В современную цифровую эпоху цитата Майкла Хакворта “Если вы не платите за продукт, значит, вы и есть продукт” как никогда актуальна. Хотя мы часто думаем об этом применительно к социальным медиаплатформам, таким как Facebook, она также применима к таким, казалось бы, безобидным бесплатным ресурсам, как курсы на YouTube.

Конечно, платформа получает доход за счет рекламы, но как насчет времени, энергии и мотивации, которые вы вкладываете? Поскольку данные приобретают все большую ценность, необходимо тщательно оценить потенциальное влияние бесплатных курсов по науке о данных на ваше обучение.

При таком количестве доступных вариантов может быть трудно определить, какие из них принесут реальную пользу. Именно поэтому очень важно сделать шаг назад и рассмотреть некоторые критические факторы, прежде чем погружаться в любой бесплатный ресурс. Таким образом вы сможете извлечь максимум пользы из своего обучения, избежав при этом распространенных ловушек, связанных с бесплатными курсами.

1. Отсутствие глубины и персонализации

Бесплатные курсы часто предлагают универсальную программу обучения, которая может не соответствовать вашим конкретным потребностям в обучении или уровню подготовки. Они могут охватывать фундаментальные концепции, но не иметь достаточной глубины, необходимой для всестороннего понимания или решения сложных реальных задач. Некоторые бесплатные курсы могут содержать все необходимые ингредиенты для решения реальных проблем с данными, но в них отсутствует структура, и вы не знаете, с чего начать.

2. Отсутствие интерактивного обучения

Самостоятельное изучение языка программирования может оказаться сложной задачей, особенно если вы не являетесь специалистом в этой области. Наука о данных – это область, требующая практического подхода. Бесплатные курсы часто предлагают ограниченные возможности для интерактивного обучения, такие как живые сессии кодирования, викторины, проекты или обратная связь с преподавателем. Такое пассивное обучение может помешать вам эффективно применять концепции, и в конечном итоге вы откажетесь от обучения.

3. Вопросы качества и доверия

Интернет наводнен бесплатными курсами, поэтому сложно определить качество и достоверность их содержания. Некоторые из них могут быть устаревшими или преподаваться людьми с ограниченным опытом (фальшивые гуру). Инвестирование вашего времени в курсы, которые не предлагают точной или актуальной информации, может быть контрпродуктивным.

Вот список бесплатных курсов, которые, по моему мнению, отличаются высоким качеством:

1. Введение в программирование на Python от HarvardX
2. Статистическое обучение с помощью R от StanfordOnline
3. Data-Science-For-Beginners от Microsoft
4. Базы данных и SQL от freeCodeCamp
5. Zoomcamp по машинному обучению от DataTalks.Club

4. Мотивация и приверженность

В отличие от платных курсов, бесплатные ресурсы не предусматривают внешних мер ответственности, таких как сроки или оценки, что позволяет легко потерять темп и бросить курс на полпути. Отсутствие финансовых обязательств означает, что студенты должны полагаться исключительно на свое внутреннее стремление и дисциплину, чтобы оставаться мотивированными и стремиться завершить курс. Колледж – отличный пример этого. Студенты сто раз подумают, прежде чем бросить колледж, из-за связанных с ним расходов. Большинство студентов заканчивают бакалавриат, потому что они взяли студенческий кредит и должны его выплачивать.

5. Упускать возможности для общения

Общение – важная часть построения карьеры в области науки о данных. В бесплатных курсах, как правило, отсутствует аспект сообщества, присущий платным программам, такой как взаимодействие с коллегами, наставничество или сети выпускников, которые имеют неоценимое значение для карьерного роста и возможностей. Существуют группы в Slack и Discord, но они обычно ориентированы на сообщество и могут быть неактивными. Однако на платных курсах есть модераторы и комьюнити-менеджеры, которые отвечают за то, чтобы студентам было проще налаживать контакты между собой.

6. Отсутствие службы карьеры

Платные курсы часто предоставляют карьерные услуги, такие как рассмотрение резюме, сертификация, помощь в трудоустройстве и подготовка к собеседованию. Эти услуги очень важны для людей, переходящих на работу в области науки о данных, но, как правило, недоступны в бесплатных программах. Очень важно иметь руководство в процессе приема на работу и знать, как отвечать на технические вопросы на собеседовании.

7. Сертификация и признание

Хотя сертификаты не всегда необходимы, они могут повысить авторитет вашего резюме и доверие к вам. Бесплатные курсы могут предложить сертификаты, но они часто не имеют такого веса, как сертификаты аккредитованных учебных заведений (Гарвард / Стэнфорд) или признанных платформ. Работодатели могут оценить их не так высоко, что может повлиять на ваши перспективы трудоустройства. Кроме того, сертификационные экзамены оценивают ключевые навыки, необходимые для работы с данными на любой должности. Они оценивают ваши способности к кодированию, управлению данными, анализу данных, составлению отчетов и презентаций.

Заключение

Хотя бесплатные курсы по науке о данных могут быть ценным ресурсом для начального обучения или совершенствования навыков, у них есть определенные ограничения. Важно учитывать эти ограничения с учетом ваших личных целей, стиля обучения, финансового положения и карьерных устремлений. Чтобы получить полноценный и эффективный опыт обучения, стоит дополнить бесплатные ресурсы другими формами обучения или вложить деньги в платный буткемп.

В конечном счете, самым важным фактором, который поможет вам стать профессиональным специалистом по изучению данных, является ваша преданность делу и нацеленность на достижение поставленных целей. Вы ничему не научитесь, если у вас нет необходимого драйва, независимо от того, сколько денег вы потратите на курс. Поэтому, прежде чем погрузиться в мир данных, десять раз подумайте, подходит ли вам этот путь.