Yazara göre resim
 

Günümüzün dijital çağında Michael Hakvoort'un şu sözü hiç bu kadar anlamlı olmamıştı: "Eğer ürüne para ödemiyorsanız, o zaman ürün sizsinizdir." Bunu genellikle Facebook gibi sosyal medya platformlarıyla ilgili olarak düşünsek de, bu aynı zamanda YouTube kursları gibi görünüşte zararsız ücretsiz kaynaklar için de geçerlidir. 

Elbette platform reklamlar aracılığıyla gelir elde ediyor, peki ya yatırım yaptığınız zaman, enerji ve motivasyon? Veriler giderek daha değerli hale geldikçe, ücretsiz veri bilimi kurslarının öğrenme yolculuğunuz üzerindeki potansiyel etkisini dikkatle değerlendirmek çok önemlidir. 

Bu kadar çok seçenek varken, hangisinin gerçek değer sağlayacağını belirlemek çok zor olabilir. Bu nedenle, herhangi bir ücretsiz kaynağa dalmadan önce bazı kritik faktörleri dikkate almak için bir adım geri atmak çok önemlidir. Bunu yaparak, ücretsiz kurslarla ilgili yaygın tuzaklardan kaçınırken öğrenme deneyiminizden en iyi şekilde yararlanmanızı sağlayacaksınız.

Ücretsiz kurslar genellikle herkese uygun tek bir müfredat sunar ve bu, sizin özel öğrenme ihtiyaçlarınıza veya beceri seviyenize uymayabilir. Temel kavramları kapsayabilirler ancak kapsamlı bir anlayış için veya karmaşık, gerçek dünya sorunlarının üstesinden gelmek için gereken derinliğe sahip olmayabilirler. Bazı ücretsiz kurslar, gerçek dünyadaki veri sorunlarını çözmek için gerekli tüm bileşenlere sahip olabilir, ancak bunların yapısı yoktur ve nereden başlayacağınız konusunda kafanızı karıştırır.

Özellikle teknik olmayan bir altyapıdan geliyorsanız, tek başına bir programlama dili öğrenmek zor olabilir. Veri Bilimi uygulamalı bir yaklaşım gerektiren bir alandır. Ücretsiz kurslar genellikle canlı kodlama oturumları, testler, projeler veya eğitmen geri bildirimleri gibi etkileşimli öğrenme için sınırlı fırsatlar sunar. Bu pasif öğrenme deneyimi, kavramları etkili bir şekilde uygulamanızı engelleyebilir ve sonunda öğrenmekten vazgeçersiniz.

İnternet, ücretsiz kurslarla dolup taşıyor ve bu da içeriğin kalitesini ve güvenilirliğini ayırt etmeyi zorlaştırıyor. Bazıları güncelliğini kaybetmiş olabilir veya sınırlı uzmanlığa sahip kişiler (Sahte Gurular) tarafından öğretilmiş olabilir. Doğru veya güncel bilgiler sunmayan bir kursa zaman harcamak verimsiz olabilir.

Yüksek kalitede olduğuna inandığım ücretsiz kursların listesi:

1. Python ile Programlamaya Giriş HarvardX tarafından
2. R ile İstatistiksel Öğrenme StanfordOnline tarafından
3. Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi Microsoft tarafından
4. Veritabanları ve SQL freeCodeCamp tarafından
5. Makine Öğrenimi Zoomcamp DataTalks.Club tarafından

Ücretli kursların aksine, ücretsiz kaynaklar son tarihler veya notlar gibi harici sorumluluk önlemleriyle birlikte gelmez, bu da ivmeyi kaybetmeyi ve kursu yarıda bırakmayı kolaylaştırır. Mali taahhüt eksikliği, öğrencilerin kursu tamamlama konusunda motive ve kararlı kalabilmeleri için yalnızca kendi iç motivasyonlarına ve disiplinlerine güvenmeleri gerektiği anlamına gelir. Üniversite bunun harika bir örneğidir. Öğrenciler üniversiteden ayrılmadan önce maliyetler nedeniyle 100 kez düşünüyorlar. Çoğu öğrenci, öğrenim kredisi aldıkları ve bunu geri ödemeleri gerektiği için lisans eğitimini tamamlar. 

Ağ oluşturma, veri biliminde kariyer oluşturmanın önemli bir parçasıdır. Ücretsiz kurslar genellikle ücretli programlarda bulunan ve kariyer gelişimi ve fırsatları açısından çok değerli olan akran etkileşimi, mentorluk veya mezun ağları gibi topluluk yönünden yoksundur. Slack ve Discord grupları mevcut ancak bunlar genellikle topluluk odaklıdır ve etkin olmayabilir. Ancak ücretli bir kursta öğrenciler arasında ağ kurmayı kolaylaştırmaktan sorumlu moderatörler ve topluluk yöneticileri vardır.

Ücretli kurslar genellikle özgeçmiş incelemeleri, sertifikasyon, işe yerleştirme yardımı ve mülakat hazırlığı gibi kariyer hizmetleri sağlar. Bu hizmetler, veri bilimi rolüne geçiş yapan kişiler için gereklidir ancak genellikle ücretsiz programlarda mevcut değildir. İşe alım süreci boyunca rehberliğe sahip olmak ve teknik görüşme sorularının nasıl ele alınacağını bilmek çok önemlidir.

Her zaman gerekli olmasa da sertifikalar özgeçmişinizi ve güvenilirliğinizi artırabilir. Ücretsiz kurslar sertifika sunabilir ancak genellikle akredite kurumlardan (Harvard / Stanford) veya tanınmış platformlardan alınan kurslarla aynı ağırlığı taşımazlar. İşverenler onlara o kadar fazla değer vermeyebilir ve bu da iş olanaklarınızı etkileyebilir. Ayrıca sertifika sınavları, herhangi bir işte verilerle çalışmak için gerekli olan temel becerileri değerlendirir. Kodlama, veri yönetimi, veri analizi, raporlama ve sunum becerilerinizi değerlendirirler.

Veri bilimiyle ilgili ücretsiz kurslar, ilk öğrenim veya becerilerin geliştirilmesi için değerli bir kaynak olsa da, bazı sınırlamaları vardır. Bu sınırlamaları kişisel hedeflerinize, öğrenme tarzınıza, mali durumunuza ve kariyer hedeflerinize göre dikkate almanız önemlidir. Çok yönlü ve etkili bir öğrenme deneyimi sağlamak için, ücretsiz kaynakları diğer öğrenme biçimleriyle desteklemeyi veya ücretli bir eğitim kampına yatırım yapmayı düşünmelisiniz. 

Sonuçta, profesyonel bir veri bilimci olmanıza yardımcı olacak en önemli faktör, hedeflerinize ulaşma konusundaki kararlılığınız ve odaklanmanızdır. Kursa ne kadar para harcarsanız harcayın, gerekli motivasyona sahip değilseniz hiçbir şey öğrenemezsiniz. Bu nedenle, veri dünyasına dalmadan önce lütfen bunun sizin için doğru yol olup olmadığını on kez düşünün.
 
 

Abid Ali Avan (@1abidaliwan), makine öğrenimi modelleri oluşturmayı seven sertifikalı bir veri bilimcisi uzmanıdır. Şu anda, makine öğrenimi ve veri bilimi teknolojileri üzerine içerik oluşturmaya ve teknik bloglar yazmaya odaklanıyor. Abid, Teknoloji Yönetimi alanında yüksek lisans ve Telekomünikasyon Mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir. Vizyonu, akıl hastalığı ile mücadele eden öğrenciler için bir grafik sinir ağı kullanarak bir AI ürünü oluşturmaktır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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