Изображение по автору
 

В современную цифровую эпоху цитата Майкла Хакворта: «Если вы не платите за продукт, то вы и есть продукт» никогда не была более актуальной. Хотя мы часто думаем об этом в отношении платформ социальных сетей, таких как Facebook, это также относится и к, казалось бы, безобидным бесплатным ресурсам, таким как курсы YouTube. 

Конечно, платформа получает доход от рекламы, но как насчет времени, энергии и мотивации, которые вы вкладываете? Поскольку данные становятся все более ценными, важно тщательно оценить потенциальное влияние бесплатных курсов по науке о данных на ваше обучение. 

При таком большом количестве доступных вариантов может быть сложно определить, какие из них принесут реальную ценность. Вот почему крайне важно сделать шаг назад и рассмотреть некоторые важные факторы, прежде чем приступать к любому бесплатному ресурсу. Поступив так, вы сможете извлечь максимальную пользу из своего опыта обучения, избегая при этом распространенных ошибок, связанных с бесплатными курсами.

Бесплатные курсы часто представляют собой универсальную учебную программу, которая может не соответствовать вашим конкретным потребностям в обучении или уровню навыков. Они могут охватывать фундаментальные концепции, но им не хватает глубины, необходимой для всестороннего понимания или решения сложных проблем реального мира. Некоторые бесплатные курсы могут содержать все необходимые ингредиенты для решения реальных проблем с данными, но им не хватает структуры, из-за чего вы не знаете, с чего начать.

Изучение языка программирования само по себе может быть сложной задачей, особенно если у вас нетехническое образование. Наука о данных — это область, которая требует практического подхода. Бесплатные курсы часто предлагают ограниченные возможности для интерактивного обучения, такие как живые занятия по программированию, викторины, проекты или отзывы инструкторов. Этот пассивный опыт обучения может помешать вам эффективно применять концепции, и в конечном итоге вы откажетесь от обучения.

Интернет переполнен бесплатными курсами, поэтому сложно оценить качество и достоверность контента. Некоторые из них могут быть устаревшими или преподаваться людьми с ограниченным опытом («фальшивые гуру»). Инвестирование времени в курс, который не предлагает точной и актуальной информации, может оказаться контрпродуктивным.

Вот список бесплатных курсов, которые, по моему мнению, имеют высокое качество:

1. Введение в программирование на Python от HarvardX
2. Статистическое обучение с помощью R от СтэнфордОнлайн
3. Наука о данных для начинающих Microsoft
4. Базы данных и SQL от freeCodeCamp
5. Машинное обучение Zoomcamp от DataTalks.Club

В отличие от платных курсов, бесплатные ресурсы не сопровождаются внешними мерами подотчетности, такими как сроки или оценки, что позволяет легко потерять темп и прервать курс на полпути. Отсутствие финансовых обязательств означает, что студенты должны полагаться исключительно на свою внутреннюю энергию и дисциплину, чтобы сохранять мотивацию и стремление завершить курс. Колледж – отличный тому пример. Студенты сто раз подумают, прежде чем покинуть колледж из-за связанных с этим расходов. Большинство студентов получают степень бакалавра, потому что взяли студенческий кредит и должны его погасить. 

Нетворкинг — важная часть построения карьеры в области науки о данных. В бесплатных курсах обычно отсутствует аспект сообщества, который присутствует в платных программах, таких как взаимодействие со сверстниками, наставничество или сети выпускников, которые неоценимы для карьерного роста и возможностей. Доступны группы Slack и Discord, но они обычно управляются сообществом и могут быть неактивными. Однако на платных курсах есть модераторы и менеджеры сообщества, которые отвечают за облегчение взаимодействия между студентами.

Платные курсы часто предоставляют карьерные услуги, такие как проверка резюме, сертификация, помощь в трудоустройстве и подготовка к собеседованию. Эти услуги необходимы для людей, переходящих на работу в сфере обработки данных, но обычно они недоступны в бесплатных программах. Крайне важно иметь руководство на протяжении всего процесса найма и знать, как отвечать на технические вопросы на собеседовании.

Хотя это не всегда необходимо, сертификаты могут повысить ваше резюме и авторитет. Бесплатные курсы могут предлагать сертификаты, но они часто не имеют такого же веса, как курсы аккредитованных учреждений (Гарвард/Стэнфорд) или признанных платформ. Работодатели могут не ценить их так высоко, что может повлиять на ваши перспективы трудоустройства. Кроме того, на сертификационных экзаменах оцениваются ключевые навыки, необходимые для работы с данными в любой работе. Они оценивают ваши способности в программировании, управлении данными, анализе данных, составлении отчетов и презентациях.

Хотя бесплатные курсы по науке о данных могут быть ценным ресурсом для начального обучения или повышения квалификации, они имеют определенные ограничения. Важно учитывать эти ограничения с учетом ваших личных целей, стиля обучения, финансового положения и карьерных устремлений. Чтобы обеспечить всесторонний и эффективный опыт обучения, вам следует рассмотреть возможность дополнения бесплатных ресурсов другими формами обучения или инвестирования в платный учебный лагерь. 

В конце концов, наиболее важным фактором, который поможет вам стать профессиональным специалистом по данным, является ваша преданность делу и сосредоточенность на достижении своих целей. Вы ничему не научитесь, если вам не хватает необходимого драйва, сколько бы денег вы ни потратили на курс. Итак, прежде чем погрузиться в мир данных, подумайте десять раз, подходит ли вам этот путь.
 
 

Абид Али Аван (@ 1abidaliawan) — сертифицированный специалист по анализу данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он занимается созданием контента и ведением технических блогов по технологиям машинного обучения и обработки данных. Абид имеет степень магистра в области управления технологиями и степень бакалавра в области телекоммуникаций. Его видение состоит в том, чтобы создать продукт искусственного интеллекта с использованием графовой нейронной сети для студентов, борющихся с психическими заболеваниями.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: 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