A Year Of DataCamp Taught Me NOTHING | DataCamp Disaster: How I Wasted a Year of My Life

Summary

このビデオスクリプトでは、データサイエンスへの道のりを振り返る。2年前にプログラミングやR言語を全く知らなかったが、データキャンプのコースを通じてPythonとSQLを学び始めた。しかし、大学院でのデータサイエンスとAIの修士課程に進んだことで、学んだことが足りなかったことに気づいた。データキャンプのビデオとインタラクティブな演習は魅力的だが、短時間で真に学ぶには不十分で、基礎が不安定になる。また、実際のプロジェクトでの学びやエラーハンドリングのスキルが不足していると感じた。プロジェクトの重要性やデータサイエンスのビジネスへの貢献についても十分に説明されていない。しかし、基本を知った後には、データキャンプが提供する価値は大きいと感じる。

Takeaways

• 😃 数年前、私は1行もコードを書けず、Rについても知らなかった。
• 🐍 プログラミングの世界に入り、最初に学んだ言語はSQLとPythonだった。
• 🎓 データサイエンスとAIの修士号を取得し、最初の仕事に就いた。
• 📚 DataCampでSQLとPythonのコースを受講したが、実際のスキルはあまり身に付かなかった。
• 😟 初めてのコーディング課題で苦労し、辞めることも考えたが、最終的に修士号を取得した。
• 🖥️ DataCampの動画は短く、2～3分程度で新しい概念を教えるが、深く学ぶのには不十分だった。
• 📖 動画の後にブランクを埋める形式の問題が出されるが、実際にスキルを習得するのには役立たなかった。
• 🧩 DataCampは個々の概念を独立して教えるため、実際のプロジェクトのように全体を理解するのが難しい。
• 🔄 DataCampはエラーの対処方法を教えないため、自己学習が必要だった。
• 🏆 DataCampは進行状況を感じさせるためにゲーム化しているが、実際の学習効果は低い。
• 📊 プロジェクトの重要性を十分に説明せず、プロジェクトを通じた学習が少なかった。
• 💼 データサイエンティストがなぜ重要で、どのようにビジネスに価値をもたらすかを説明していない。
• 👍 DataCampは基礎を知っている人には有益だが、初心者には難しいと感じた。

Q & A

データキャンプで学んだ最初の2つのプログラミング言語は何ですか？

SQLとPythonです。

データキャンプのコースで感じた最大の問題は何ですか？

概念を短時間で教えられ、十分に強化されないことです。

著者が最初のコーディング課題で経験したことは何ですか？

非常にシンプルな課題にもかかわらず、大きなストレスを感じ、睡眠不足になりました。

データキャンプの教材で欠けていると感じた点は何ですか？

ライブラリの説明やエラーの検索方法など、基本的な説明が不足していると感じました。

データキャンプの練習問題の主な欠点は何ですか？

問題が簡単すぎて、実際のスキルが身につかないことです。

データキャンプのゲーム化の利点と欠点は何ですか？

利点はモチベーションを保つことですが、欠点はポイント獲得を優先して本質的な学習が疎かになることです。

著者がデータキャンプのコースで感じた、学習の空白とは何ですか？

実際のプロジェクトや現実世界のシナリオを反映していないことです。

データキャンプのプロジェクトの問題点は何ですか？

プロジェクトがあまりにも分かりやすくなりすぎて、本質的な学びが少ないことです。

著者がデータサイエンスの修士課程で経験した最初の課題の成績は？

49点で、これまでで最低の成績でした。

著者がデータキャンプを再評価したときに感じたことは何ですか？

基本的な知識があるときに使用すると、データキャンプは非常に有益だと感じました。