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在参加任何免费的数据科学课程之前请阅读本文
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在当今的数字时代，迈克尔·哈克沃特 (Michael Hakvoort) 的名言“如果你不为产品付费，那么你就是产品”，这一点从未如此重要。虽然我们经常将这一点与 Facebook 等社交媒体平台联系起来，但它也适用于 YouTube 课程等看似无害的免费资源。

当然，平台通过广告赚取收入，但是你投入的时间、精力和动力呢？随着数据变得越来越有价值，仔细评估免费数据科学课程对您的学习之旅的潜在影响至关重要。

由于可用选项如此之多，因此很难确定哪些选项能够提供真正的价值。这就是为什么在深入研究任何免费资源之前退后一步考虑一些关键因素至关重要。通过这样做，您将确保充分利用您的学习经验，同时避免与免费课程相关的常见陷阱。

免费课程通常提供一刀切的课程，可能与您的特定学习需求或技能水平不符。它们可能涵盖基本概念，但缺乏全面理解或解决复杂的现实问题所需的深度。一些免费课程可能包含解决现实世界数据问题的所有必要要素，但它们缺乏结构，让您困惑从哪里开始。

单独学习编程语言可能具有挑战性，特别是如果您来自非技术背景。数据科学是一个需要实践方法的领域。免费课程通常提供有限的互动学习机会，例如实时编码课程、测验、项目或教师反馈。这种被动的学习经历可能会阻止你有效地应用概念，最终你会放弃学习。

互联网上充斥着免费课程，因此很难辨别内容的质量和可信度。有些可能已经过时，或者是由专业知识有限的人（假专家）教授的。将时间投入到不提供准确或最新信息的课程可能会适得其反。

以下是我认为高质量的免费课程列表：

Python编程简介通过哈佛X
使用 R 进行统计学习通过斯坦福在线
数据科学初学者微软
数据库和 SQL 通过免费代码营
机器学习 Zoomcamp 通过 DataTalks.Club

与付费课程不同，免费资源没有截止日期或成绩等外部问责措施，因此很容易失去动力并中途放弃课程。缺乏经济承诺意味着学生必须完全依靠自己的内在动力和纪律来保持动力并致力于完成课程。大学就是一个很好的例子。由于所涉及的费用，学生在离开大学之前会思考 100 次。大多数学生完成学士学位是因为他们申请了学生贷款并需要偿还。

网络是建立数据科学职业生涯的重要组成部分。免费课程通常缺乏付费课程中的社区元素，例如同伴互动、指导或校友网络，而这些对于职业发展和机会来说是无价的。有 Slack 和 Discord 小组可用，但它们通常是社区驱动的，并且可能不活跃。然而，在付费课程中，有主持人和社区经理负责让学生之间的交流变得更容易。

付费课程通常提供职业服务，例如简历审查、认证、就业安置帮助和面试准备。这些服务对于个人过渡到数据科学角色至关重要，但通常在免费程序中不可用。在整个招聘过程中获得指导并了解如何处理技术面试问题至关重要。

虽然认证并不总是必要的，但它可以提高您的简历和可信度。免费课程可能会提供证书，但它们的分量通常不如来自认可机构（哈佛/斯坦福）或认可平台的证书。雇主可能不会那么重视他们，这可能会影响你的工作前景。此外，认证考试评估在任何工作中处理数据所必需的关键技能。他们评估您的编码、数据管理、数据分析、报告和演示能力。

虽然数据科学的免费课程可以成为初始学习或温习技能的宝贵资源，但它们也有一定的局限性。重要的是要根据您的个人目标、学习风格、财务状况和职业抱负来考虑这些限制。为了确保全面有效的学习体验，您应该考虑通过其他形式的学习来补充免费资源或投资付费训练营。

最后，帮助您成为专业数据科学家的最关键因素是您的奉献精神和对实现目标的专注。如果你缺乏所需的动力，无论你在课程上花多少钱，你都不会学到任何东西。因此，在您深入数据世界之前，请思考十次这是否适合您。

阿比德·阿里·阿万 (@1abidaliawan) 是一名经过认证的数据科学家专业人士，他热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创建和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。 Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图形神经网络为患有精神疾病的学生构建一个人工智能产品。