大数据分析培训课程教学指南

　　您可以通过多种方式在线和面授学习大数据分析培训课程。但是在AAA教育，我们采用了独特的方法，该方法基于我们自己的经验以及数十万学生完成数百万个屏幕的多年数据。
 

　　在大数据分析培训课程教学指南中，我们将解释什么是主动学习大数据分析课程，以及为什么讲授我们的方法。

　　什么是现行课程?
 

　　简而言之，有三件事使我们的“主动课程”与其他种类的大数据分析教育区分开来：
 

　　a.精心策划的内容

　　b.动手学习循环

　　c.数据驱动的优化
 

　　我们将更详细地研究这三件事，以解释为什么要这样做，以及为什么我们认为这种方法反映了教授大数据分析技能的最有效方法。
 

　　精心策划的内容
 

　　使我们的“主动学习课程”与其他活动课程区分开来的一件事是，它是由内部专家精心设计的。
 

　　基于实际数据的内容。
 

　　我们的内容团队由前任教师和前任数据专业人士组成。但是，在决定创建什么课程内容时，我们首先要接触更广泛的社区。
 

　　我们分析了来自世界各地的数百个职位，以便我们可以教授最需求的知识。我们还与工作大数据分析家和该领域的其他专家交谈，以获取有关学生在专业背景下使用数据真正需要的技能的更多信息。
 

　　课程本身也着重于教授实际技能。在学习新的编程和统计概念时，您将面临解决现实数据分析和大数据分析问题的挑战，这些问题与您在工作场所遇到的问题类似。
 

　　在线学习的一个主要障碍可能是课程之间的差距，迫使您在其他地方追逐知识。
 

　　课程顺序无间隔。
 

　　因为我们的课程都是由行业内专业的老师传授，所以我们在编写课程时还考虑每门课程如何适合我们现有的课程目录。
 

　　尽管您可以自由选择以任何顺序学习课程，但是我们的每条学习路径都是精心设计的课程序列，使您可以从绝对的初学者开始，而无需编写代码。
 

　　完成每门课程后，您将可以直接跳到下一门课程，而不必浪费时间寻求先决条件或使用百度搜索来填补知识空白。因为我们控制和计划课程的各个方面，所以我们没有任何差距。
 

　　这种精心安排的课程顺序还使我们可以使用以后的课程来帮助您复习和练习您在顺序中较早的课程中掌握的技能。这使我们能够利用间隔效应，帮助确保您在学习过程中保持所学内容。
 

　　动手学习循环
 

　　现行课程的最强原则之一是要有效学习，您需要定期应用所学知识。这不仅仅是一种理论，还有很多科学可以支持它。例如，2014年的一项元研究发现，在STEM课程中没有定期运用所学知识的学生失败的可能性是其1.5倍。
 

　　学习>应用>反馈周期。
 

　　我们的交互式平台旨在让您尽快动手学习所学内容。在每个屏幕上，您都会读到一个新概念，然后立即编写代码，然后由我们的答案检查器检查该代码，使他们面临应用挑战。以典型的节奏学习，如果不编写代码，学生不可能在我们的平台上走五分钟。

　　当学生将AAA教育与其他类似的学习平台进行比较时，我们听到的一件事是AAA教育“实际上使您思考”。那是设计使然。在此过程的每个步骤中，我们都想挑战您在专业环境中要做的事情：编写真实的代码来解决问题。
 

　　我们认为，拥有一个真正快速的反馈循环-您学到一些知识，快速编写代码以应用它，然后答案检查器会告诉您您是否做对了-使学习更具吸引力且更有效。它还使您可以按照自己的节奏进行学习，并使学习课程更适应繁忙的日程。
 

　　但是我们也知道，现实世界中的大数据分析工作并非零碎发生。这就是为什么我们的每门课程都以一个指导性项目结束的原因。这些项目模拟了现实的大数据分析工作。他们会挑战您综合和应用到目前为止所学的知识，同时在需要时仍会提供一些指导，以确保您不会感到沮丧。而且它们可以帮助您建立大数据分析项目的投资组合，以便在您下一份工作申请时可以借鉴。
 

　　为什么没有视频?
 

　　缺少视频是我们的“主动课程”与大多数其他课程之间的最大区别之一。我们可能可以写一本书，说明为什么我们不使用视频教授大数据分析，但是以下是其中一些最大的原因的简要概述：
 

　　a.在学习过程中，任何学生都将看到他们的重点水平发生变化。很自然，我们的大脑无法长时间保持完全一致的专注力和理解力。如果您通过阅读来学习，那么这些微小的差异就无关紧要了。您自然会调整阅读速度以应对这些变化。但是视频以统一的速度播放，这意味着对于许多学生来说，有时会感觉视频太慢，而有时感觉太快。这可能导致无聊和/或内容丢失。

　　b.没有人会在第一次尝试时就做好一切。与简单的相比，当您不得不回头查看某些内容时，通过视频进行搜索可能会令人沮丧且耗时Ctrl + F。

　　c.观看人员代码可能很棘手。很容易看到其他人在做某事并且感觉像您对它有所了解，只是后来意识到当您尝试自己应用它时，您并没有像您想象的那样理解它。

　　d.对于非母语人士(甚至带字幕)和互联网带宽受限或连接速度慢的学生，视频可能会很困难。

　　e.除非影片很短，否则请减慢学习>应用反馈循环的速度。
 

　　此外，尽管这些本身并不是视频的问题，但是许多视频学习平台都缺乏代码运行功能，因此需要通过多项选择和填空测验来测试学生。我们认为这不是一种有效的教学方法-如果您实际上不是在编写代码，那么您实际上并没有真正在应用所学的知识。
 

　　学习编写代码的最佳方法是编写代码，而不是看着别人编写代码。
 

　　真实数据，真实问题，真实代码。
 

　　因为我们的重点是教授准备工作的技能，所以我们所有的课程都使用真实的数据集，并挑战您通过编写真实的代码来解决实际的大数据分析问题。
 

　　换句话说，如果您的目标是使用真实数据集来解决真实大数据分析问题，那么您的学习和实践应该使用真实数据集来解决真实大数据分析问题。这就是为什么即使从未接触过代码的AAA教育学生也将在开始他们的第一门课程后的几分钟内使用真实数据集。
 

　　专家数据驱动的优化
 

　　使我们的“主动课程”与众不同的另一件事是它不是静态的。我们一直在为自己的道路添加新的课程，但是我们也在跟踪大量数据并不断征求反馈意见，以便我们可以不断改进已有的内容。
 

　　利用数据进行更有效的教学。
 

　　我们的平台收集了大量有关我们的课程，任务和屏幕的执行情况的数据。这使我们内部的课程作者可以快速发现其中一门课程有问题。
 

　　例如，如果在特定屏幕上运行的代码异常多而失败，则可能表明该屏幕在过程中的位置过高，需要修改或移动。
 

　　课程作者经常会利用这些数据来进行课程优化，其中可能包括更改练习，调整说明和转移内容。最终结果是高度优化并不断改进的课程设置。
 

　　学生反馈。
 

　　在AAA教育，我们热爱数据-并不奇怪-但我们也会定期征集学生对我们课程的定性反馈。学生的反馈可以帮助我们确定从数据中可能看不到的需要改进的地方，它可以是另一个有价值的工具，可以帮助我们的课程作者优化课程，以确保学生获得成功。
 

　　内部专业知识。
 

　　之所以可以进行持续的优化，是因为我们几乎所有课程都是由AAA教育的全职员工在内部编写的。
 

　　这样可以确保有人对每门课程负责。如果出现问题，课程作者可以立即解决。如果有方法可以改进特定课程，则课程作者会在定期检查课程效果的过程中发现它。
 

　　这也意味着我们可以确保所有课程作者都能跟上教育研究和大数据分析行业的最新发展。我们定期就新的教学研究进行小组讨论，并且跟踪行业趋势，以便当新技能，库，程序包，工作流和流程在大数据分析世界中流行时，可以将其应用到我们的课程中。
 

　　当然，除了优化我们现有的课程之外，我们还在不断地开发新课程，以为我们现有的路径增加更多价值并创建新的路径。例如，在2019年，我们推出了十二门新课程和两条经过全面修改的路径。
 

　　简而言之，大数据分析课程的特殊之处在于三点：
 

　　a.我们精心策划的内容

　　b.我们快速的动手学习循环

　　c.数据驱动的优化使出色的课程变得出色