Как микрообучение может помочь вам улучшить свои навыки работы с данными менее чем за 10 минут в день

Эту тенденцию электронного обучения можно использовать для эффективного достижения ваших целей в Data Science.

Теперь разумно сделать кому-то комплимент, сказав, что у него концентрация внимания как у золотой рыбки.

Если раньше люди считались высшей расой с продолжительностью внимания в 12 секунд, исследования за последние 15 лет показали, что средняя продолжительность концентрации внимания человека упала до 8,25 секунды.

Продолжительность концентрации внимания золотой рыбки - 9 секунд.

В среднем человек проверяет свой почтовый ящик 30 раз в час, берет телефон более 1500 раз в неделю (с использованием 3 часов 16 минут в день) и читает в среднем только 28% слов в сети. страницы, можно с уверенностью сказать, что мы, как вид, легко отвлекаемся.

Эта легко отвлекаемая природа плохо подходит для изучения сложных предметов, например, связанных с наукой о данных.

Традиционный способ обучения больше не подходит. Войдите в микрообучение.

Что такое микрообучение?

Микрообучение - это тенденция электронного обучения и разработки учебных программ, относящаяся к образовательному подходу, который использует небольшие учебные единицы для предоставления только необходимого количества информации, необходимой учащимся для достижения их целей.

Микрообучение - это эффективный отход от однодневных курсов и сухих презентаций PowerPoint, от которых участники засыпают в первые 2 минуты. Вместо этого цель состоит в том, чтобы проводить уроки небольшого размера, охватывающие только 1-2 темы, которые можно изучить менее чем за 10 минут.

Согласно исследованию, опубликованному в Журнале прикладной психологии, микрообучение на 17% эффективнее традиционных методов обучения. Эта повышенная эффективность достигается за счет того, что учащимся нужно переваривать только небольшие фрагменты информации, что улучшает запоминание темы и понимание.

Как показало исследование, проведенное Software Advice, микрообучение также увеличивает вовлеченность в процесс обучения на 50%. Это повышенное участие происходит за счет проведения учебных занятий, которые соответствуют уровню внимания людей.

Как использование микрообучения помогает при обучении в области науки о данных?

Короче говоря, изучение науки о данных - это долгий и трудный процесс. В сочетании с необходимостью быть разносторонним человеком, обладающим навыками программирования, математики, машинного обучения, искусственного интеллекта, бизнес-смекалки и многого другого, путь к науке о данных не всегда просматривается.

Наука о данных похожа на гольф. Вы можете потратить свою жизнь на то, чтобы овладеть им, и вам останется только поцарапать поверхность.

Поэтому процесс обучения должен быть максимально ускоренным и эффективным. Нет, это не означает, что нужно сокращать путь, оставляющий фундаментальные пробелы в ваших знаниях, чтобы быстрее добраться до «хороших» вещей. Это означает разбиение сложных тем на небольшие уроки, где вы заканчиваете день, изучив 1–2 темы, из которых можно сделать 4–5 выводов.

Для кого микрообучение, а для кого нет.

Есть небольшая оговорка в отношении использования микрообучения для изучения науки о данных, которую необходимо решить.

Микрообучение - полезный инструмент обучения для тех, кто уже имеет базовые навыки работы с данными. Почему? Потому что на изучение основ науки о данных с помощью метода микрообучения уйдут десятилетия. Те, кто хочет перейти в науку о данных, обычно делают это в течение определенного промежутка времени (обычно до того, как их сеть безопасности иссякнет). Таким образом, если вы тратите всего 10 минут в день на изучение концепций, то после 6 месяцев обучения вы останетесь знакомы с основами науки о данных.

Этот метод обучения предназначен для людей, которые: уже имеют базовые знания в области науки о данных и хотят улучшить свои навыки, изучая более сложные темы. Эти люди уже могут проводить базовый анализ данных, писать код и применять свои выводы для решения бизнес-задач. Этот метод обучения - отличный способ для профессионалов выделить 10 минут в день, чтобы улучшить свои навыки по заданной теме, не отрываясь от своей обычной работы.

Этот метод обучения не для людей, которые: являются абсолютными новичками в науке о данных. Этот метод обучения можно использовать в тандеме с более традиционными методами обучения для дополнения более сложных тем.

Как использовать микрообучение для улучшения навыков работы с данными.

Настройка модулей микрообучения для себя может занять больше времени, чем вход в MOOC или просмотр видео на Youtube, но результаты могут привести к значительным улучшениям за более короткие периоды времени.

Как настроить индивидуальные модули микрообучения:

1. Выделите время для планирования вашего контента: чтобы добиться успеха в разработке плана микрообучения, вам нужно посвятить время процессу. Несколько часов - это все, что нужно, чтобы решить, что вы хотите изучать и как вы планируете это изучать.
2. Составьте список концепций, которые вы хотите изучить: этот список задаст основу для ваших модулей. Например, если вы хотите изучить НЛП, составьте список всех концепций, связанных с НЛП. Разбейте их на отдельные части или сгруппируйте в небольшие логические модули.
3. Убедитесь, что процесс микрообучения соответствует каждой из концепций: иногда микрообучения недостаточно для углубленного изучения концепций. Например, с помощью микрообучения невозможно изучить всю базовую статистику, потому что требуется более глубокое и долгосрочное изучение. Хороший способ проверить, подходит ли концепция для микрообучения, - это определить, сколько времени, по вашему мнению, потребуется, чтобы изучить концепцию. Если на это уходит больше часа, вероятно, это не для микрообучения.
4. Избавьтесь от лишнего: микрообучение - это изучение небольших объемов информации за короткие промежутки времени. Это означает, что вам нужно обрезать контент до самых костей. Включите все, что вам нужно, и ничего лишнего.
5. Убедитесь, что каждый модуль или урок содержит несколько ключевых выводов и охватывает только 1-2 цели. Может быть легко захотеть добавить все в урок, особенно когда это касается темы, которая вас волнует. Однако это должны оставаться мироуроки, чтобы гарантировать, что вы получите полный эффект от микрообучения. Если ваш урок отвечает на 1-2 вопроса, отлично! Если он отвечает больше, попробуйте подробнее разобрать содержание.
6. Не ограничивайте себя 10-минутными занятиями, если это не работает: иногда, независимо от того, сколько жира вы срезаете, концепция просто не превращается в 10-минутный урок. В этом случае не ограничивайте себя. Завершите урок как есть, если он длится менее 20 минут, или подумайте о том, чтобы разбить его на два урока.
7. Используйте мультимедиа, чтобы поддерживать интерес: читать учебник скучно. Просмотр видео нет. Выбирайте интересные средства массовой информации, которые будут держать вас в курсе и будут способствовать обучению.
8. Используйте микрооценки, чтобы оценить свой прогресс: небольшие тесты и викторины - отличный способ оценить ваш прогресс в изучении этих тем. Примеры простых тестов включают, помимо прочего, выполнение задачи по кодированию на HackerRank или Kaggle или 10 минут, чтобы написать все, что вы знаете по теме, и сравнить написанное с вашими заметками по теме.

После микрообучения следует микро-практика.

Микрообучение - ничто без микропрактики.

Освоение новых навыков требует практики, а не простого заучивания наизусть. Использование микрообучения для изучения концепций науки о данных не является исключением из этого правила.

Хитрость заключается в том, чтобы соединить модули микрообучения с занятиями по микропрактике, которые используют точные навыки, полученные в более практической ситуации. Например, если вы только что завершили модуль микрообучения по токенизации в НЛП, вы должны затем выполнить микро-практику, в которой вы берете набор данных текущего текста и сегментируете его на предложения и слова, также известные как токены.

Микропрактика может быть такой же простой, как выполнение задачи по кодированию на HackerRank или Kaggle, или может быть такой же сложной, как реализация ваших новых навыков в вашем собственном личном проекте.

Независимо от типа практики, 10-минутная сессия микропрактики должна последовать за завершением модуля микрообучения, чтобы закрепить ваши новообретенные знания.

Последние мысли.

Когда дело доходит до изучения науки о данных, для достижения успеха необходимо использовать все уловки, описанные в книге. Это означает использование всех возможных форм обучения, чтобы убедиться, что вы максимально эффективно используете свое время и изучаете концепции, необходимые для повышения эффективности и результативности в этой ориентированной на результаты отрасли.

Изучая альтернативные методы обучения, вы открываете для себя наилучшие возможные шансы овладеть неизученной областью знаний.

Для вида с меньшим объемом внимания, чем золотая рыбка, нам нужна вся доступная помощь.