Бесплатные курсы — отличный способ познакомиться с наукой о данных. Но вы платите за бесплатные курсы своим временем, энергией и мотивацией. Подумайте об этих 7 вещах, прежде чем начать бесплатный курс по науке о данных.
В современную цифровую эпоху цитата Майкла Хакворта «Если вы не платите за продукт, значит, вы и есть продукт» как никогда актуальна. Хотя мы часто под этим подразумеваем социальные сети, такие как Facebook, это относится и к, казалось бы, безобидным бесплатным ресурсам, таким как курсы на YouTube.
Конечно, платформа получает доход за счет рекламы, но как насчет времени, энергии и мотивации, которые вы вкладываете? Поскольку данные становятся все более ценными, важно тщательно оценить потенциальное влияние бесплатных Data Science курсов на ваше обучение.
При таком количестве доступных вариантов сложно определить, какие из них принесут реальную пользу. Вот почему важно сделать шаг назад и рассмотреть некоторые важные аспекты, прежде чем углубиться в изучение бесплатного ресурса. Поступая так, вы получите максимальную отдачу от обучения, избегая распространенных ошибок.
Недостаток глубины и гибкости
Бесплатные курсы часто содержат универсальную учебную программу, которая может не соответствовать вашим конкретным потребностям или уровню квалификации. Они могут охватывать фундаментальные концепции, но им не хватает глубины, необходимой для всестороннего понимания или решения сложных реальных задач. Некоторые бесплатные курсы могут содержать все необходимые компоненты для решения реальных задач с данными, но им не хватает структуры, из-за чего вы не понимаете, с чего начать.
Отсутствие интерактивного обучения
Изучение языка программирования в одиночку может быть сложной задачей, особенно если вы не имеете технического образования. Наука о данных — это область, требующая практического подхода. Бесплатные курсы часто предлагают ограниченные возможности для интерактивного обучения, такие как программирование в режиме реального времени, викторины, проекты или обратная связь с преподавателем. Такое пассивное обучение может помешать вам эффективно применять концепции, и в конечном итоге вы откажетесь от обучения.
Вопросы качества и достоверности
Интернет наводнен бесплатными курсами, из-за чего сложно оценить качество и достоверность контента. Некоторые из них могут быть устаревшими или преподаваться людьми с ограниченным опытом (фальшивыми гуру). Вложение вашего времени в курс, который не предлагает точной или актуальной информации, может привести к обратным результатам.
Мотивация
В отличие от платных курсов, бесплатные ресурсы не сопровождаются ограничениями по срокам или оценками, что позволяет легко сбиться с темпа и бросить курс на полпути. Отсутствие финансовых обязательств означает, что студенты должны полагаться исключительно на свое усердие и дисциплину, чтобы оставаться замотивированными и пройти курс. Колледж — отличный пример этого. Студенты 100 раз подумают, прежде чем покинуть колледж, из-за связанных с этим расходов. Большинство студентов получают степень бакалавра, потому что они взяли учебный кредит и им нужно его вернуть.
Вы упускаете возможности налаживания контактов
Нетворкинг — важная часть построения карьеры в области науки о данных. В бесплатных курсах обычно отсутствует общение, присущее платным программам, такой как взаимодействие с коллегами, наставничество или клубы выпускников, которые бесценны для карьерного роста и расширения возможностей. Доступны группы Slack и Discord, но они обычно управляются сообществом и могут быть неактивными. Однако на платных курсах есть модераторы и менеджеры, которые отвечают за упрощение взаимодействия между студентами.
Отсутствие услуг по карьерному росту
Платные курсы часто предоставляют услуги по карьерному росту, такие как просмотр резюме, сертификация, помощь в трудоустройстве и подготовка к собеседованию. Эти услуги необходимы для людей, переходящих на работу в области науки о данных, но обычно недоступны в бесплатных программах. Крайне важно иметь рекомендации на протяжении всего процесса найма и знать, как отвечать на технические вопросы собеседования.
Сертификация
Сертификаты, хотя они и не всегда необходимы, могут повысить качество вашего резюме. Бесплатные курсы могут предлагать сертификаты, но они часто не имеют такого веса, как сертификаты аккредитованных учебных заведений или признанных платформ. Работодатели могут не оценивать их достаточно серьезно, что может повлиять на вашу перспективу трудоустройства. Кроме того, сертификационные экзамены оценивают ключевые навыки, необходимые для работы с данными на любом месте работы. Они оценивают ваши способности к программированию, управлению данными, анализу данных, составлению отчетов и презентации.
Заключение
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 в соответствии с вашими личными целями, стилем обучения, финансовым положением и карьерными устремлениями. Чтобы обеспечить всестороннее и эффективное обучение, вам следует рассмотреть возможность дополнить бесплатные курсы другими формами обучения.
В конце концов, самый важный фактор, который поможет вам стать профессиональным Data Science специалистом — это ваша преданность делу и сосредоточенность на достижении своих целей. Вы ничему не научитесь, если у вас не будет необходимого стремления, независимо от того, сколько денег вы потратите на курс.
Ссылка на оригинал статьи: https://www.kdnuggets.com/read-this-before-you-take-any-free-data-science-course
