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En la era digital actual, la cita de Michael Hakvoort: "Si no pagas por el producto, entonces tú eres el producto", nunca ha sido más relevante. Si bien a menudo pensamos en esto en relación con plataformas de redes sociales como Facebook, también se aplica a recursos gratuitos aparentemente inofensivos como los cursos de YouTube. 

Claro, la plataforma obtiene ingresos a través de anuncios, pero ¿qué pasa con el tiempo, la energía y la motivación que inviertes? A medida que los datos se vuelven cada vez más valiosos, es esencial evaluar cuidadosamente el impacto potencial de los cursos gratuitos de ciencia de datos en su viaje de aprendizaje. 

Con tantas opciones disponibles, puede resultar abrumador determinar cuáles proporcionarán un valor real. Por eso es crucial dar un paso atrás para considerar algunos factores críticos antes de sumergirse en cualquier recurso gratuito. Al hacerlo, se asegurará de aprovechar al máximo su experiencia de aprendizaje y, al mismo tiempo, evitará los errores comunes asociados con los cursos gratuitos.

Los cursos gratuitos a menudo ofrecen un plan de estudios único para todos, que puede no coincidir con sus necesidades de aprendizaje específicas o su nivel de habilidad. Pueden cubrir conceptos fundamentales, pero carecen de la profundidad necesaria para una comprensión integral o para abordar problemas complejos del mundo real. Algunos cursos gratuitos pueden tener todos los ingredientes necesarios para resolver problemas de datos del mundo real, pero carecen de estructura, lo que lo deja confundido sobre por dónde empezar.

Aprender un lenguaje de programación por sí solo puede ser un desafío, especialmente si no tienes experiencia técnica. La ciencia de datos es un campo que exige un enfoque práctico. Los cursos gratuitos suelen ofrecer oportunidades limitadas para el aprendizaje interactivo, como sesiones de codificación en vivo, cuestionarios, proyectos o comentarios de los instructores. Esta experiencia de aprendizaje pasivo puede impedirle aplicar conceptos de manera efectiva y, eventualmente, renunciará a aprender.

Internet está inundado de cursos gratuitos, lo que dificulta discernir la calidad y credibilidad del contenido. Algunos pueden estar desactualizados o ser enseñados por personas con experiencia limitada (falsos gurús). Invertir tu tiempo en un curso que no ofrece información precisa o actualizada puede resultar contraproducente.

Aquí hay una lista de cursos gratuitos que creo que son de alta calidad:

1. Introducción a la Programación con Python por HarvardX
2. Aprendizaje estadístico con R por StanfordOnline
3. Ciencia de datos para principiantes por Microsoft
4. Bases de datos y SQL por freeCodeCamp
5. Aprendizaje automático Zoomcamp Por DataTalks.Club

A diferencia de los cursos pagos, los recursos gratuitos no vienen con medidas de responsabilidad externa, como fechas límite o calificaciones, lo que hace que sea fácil perder impulso y abandonar el curso a mitad de camino. La falta de compromiso financiero significa que los estudiantes deben confiar únicamente en su impulso interno y disciplina para mantenerse motivados y comprometidos a completar el curso. La universidad es un gran ejemplo de esto. Los estudiantes lo piensan 100 veces antes de dejar la universidad debido a los costos que implica. La mayoría de los estudiantes completan su licenciatura porque tomaron un préstamo estudiantil y necesitan devolverlo. 

La creación de redes es una parte importante de la construcción de una carrera en ciencia de datos. Los cursos gratuitos suelen carecer del aspecto comunitario que se encuentra en los programas pagos, como la interacción entre pares, la tutoría o las redes de ex alumnos, que son invaluables para el crecimiento y las oportunidades profesionales. Hay grupos de Slack y Discord disponibles, pero normalmente están impulsados ​​por la comunidad y pueden estar inactivos. Sin embargo, en un curso pago existen moderadores y community managers que se encargan de facilitar el networking entre los estudiantes.

Los cursos pagos a menudo brindan servicios profesionales, como revisión de currículums, certificación, asistencia para la colocación laboral y preparación para entrevistas. Estos servicios son esenciales para las personas que realizan la transición a una función de ciencia de datos, pero normalmente no están disponibles en programas gratuitos. Es fundamental contar con orientación durante todo el proceso de contratación y saber cómo manejar las preguntas técnicas de la entrevista.

Si bien no siempre son necesarias, las certificaciones pueden mejorar su currículum y su credibilidad. Los cursos gratuitos pueden ofrecer certificados, pero a menudo no tienen el mismo peso que los de instituciones acreditadas (Harvard/Stanford) o plataformas reconocidas. Es posible que los empleadores no los valoren tanto, lo que podría afectar sus perspectivas laborales. Además, los exámenes de certificación evalúan habilidades clave esenciales para trabajar con datos en cualquier trabajo. Evalúan sus habilidades de codificación, gestión de datos, análisis de datos, informes y presentación.

Si bien los cursos gratuitos sobre ciencia de datos pueden ser un recurso valioso para el aprendizaje inicial o para mejorar las habilidades, tienen ciertas limitaciones. Es importante considerar estas limitaciones en relación con sus objetivos personales, estilo de aprendizaje, situación financiera y aspiraciones profesionales. Para garantizar una experiencia de aprendizaje completa y eficaz, debería considerar complementar los recursos gratuitos con otras formas de aprendizaje o invertir en un bootcamp pago. 

Al final, el factor más crucial que le ayudará a convertirse en un científico de datos profesional es su dedicación y concentración en lograr sus objetivos. No aprenderás nada si te falta el impulso necesario, sin importar cuánto dinero gastes en el curso. Entonces, antes de sumergirse en el mundo de los datos, piense diez veces si este es el camino correcto para usted.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un profesional científico de datos certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se está enfocando en la creación de contenido y escribiendo blogs técnicos sobre aprendizaje automático y tecnologías de ciencia de datos. Abid tiene una Maestría en Gestión de Tecnología y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.

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