世上无难事,我用edX。
我不知道未来科技会发展成怎样,但是我知道在edX学习的东西永远不会落后。
I am Parson,黄灿星星,来自广东财经大学统计学。现在大三,在学校学专业课的同时,也在edX补充一些专业必要的而国内没有开设的课程。
发现edX,还得从个人性格爱好说起。
我喜欢解决实际问题,去发现新知识,打开新世界的大门,然后把它分享给我的朋友们。
我希望我以后的工作是充满挑战性和创意性的,只有这样才会让我不断保持活力,提升个人价值,更有意义的生活。
我的爱好是逻辑推理,尤其是福尔摩斯那种,非常喜欢探讨一些奇怪的算术题或者是奥数题,因为解开谜底的时候真的很有成就感呀!
我的特长是计算机,那是因为我出身自书香世家,是独生子女,小时候没什么朋友玩,那就只好跟计算机做朋友咯。有事没事我都会跟计算机交流,试图让它跟我说话,所以练就了今天的一个技术。
如果有那么一个职业能满足我以上所有特点,我会非常开心我找到了方向。
幸运的是,我真的找到了,这个职业是数据科学家。
不幸的是,前往数据科学家的道路每一条都不是正常人可以达到的,再者,我本科是在双非院校,在教学水平、资源和平台有限的情况下,我需要付出加倍的努力,去额外寻找更高级的教育。
读研或者留学?有考虑过,但是还是希望有一种更直接的方式。然后,我发现了edX的来自微软官方的数据科学职业认证项目。
Why edX?
我本来想搜索哈佛大与麻省理工大的数据科学专业的课程设置,没想到Google的算法Return给我的是哈佛大学x麻省理工学院共同创立的非营利网络教育项目:edX。
Surprised!点进去发现了我想要的课程,最重要的是它是系统性的学习而不是单科的,这就意味这我不需要自己去筹备资源,edX已经为我准备好了,而且我只需要乖乖听话严格按课程表学就可以了。
https://www.edx.org/microsoft-professional-program-certficate-data-science
现在我已经旁听(没有资助学费好贵)而且完成了六门课,到了最核心的内容机器学习部分。所以我学到了什么呢?
数据科学入门:
https://www.edx.org/course/data-science-orientation-microsoft-dat101x-2
用了一个例子就贯穿了整个课程。
小明想要提高自己的销售收入,于是他记录了每一天的销售情况,希望从中得到一些方向。
沿着课程,我把原始表格变成了这样。
它用讲故事的方式,演示了一遍数据科学解决问题的整个过程。我学到了如何使数据更有表现力(数据可视化),针对不同的目的用哪些不同的方法去解决,最终如何得到结论。
这门课是数据科学的敲门砖,可以用来检验你到底适不适合数据科学。
机器学习
https://www.edx.org/microsoft-professional-program-certficate-data-science
用简明的语言和思维导图取代繁琐难懂的数学符号,教会你如何搭建“会学习的机器”。
虽然不清楚以后能否顺利从事数据相关的工作,但是在这系列的学习过程我整个人的思维是有显著提升,工作效率也明显加快,专业技能也是越发娴熟。
学习的过程中有试着去找实习,发现各个公司都很缺这个岗位,而且不难通过面试。不过如果过了面试,需要马上入岗,独立完成工作那种,而我的学习还没有完成,只学到一半就去实习我担心错过了后面最精彩的内容。
总之,别想太多,喜欢就去学,不要半途而废!毕竟对于我来说,大学是我最后一段可以系统化学习的时间,以后工作最多就是偶尔学个两三天了。
课程都是全英的,没有中文翻译,这点比较可惜。一开始我也以为自己无法接受,因为我不知道自己能否听懂,于是我组建了一个学习群。
一开始大家都是饱满热情,到后面发现许多同学只是感兴趣想了解和认识,并不是希望深入了解技能。
所以挺想再次建一个群,这次希望聚集的是真正想学技能的人,然后每天学习打卡发群上共享,一同探讨。或许,还能发现伯乐还有志同道合的小伙伴呢。
有兴趣一起学习数据科学的小伙伴,或者希望有学习交流的小伙伴,可以加我噢!
再次感谢edX给我学习到最前沿技术的机会,希望接下来会有更多中文课程,也希望能参与到更多有利于职业发展的活动。
感谢黄灿星星的分享,对相关课程感兴趣的同学可以联系他,一起成立学习小组。
如果你也希望和大家分享自己的edX故事,请通过邮件投稿 junjie@edx.org 录用者将有机会获得edX精美纪念品,以及加入edX中国俱乐部,认识一批志同道合的小伙伴,并获得更多线上线下活动的机会。
如果不熟悉如何注册与学习edX课程,可以参考一下新手指南。
edX是什么?
edX是哈佛大学和麻省理工学院共同创立的非营利网络教育平台,旨在向全球提供来自哈佛大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、普林斯顿大学、香港大学、香港科技大学、清华大学、北京大学、微软、IMF、IEEE、ACCA、Smithsonian等110所顶尖高校及组织提供的一千多门免费MOOC(大规模在线公开课)。
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