Afbeelding door auteur
 

In het huidige digitale tijdperk is de uitspraak van Michael Hakvoort, “Als je niet voor het product betaalt, dan ben jij het product”, nog nooit zo relevant geweest. Hoewel we dit vaak denken in verband met sociale mediaplatforms zoals Facebook, geldt dit ook voor ogenschijnlijk onschuldige gratis bronnen zoals YouTube-cursussen. 

Natuurlijk verdient het platform inkomsten via advertenties, maar hoe zit het met de tijd, energie en motivatie die u investeert? Nu data steeds waardevoller worden, is het essentieel om de potentiële impact van gratis data science-cursussen op uw leertraject zorgvuldig te evalueren. 

Omdat er zoveel opties beschikbaar zijn, kan het overweldigend zijn om te bepalen welke echte waarde zullen bieden. Daarom is het van cruciaal belang dat je een stapje terug doet en een aantal kritische factoren in overweging neemt voordat je in een gratis hulpbron duikt. Door dit te doen, zorgt u ervoor dat u het meeste uit uw leerervaring haalt en vermijdt u veelvoorkomende valkuilen die gepaard gaan met gratis cursussen.

Gratis cursussen bieden vaak een one-size-fits-all curriculum, dat mogelijk niet aansluit bij uw specifieke leerbehoeften of vaardigheidsniveau. Ze kunnen fundamentele concepten bestrijken, maar missen de diepgang die nodig is voor een alomvattend begrip of voor het aanpakken van complexe, reële problemen. Sommige gratis cursussen bevatten misschien wel alle noodzakelijke ingrediënten om dataproblemen in de echte wereld op te lossen, maar ze missen structuur, waardoor je niet zeker weet waar je moet beginnen.

Alleen al het leren van een programmeertaal kan een uitdaging zijn, vooral als je een niet-technische achtergrond hebt. Data Science is een vakgebied dat om een ​​hands-on aanpak vraagt. De gratis cursussen bieden vaak beperkte mogelijkheden voor interactief leren, zoals live codeersessies, quizzen, projecten of feedback van docenten. Deze passieve leerervaring kan ervoor zorgen dat u concepten niet effectief kunt toepassen, en uiteindelijk zult u het leren opgeven.

Het internet wordt overspoeld met gratis cursussen, waardoor het een uitdaging is om de kwaliteit en geloofwaardigheid van de inhoud te onderscheiden. Sommige zijn misschien verouderd of worden onderwezen door personen met beperkte expertise (nep-goeroes). Uw tijd investeren in een cursus die geen nauwkeurige of actuele informatie biedt, kan contraproductief zijn.

Hier is een lijst met gratis cursussen waarvan ik denk dat ze van hoge kwaliteit zijn:

1. Inleiding tot programmeren met Python van HarvardX
2. Statistisch leren met R door StanfordOnline
3. Data-Science-voor-beginners door Microsoft
4. Databases en SQL door freeCodeCamp
5. Machine learning Zoomcamp door DataTalks.Club

In tegenstelling tot betaalde cursussen worden gratis hulpmiddelen niet geleverd met externe verantwoordingsmaatregelen zoals deadlines of cijfers, waardoor het gemakkelijk is om het momentum te verliezen en de cursus halverwege te verlaten. Het gebrek aan financiële betrokkenheid betekent dat studenten uitsluitend moeten vertrouwen op hun interne drive en discipline om gemotiveerd en toegewijd te blijven aan het voltooien van de cursus. College is hiervan een goed voorbeeld. Studenten denken 100 keer na voordat ze de universiteit verlaten vanwege de kosten die daarmee gemoeid zijn. De meeste studenten voltooien hun bachelordiploma omdat ze een studielening hebben afgesloten en deze moeten terugbetalen. 

Netwerken is een belangrijk onderdeel van het opbouwen van een carrière in de datawetenschap. Bij gratis cursussen ontbreekt doorgaans het gemeenschapsaspect dat wel te vinden is in betaalde programma's, zoals interactie met collega's, mentorschap of alumninetwerken, die van onschatbare waarde zijn voor carrièregroei en kansen. Er zijn Slack- en Discord-groepen beschikbaar, maar deze worden meestal door de gemeenschap aangestuurd en zijn mogelijk inactief. Bij een betaalde cursus zijn er echter moderators en communitymanagers die verantwoordelijk zijn voor het gemakkelijker maken van netwerken tussen studenten.

Betaalde cursussen bieden vaak loopbaandiensten, zoals cv-beoordelingen, certificering, hulp bij het vinden van een baan en voorbereiding op sollicitatiegesprekken. Deze services zijn essentieel voor individuen die overstappen naar een data science-rol, maar zijn doorgaans niet beschikbaar in gratis programma's. Het is van cruciaal belang om tijdens het hele wervingsproces begeleiding te hebben en te weten hoe u technische sollicitatievragen moet afhandelen.

Hoewel niet altijd noodzakelijk, kunnen certificeringen uw cv en geloofwaardigheid vergroten. Gratis cursussen bieden mogelijk certificaten, maar deze hebben vaak niet hetzelfde gewicht als die van geaccrediteerde instellingen (Harvard / Stanford) of erkende platforms. Werkgevers waarderen ze mogelijk niet zo hoog, wat van invloed kan zijn op uw kansen op een baan. Bovendien evalueren certificeringsexamens de belangrijkste vaardigheden die essentieel zijn voor het werken met gegevens in welke functie dan ook. Ze beoordelen uw vaardigheden op het gebied van coderen, gegevensbeheer, gegevensanalyse, rapportage en presentatie.

Hoewel gratis cursussen over datawetenschap een waardevolle hulpbron kunnen zijn voor het leren of het opfrissen van vaardigheden, hebben ze bepaalde beperkingen. Het is belangrijk om deze beperkingen af ​​te wegen tegen uw persoonlijke doelen, leerstijl, financiële situatie en carrièreambities. Om een ​​goed afgeronde en effectieve leerervaring te garanderen, kun je overwegen om gratis hulpmiddelen aan te vullen met andere vormen van leren of te investeren in een betaalde bootcamp. 

Uiteindelijk is de meest cruciale factor die je zal helpen een professionele datawetenschapper te worden, je toewijding en focus op het bereiken van je doelen. Je leert niets als je niet over de vereiste drive beschikt, ongeacht hoeveel geld je aan de cursus uitgeeft. Denk dus tien keer na of dit de juiste weg voor u is, voordat u de wereld van data induikt.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper-professional die dol is op het bouwen van machine learning-modellen. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een Master in Technologie Management en een Bachelor in Telecommunicatie Engineering. Zijn visie is om een ​​AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/read-this-before-you-take-any-free-data-science-course?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=read-this-before-you-take-any-free-data-science-course