Hình ảnh của Tác giả
 

Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, câu nói của Michael Hakvoort, “Nếu bạn không trả tiền cho sản phẩm thì bạn chính là sản phẩm”, chưa bao giờ phù hợp hơn thế. Mặc dù chúng ta thường nghĩ điều này liên quan đến các nền tảng truyền thông xã hội như Facebook, nhưng nó cũng áp dụng cho các tài nguyên miễn phí dường như vô hại như các khóa học trên YouTube. 

Chắc chắn, nền tảng này kiếm được doanh thu thông qua quảng cáo, nhưng còn thời gian, công sức và động lực bạn đầu tư thì sao? Khi dữ liệu ngày càng trở nên có giá trị, điều cần thiết là phải đánh giá cẩn thận tác động tiềm tàng của các khóa học khoa học dữ liệu miễn phí đối với hành trình học tập của bạn. 

Với rất nhiều lựa chọn có sẵn, việc xác định xem lựa chọn nào sẽ mang lại giá trị thực có thể khiến bạn choáng ngợp. Đó là lý do tại sao việc lùi lại một bước để xem xét một số yếu tố quan trọng trước khi đi sâu vào bất kỳ tài nguyên miễn phí nào là điều quan trọng. Bằng cách đó, bạn sẽ đảm bảo rằng bạn tận dụng tối đa trải nghiệm học tập của mình đồng thời tránh được những cạm bẫy phổ biến liên quan đến các khóa học miễn phí.

Các khóa học miễn phí thường cung cấp chương trình giảng dạy phù hợp cho tất cả mọi người, có thể không phù hợp với nhu cầu học tập hoặc trình độ kỹ năng cụ thể của bạn. Chúng có thể bao gồm các khái niệm cơ bản nhưng thiếu chiều sâu cần thiết để hiểu biết toàn diện hoặc để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực. Một số khóa học miễn phí có thể có tất cả các thành phần cần thiết để giải quyết các vấn đề về dữ liệu trong thế giới thực, nhưng chúng thiếu cấu trúc, khiến bạn bối rối không biết nên bắt đầu từ đâu.

Chỉ học một ngôn ngữ lập trình có thể là một thách thức, đặc biệt nếu bạn không có nền tảng về kỹ thuật. Khoa học dữ liệu là lĩnh vực đòi hỏi cách tiếp cận thực hành. Các khóa học miễn phí thường cung cấp những cơ hội hạn chế cho việc học tập tương tác, chẳng hạn như các buổi viết mã trực tiếp, câu hỏi, dự án hoặc phản hồi của người hướng dẫn. Trải nghiệm học tập thụ động này có thể ngăn cản bạn áp dụng các khái niệm một cách hiệu quả và cuối cùng, bạn sẽ từ bỏ việc học.

Internet tràn ngập các khóa học miễn phí, khiến việc phân biệt chất lượng và độ tin cậy của nội dung trở nên khó khăn. Một số có thể đã lỗi thời hoặc được giảng dạy bởi những cá nhân có chuyên môn hạn chế (Guru giả). Đầu tư thời gian của bạn vào một khóa học không cung cấp thông tin chính xác hoặc cập nhật có thể phản tác dụng.

Dưới đây là danh sách các khóa học miễn phí mà tôi tin là có chất lượng cao:

1. Giới thiệu về Lập trình với Python bởi HarvardX
2. Học thống kê với R bởi StanfordOnline
3. Khoa học dữ liệu dành cho người mới bắt đầu bởi Microsoft
4. Cơ sở dữ liệu và SQL bởi freeCodeCamp
5. Máy học Zoomcamp bởi DataTalks.Club

Không giống như các khóa học trả phí, tài nguyên miễn phí không đi kèm với các biện pháp chịu trách nhiệm bên ngoài như thời hạn hoặc điểm số, khiến bạn dễ mất đà và bỏ dở khóa học giữa chừng. Việc thiếu cam kết tài chính có nghĩa là sinh viên phải chỉ dựa vào động lực và kỷ luật nội bộ của mình để duy trì động lực và cam kết hoàn thành khóa học. Đại học là một ví dụ tuyệt vời về điều này. Sinh viên suy nghĩ 100 lần trước khi rời trường đại học vì các chi phí liên quan. Hầu hết sinh viên hoàn thành bằng cử nhân vì họ đã vay một khoản tiền sinh viên và cần phải trả lại. 

Kết nối mạng là một phần quan trọng trong việc xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Các khóa học miễn phí thường thiếu khía cạnh cộng đồng có trong các chương trình trả phí, chẳng hạn như tương tác ngang hàng, cố vấn hoặc mạng lưới cựu sinh viên, những điều vô giá cho cơ hội và phát triển nghề nghiệp. Có sẵn các nhóm Slack và Discord nhưng chúng thường hướng đến cộng đồng và có thể không hoạt động. Tuy nhiên, trong một khóa học trả phí, có những người điều hành và quản lý cộng đồng chịu trách nhiệm giúp việc kết nối giữa các sinh viên trở nên dễ dàng hơn.

Các khóa học trả phí thường cung cấp các dịch vụ nghề nghiệp, chẳng hạn như đánh giá sơ yếu lý lịch, cấp chứng chỉ, hỗ trợ giới thiệu việc làm và chuẩn bị phỏng vấn. Các dịch vụ này rất cần thiết cho những cá nhân chuyển sang vai trò khoa học dữ liệu nhưng thường không có sẵn trong các chương trình miễn phí. Điều quan trọng là phải có hướng dẫn trong suốt quá trình tuyển dụng và biết cách xử lý các câu hỏi phỏng vấn kỹ thuật.

Mặc dù không phải lúc nào cũng cần thiết nhưng các chứng chỉ có thể nâng cao lý lịch và uy tín của bạn. Các khóa học miễn phí có thể cung cấp chứng chỉ, nhưng chúng thường không có tầm quan trọng như các khóa học từ các tổ chức được công nhận (Harvard / Stanford) hoặc các nền tảng được công nhận. Nhà tuyển dụng có thể không đánh giá cao họ, điều này có thể ảnh hưởng đến triển vọng việc làm của bạn. Ngoài ra, các kỳ thi chứng chỉ còn đánh giá các kỹ năng chính cần thiết để làm việc với dữ liệu trong bất kỳ công việc nào. Họ đánh giá khả năng mã hóa, quản lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, báo cáo và trình bày của bạn.

Mặc dù các khóa học miễn phí về khoa học dữ liệu có thể là nguồn tài nguyên quý giá cho việc học ban đầu hoặc nâng cao kỹ năng nhưng chúng vẫn có những hạn chế nhất định. Điều quan trọng là phải xem xét những hạn chế này đối với mục tiêu cá nhân, phong cách học tập, tình hình tài chính và nguyện vọng nghề nghiệp của bạn. Để đảm bảo trải nghiệm học tập toàn diện và hiệu quả, bạn nên cân nhắc việc bổ sung các tài nguyên miễn phí bằng các hình thức học tập khác hoặc đầu tư vào chương trình đào tạo trả phí. 

Cuối cùng, yếu tố quan trọng nhất giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp là sự cống hiến và tập trung vào việc đạt được mục tiêu của mình. Bạn sẽ không học được bất cứ điều gì nếu bạn thiếu động lực cần thiết, bất kể bạn có chi bao nhiêu tiền cho khóa học. Vì vậy, trước khi bạn đi sâu vào thế giới dữ liệu, hãy suy nghĩ kỹ xem đây có phải là con đường phù hợp với bạn hay không.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận, người yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về Quản lý Công nghệ và bằng cử nhân về Kỹ thuật Viễn thông. Tầm nhìn của ông là xây dựng một sản phẩm AI bằng cách sử dụng mạng nơ-ron đồ thị cho những sinh viên đang chống chọi với bệnh tâm thần.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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