Tôi nghĩ rằng tôi đang ở một nơi khá giống nhau, nhưng tôi sẽ đâm. Tôi bắt đầu là một sinh viên tốt nghiệp xã hội học và, khi tôi đã hoàn thành tất cả các khóa học thống kê có sẵn thông qua bộ phận của mình, lang thang vào một số khóa học cấp độ từ khoa thống kê tại trường đại học của tôi. Đó là một sự mặc khải; cách mà các giáo sư thống kê tiếp cận vấn đề hoàn toàn khác với các giáo sư xã hội của tôi - trực quan và truyền cảm hứng hơn nhiều so với những gì tôi đã học trước đây, ít công thức hơn và phụ thuộc vào rất nhiều điều mà tôi đã được dạy hoặc đã không ' t quản lý để học trong các khóa học nền tảng hơn của tôi. Tôi đã phải dạy cho bản thân rất nhiều thứ một lần nữa chỉ để theo kịp, và tôi vẫn lo lắng rằng tôi đã không thực sự đóng đinh những khái niệm nền tảng đó.
Trong bốn hoặc năm năm qua, tôi đã dành rất nhiều thời gian để đọc rộng rãi - blog, trang web này và một số sách giáo khoa nổi bật đã thực sự hữu ích. Nhưng việc tự học đó có giới hạn, điều tuyệt vời nhất không phải là tôi đã không đọc qua một số bài giảng ở trường mà là đã bốn hoặc năm năm kể từ khi tôi làm việc chặt chẽ với ai đó thực sự biết nhiều hơn tôi đã làm. Trang web này là nguồn chính của tôi để có được những quan niệm không chính xác của tôi bị bắn hạ. Điều đó làm tôi sợ, đến mức tôi dự định áp dụng các chương trình MS trong sinh học vào mùa thu này - chắc chắn sẽ tham gia một số khóa học thú vị, nhưng cũng vì tôi chỉ muốn ai đó thực hiện ý tưởng của mình và tìm hiểu xem tôi đã làm gì thực sự học được
Ngược lại, tôi đã tự dạy mình R trong cùng khoảng thời gian và trong cùng điều kiện. Cho đến khi tôi giúp tìm thấy một nhóm người dùng R khoảng một năm rưỡi trước, tôi cũng không thực sự có ai chỉ ra các cấu trúc ngu ngốc trắng trợn trong mã của mình. Nhưng tôi không cảm thấy lo lắng gần như giống nhau về mã của mình, phần lớn bởi vì lập trình cuối cùng đi đến một câu hỏi liệu có thứ gì đó hoạt động không. Tôi không có ý làm giảm các thách thức ở đó - Tôi đã tham gia StackOverflow đủ lâu để biết rằng, đối với các nhà phát triển phần mềm thực sự, có một số lượng lớn chuyên môn để tạo ra thứ gì đó thanh lịch, hiệu quả, dễ bảo trì, dễ thích nghi và dễ dàng -để sử dụng. Nhưng phần mềm cuối cùng được đánh giá dựa trên mức độ nó thực hiện chức năng của nó. Như bạn nói, số liệu thống kê gần như là vấn đề ngược lại - phần mềm thống kê hiện đại giúp dễ dàng tạo ra các mô hình phức tạp, nhưng trong nhiều trường hợp chúng ta không có hệ thống tốt để đảm bảo rằng các mô hình đó đáng giá. Thật khó để tạo lại nhiều phân tích được công bố và tái tạo các nghiên cứu được công bố trước đó từ đầu không hào nhoáng như tạo ra những khám phá mới (áp dụng các trích dẫn sợ hãi khi bạn thấy phù hợp). Tôi hầu như luôn biết khi nào các chương trình của tôi là rác, nhưng tôi không bao giờ hoàn toàn chắc chắn rằng các mô hình của tôi là tốt. t quyến rũ như thực hiện những khám phá mới (áp dụng trích dẫn sợ hãi khi bạn thấy phù hợp). Tôi hầu như luôn biết khi nào các chương trình của tôi là rác, nhưng tôi không bao giờ hoàn toàn chắc chắn rằng các mô hình của tôi là tốt. t quyến rũ như thực hiện những khám phá mới (áp dụng trích dẫn sợ hãi khi bạn thấy phù hợp). Tôi hầu như luôn biết khi nào các chương trình của tôi là rác, nhưng tôi không bao giờ hoàn toàn chắc chắn rằng các mô hình của tôi là tốt.
Vì vậy, ... như trong lập trình, tôi nghĩ việc tự học là điều cần thiết. Nhưng tôi cũng nghĩ rằng việc có một người cố vấn hoặc đồng nghiệp xung quanh, những người sẽ đưa ra những ý tưởng với bạn, đưa bạn đến những suy nghĩ mới và đá vào mông bạn khi cần thiết. Giáo dục chính quy là một cách để gặp những người như vậy. Việc nó có hiệu quả hay không phụ thuộc nhiều vào hoàn cảnh của bạn ...