دنیا کے مسائل سے نمٹنے کے لیے درکار گہرائی کی کمی ہے۔ کچھ مفت کورسز میں حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے تمام ضروری اجزاء ہوتے ہیں، لیکن ان میں ساخت کی کمی ہوتی ہے، جس سے آپ اس الجھن میں پڑ جاتے ہیں کہ کہاں سے آغاز کرنا ہے۔

اکیلے پروگرامنگ زبان سیکھنا مشکل ہو سکتا ہے، خاص طور پر اگر آپ غیر تکنیکی پس منظر سے آتے ہیں۔ ڈیٹا سائنس ایک ایسا شعبہ ہے جو ایک ہینڈ آن اپروچ کا مطالبہ کرتا ہے۔ مفت کورسز اکثر انٹرایکٹو سیکھنے کے لیے محدود مواقع پیش کرتے ہیں، جیسے لائیو کوڈنگ سیشن، کوئز، پروجیکٹس، یا انسٹرکٹر فیڈ بیک۔ سیکھنے کا یہ غیر فعال تجربہ آپ کو تصورات کو مؤثر طریقے سے لاگو کرنے سے روک سکتا ہے، اور آخر کار، آپ سیکھنا چھوڑ دیں گے۔

انٹرنیٹ مفت کورسز سے بھرا ہوا ہے، جس سے مواد کے معیار اور اعتبار کو جاننا مشکل ہو گیا ہے۔ کچھ پرانے ہو سکتے ہیں یا محدود مہارت والے افراد (جعلی گرو) کے ذریعہ سکھائے گئے ہیں۔ کسی ایسے کورس میں اپنا وقت لگانا جو درست یا تازہ ترین معلومات پیش نہیں کرتا ہے، نقصان دہ ہو سکتا ہے۔

یہاں مفت کورسز کی ایک فہرست ہے جو میرے خیال میں اعلیٰ معیار کے ہیں:

Python کے ساتھ پروگرامنگ کا تعارف ہارورڈ ایکس کے ذریعہ
آر کے ساتھ شماریاتی تعلیم بذریعہ سٹینفورڈ آن لائن
Data-Science-For-beginners مائیکروسافٹ کی طرف سے
ڈیٹا بیس اور ایس کیو ایل فری کوڈ کیمپ کے ذریعہ
مشین لرننگ زوم کیمپ بذریعہ DataTalks.Club

بامعاوضہ کورسز کے برعکس، مفت وسائل بیرونی احتسابی اقدامات جیسے ڈیڈ لائن یا گریڈز کے ساتھ نہیں آتے، جس سے رفتار کھونا اور کورس کو درمیان میں چھوڑنا آسان ہو جاتا ہے۔ مالی وابستگی کی کمی کا مطلب یہ ہے کہ طلباء کو کورس کو مکمل کرنے کے لیے حوصلہ افزائی اور پرعزم رہنے کے لیے مکمل طور پر اپنی داخلی ڈرائیو اور نظم و ضبط پر انحصار کرنا چاہیے۔ کالج اس کی ایک بڑی مثال ہے۔ طلباء کالج چھوڑنے سے پہلے 100 بار سوچتے ہیں کیونکہ اخراجات شامل ہیں۔ زیادہ تر طلباء اپنی بیچلر ڈگری مکمل کرتے ہیں کیونکہ انہوں نے طالب علم کا قرض لیا ہے اور اسے واپس کرنے کی ضرورت ہے۔

نیٹ ورکنگ ڈیٹا سائنس میں کیریئر بنانے کا ایک اہم حصہ ہے۔ مفت کورسز میں عام طور پر کمیونٹی کے پہلو کی کمی ہوتی ہے جو ادا شدہ پروگراموں میں پائے جاتے ہیں، جیسے کہ ہم مرتبہ کی بات چیت، سرپرستی، یا سابق طلباء کے نیٹ ورکس، جو کیرئیر کی ترقی اور مواقع کے لیے انمول ہیں۔ Slack اور Discord گروپس دستیاب ہیں لیکن وہ عام طور پر کمیونٹی سے چلنے والے ہوتے ہیں اور غیر فعال ہو سکتے ہیں۔ تاہم، بامعاوضہ کورس میں، ایسے ماڈریٹرز اور کمیونٹی مینیجرز ہوتے ہیں جو طلباء کے درمیان نیٹ ورکنگ کو آسان بنانے کے ذمہ دار ہوتے ہیں۔

بامعاوضہ کورسز اکثر کیریئر کی خدمات فراہم کرتے ہیں، جیسے کہ ریزیومے کے جائزے، سرٹیفیکیشن، ملازمت کی جگہ میں مدد، اور انٹرویو کی تیاری۔ یہ خدمات ڈیٹا سائنس کے کردار میں تبدیل ہونے والے افراد کے لیے ضروری ہیں لیکن عام طور پر مفت پروگراموں میں دستیاب نہیں ہیں۔ بھرتی کے پورے عمل میں رہنمائی حاصل کرنا اور تکنیکی انٹرویو کے سوالات کو ہینڈل کرنے کا طریقہ جاننا بہت ضروری ہے۔

اگرچہ ہمیشہ ضروری نہیں ہوتا ہے، سرٹیفیکیشن آپ کے تجربے کی فہرست اور اعتبار کو بڑھا سکتا ہے۔ مفت کورسز سرٹیفکیٹس پیش کر سکتے ہیں، لیکن وہ اکثر تسلیم شدہ اداروں (ہارورڈ / سٹینفورڈ) یا تسلیم شدہ پلیٹ فارمز کے برابر وزن نہیں رکھتے۔ ہو سکتا ہے کہ آجر ان کی اتنی زیادہ قدر نہ کریں، جو آپ کی ملازمت کے امکانات کو متاثر کر سکتا ہے۔ مزید برآں، سرٹیفیکیشن امتحانات کسی بھی کام میں ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے ضروری مہارتوں کا جائزہ لیتے ہیں۔ وہ آپ کی کوڈنگ، ڈیٹا مینجمنٹ، ڈیٹا تجزیہ، رپورٹنگ، اور پریزنٹیشن کی صلاحیتوں کا اندازہ لگاتے ہیں۔

اگرچہ ڈیٹا سائنس پر مفت کورسز ابتدائی سیکھنے یا مہارتوں کو بڑھانے کے لیے ایک قیمتی وسیلہ ہو سکتے ہیں، لیکن ان کی کچھ حدود ہیں۔ اپنے ذاتی اہداف، سیکھنے کے انداز، مالی صورتحال اور کیریئر کی خواہشات کے خلاف ان حدود پر غور کرنا ضروری ہے۔ سیکھنے کے اچھے اور موثر تجربے کو یقینی بنانے کے لیے، آپ کو سیکھنے کی دیگر اقسام کے ساتھ مفت وسائل کی تکمیل پر غور کرنا چاہیے یا بامعاوضہ بوٹ کیمپ میں سرمایہ کاری کرنا چاہیے۔

آخر میں، سب سے اہم عنصر جو آپ کو ایک پیشہ ور ڈیٹا سائنسدان بننے میں مدد دے گا وہ ہے آپ کی لگن اور اپنے مقاصد کو حاصل کرنے پر توجہ مرکوز کرنا۔ اگر آپ کے پاس مطلوبہ ڈرائیو کی کمی ہے تو آپ کچھ نہیں سیکھیں گے، چاہے آپ کورس پر کتنی ہی رقم خرچ کریں۔ لہذا، ڈیٹا کی دنیا میں جانے سے پہلے، براہ کرم دس بار سوچیں کہ کیا یہ آپ کے لیے صحیح راستہ ہے۔

عابد علی اعوان (@1abidaliawan) ایک سرٹیفائیڈ ڈیٹا سائنٹسٹ پروفیشنل ہے جو مشین لرننگ ماڈل بنانا پسند کرتا ہے۔ فی الحال، وہ مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس ٹیکنالوجیز پر مواد کی تخلیق اور تکنیکی بلاگ لکھنے پر توجہ دے رہا ہے۔ عابد کے پاس ٹیکنالوجی مینجمنٹ میں ماسٹر ڈگری اور ٹیلی کمیونیکیشن انجینئرنگ میں بیچلر ڈگری ہے۔ اس کا وژن دماغی بیماری کے ساتھ جدوجہد کرنے والے طلباء کے لیے گراف نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے ایک AI پروڈکٹ بنانا ہے۔