একটি পড়াশোনা শিক্ষা বনাম স্ব গবেষণা?


28

প্রোগ্রামার্স.এসই তে একই উদ্দেশ্য নিয়ে একটি প্রশ্ন রয়েছে । এই প্রশ্নের কয়েকটি বেশ ভাল উত্তর রয়েছে তবে সাধারণ থিমটি মনে হয় স্ব-গবেষণা ব্যতিরেকে আপনি কোথাও পাবেন না।

স্পষ্টতই প্রোগ্রামিং এবং পরিসংখ্যানের মধ্যে কিছু বড় পার্থক্য রয়েছে - প্রোগ্রামিংয়ের সাথে আপনি সত্যিই কিছু প্রাথমিক যুক্তি শিখছেন এবং তারপরে বারবার প্রয়োগ করেছেন applying নতুন ভাষা সব একই বেসিক ধারণা ব্যবহার করে। স্ব অধ্যয়ন আপনাকে আরও উন্নত ধারণাগুলি শিখতে এবং আরও দক্ষ হতে দেয়। এই ধরণের স্টাফ শেখানো বেশ কঠিন।

পরিসংখ্যান একেবারে পৃথক। যুক্ত যুক্তি প্রয়োগ করা সহজ - কারণ অন্য কেউ সাধারণত পদ্ধতিটি রেখেছেন। প্রকৃতপক্ষে, পদ্ধতিগুলি সাধারণত বিশ্ববিদ্যালয়গুলিতে শেখানো হয় of তবে পরিসংখ্যানগুলি এর চেয়ে সত্যই গভীর এবং এগুলি কিছু উচ্চ স্তরের ধারণার সাথে জড়িত। এমনকি এই ধারণাগুলি সন্ধান করাও শক্ত, যদি আপনার শেখানো সমস্তই যদি পরিসংখ্যান প্রয়োগ করা হয় তবে সেগুলি বুঝতে দেওয়া যাক (যদিও আমি ভাবছি যে ক্ষেত্রের জারগানের কারণে এটি কতটা হতে পারে)। এছাড়াও, আমি দেখতে পেলাম যে প্রোগ্রামিংয়ে স্ব-অধ্যয়নের মধ্যে নিজেকে নতুন ধারণার সাথে পরিচয় করিয়ে দেওয়ার জন্য প্রচুর সংক্ষিপ্ত নিবন্ধ / ব্লগ পড়া জড়িত রয়েছে, যেখানে পরিসংখ্যান সম্পর্কে অ্যাক্সেসযোগ্য নিবন্ধগুলি প্রায় সর্বদা সর্বশেষ শিক্ষানবিশকে লক্ষ্য করে থাকে এবং তাই অগ্রগামী নববিদের মতো কিছুটা অকেজো, যেমন নিজেকে।

সুতরাং প্রশ্নটি হল: পরিসংখ্যানের জন্য কোনও বিশ্ববিদ্যালয় শিক্ষার চেয়ে স্ব-অধ্যয়ন কি কম বা কম উপযুক্ত? স্ব-অধ্যয়নের জন্য কোন পদ্ধতিগুলি এখানে কাজ করে? এর আগে মানুষের জন্য কী কাজ করেছে তার কোনও উদাহরণ স্বাগত হবে।

(এটি সম্ভবত একটি সম্প্রদায়ের উইকি হওয়া উচিত, তবে আমি কোনও চেকবক্স দেখতে পাচ্ছি না)



@ কার্ডিনাল: অবশ্যই আপনি উত্তর সেখানে দুর্দান্ত আছে। আশা করি এই প্রশ্নটির পরিপূরক হয়ে উঠবে, এবং সেই প্রশ্নের সদৃশ হবে না।
nnot101

2
আমি এটি একটি সদৃশ মনে করি না। আমি মনে করি সেখানে সমস্ত উত্তর এবং অনেক মন্তব্য দরকারী অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে। চিয়ার্স। :)
কার্ডিনাল

উত্তর:


14

আমি মনে করি আমি মোটামুটি একই জায়গায় আছি তবে আমি ছুরিকাঘাত করব। আমি সমাজবিজ্ঞানের গ্র্যাজুয়েট শিক্ষার্থী হিসাবে শুরু করেছি এবং একবার আমি আমার বিভাগের মাধ্যমে উপলব্ধ সকল স্ট্যাটাস কোর্সগুলি শেষ করে আমার বিশ্ববিদ্যালয়ের স্ট্যাটাস বিভাগের কিছু গ্রেড-স্তরের কোর্সে ঘুরেছি। এটা ওহী ছিল; পরিসংখ্যান অধ্যাপকরা যেভাবে সমস্যাগুলির কাছে পৌঁছেছিলেন তা আমার সমাজ অধ্যাপকদের চেয়ে মূলত আলাদা ছিল - যা আমি আগে শিখেছি তার চেয়ে অনেক বেশি স্বজ্ঞাত এবং অনুপ্রেরণামূলক, অনেকটা সূত্রপূর্ণ, এবং এমন অনেক কিছুর উপর নির্ভরশীল যেগুলি আমাকে শেখানো হয়নি বা হেনেনি ' টি আমার আরও ফাউন্ডেশনাল কোর্সে শিখতে সক্ষম হয়েছে managed শুধু চালিয়ে যাওয়ার জন্য আমাকে নিজেকে আবার অনেক কিছু শিখতে হয়েছিল এবং এখনও আমি উদ্বেগ করছি যে আমি এই ভিত্তিক ধারণাগুলি সত্যিই নখ করি নি।

মধ্যবর্তী চার বা পাঁচ বছরে, আমি বিস্তৃতভাবে পড়তে অনেক সময় ব্যয় করেছি - ব্লগ, এই সাইট এবং কিছু স্ট্যান্ডআউট পাঠ্যপুস্তক সত্যই সহায়ক হয়েছে। তবে সেই আত্ম-শিক্ষার সীমাবদ্ধতা রয়েছে যার মধ্যে সর্বাধিকটি হ'ল আমি স্কুলে কিছু বক্তৃতা দিয়ে বসেছি না বরং তার চেয়ে চার বা পাঁচ বছর হয়েছে যেহেতু আমি কারও সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেছি যিনি আমার চেয়ে বেশি কিছু জানেন। করেছিল. এই সাইটটি আমার ভুল ধারণাগুলি বন্ধ করার প্রাথমিক উত্স। এটি আমাকে ভীতি প্রদর্শন করে, আমি এই পতনের দিকে বায়োস্ট্যাটগুলিতে এমএস প্রোগ্রামগুলিতে প্রয়োগ করার পরিকল্পনা করছি - কিছু আকর্ষণীয় কোর্স করার জন্য, অবশ্যই, তবে এটির কারণও আমি চাই যে কেউ আমার ধারণাগুলি সম্পর্কে মোটামুটি চালাবেন এবং আমি কী খুঁজে বের করব সত্যিই শিখেছি।

বিপরীতে, আমি নিজেকে প্রায় একই সময়কালে এবং একই পরিস্থিতিতে অধ্যাপনা করছি। প্রায় দেড় বছর আগে আমি কোনও আর ব্যবহারকারীর গোষ্ঠী খুঁজে না পাওয়া পর্যন্ত আমার কোডটিতে নির্লজ্জভাবে নির্বোধ নির্মাণগুলি দেখানোর মতো সত্যিকার অর্থে আমারও কেউ ছিল না। তবে আমি আমার কোড সম্পর্কে প্রায় একই উদ্বিগ্নতা অনুভব করি না, কারণ বেশিরভাগ ক্ষেত্রে প্রোগ্রামিংই শেষ পর্যন্ত কিছু কাজ করে কিনা সে সম্পর্কে একটি প্রশ্নে আসে। আমি সেখানে চ্যালেঞ্জগুলি হ্রাস করার অর্থ চাই না - সত্যিকারের সফটওয়্যার বিকাশকারীদের জন্য, স্ট্যাকওভারফ্লোতে আমি অনেক আগে থেকে জানতে পেরেছি যে মার্জিত, পারফরম্যান্স, রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য, অভিযোজ্য, এবং সহজ কিছু তৈরি করতে চলেছে -ব্যবহার করা. তবে সফ্টওয়্যারটি শেষ পর্যন্ত বিচার করা হয় যে এটি কীভাবে তার কার্য সম্পাদন করে। তুমি যা বল, পরিসংখ্যান প্রায় বিপরীত সমস্যা আছে - আধুনিক পরিসংখ্যান সফ্টওয়্যার জটিল মডেল crank তুলনামূলকভাবে সহজ করে তোলে, কিন্তু অনেক ক্ষেত্রে আমাদের কাছে সেই মডেলগুলি জঘন্য মূল্যবান তা নিশ্চিত করার জন্য ভাল ব্যবস্থা নেই। অনেক প্রকাশিত বিশ্লেষণ পুনরায় তৈরি করা কঠিন, এবং স্ক্র্যাচ থেকে পূর্বে প্রকাশিত গবেষণাগুলি পুনরুত্পাদন করা নতুন আবিষ্কার করার মতো চটকদার নয় (যেমনটি আপনি উপযুক্ত দেখেন ততই ভয়ঙ্কর উক্তি প্রয়োগ করুন)। আমি প্রায় সবসময় জানি যখন আমার প্রোগ্রামগুলি আবর্জনা হয় তবে আমি কখনই সম্পূর্ণরূপে নিশ্চিত নই যে আমার মডেলগুলি ভাল। টি নতুন আবিষ্কার করার মতো গ্ল্যামারাস (আপনার ফিট হিসাবে দেখতে ভয়ঙ্কর উক্তি প্রয়োগ করুন)। আমি প্রায় সবসময় জানি যখন আমার প্রোগ্রামগুলি আবর্জনা হয় তবে আমি কখনই সম্পূর্ণরূপে নিশ্চিত নই যে আমার মডেলগুলি ভাল। টি নতুন আবিষ্কার করার মতো গ্ল্যামারাস (আপনার ফিট হিসাবে দেখতে ভয়ঙ্কর উক্তি প্রয়োগ করুন)। আমি প্রায় সবসময় জানি যখন আমার প্রোগ্রামগুলি আবর্জনা হয় তবে আমি কখনই সম্পূর্ণরূপে নিশ্চিত নই যে আমার মডেলগুলি ভাল।

তাই ... প্রোগ্রামিংয়ের মতো আমিও মনে করি স্ব-শেখা জরুরি। তবে আমি আরও মনে করি যে এমন একজন পরামর্শদাতা বা সমবয়সী হওয়া আপনার চারপাশে থাকা সমালোচকদের পক্ষে গুরুত্বপূর্ণ যারা আপনার সাথে আইডিয়া ঘুরিয়ে দেবে, আপনাকে নতুন চিন্তায় উন্মোচিত করবে এবং যখন প্রয়োজন হবে তখন আপনার গাধাটিকে লাথি মারবে। এই জাতীয় লোকের সাথে দেখা করার এক উপায় হল আনুষ্ঠানিক শিক্ষা। এটি কোনও দক্ষ একজন আপনার পরিস্থিতিতে আরও নির্ভর করে ...


@ naught101 পূর্ববর্তী ক্ষেত্রে, আমি একধরণের অনুভব করছি যে আপনি যা বলেছেন তা আমি কেবল পুনরায় পুনঃস্থাপন করেছি। আশা করি এটি সম্পূর্ণরূপে নয় ...
ম্যাট পার্কার

কিছুটা রিহ্যাশ, তবে কিছু আকর্ষণীয় বিষয়ও :) আপনার পরামর্শদাতার মন্তব্য আমাকে মনে করিয়ে দেয়, গত বছরের অংশে আমার কাছে একটি প্রোগ্রামিং মেন্টর ছিল (নন-সায়েন্স সম্পর্কিত, একটি অনানুষ্ঠানিক জিএসওসি এর মতো কিছু )। এটি একটি অত্যন্ত কার্যকর প্রক্রিয়া, এবং কেবলমাত্র আমার পক্ষে উপকারী নয়, কারণ এটি কিছু বিস্তৃতভাবে দরকারী ওপেন সোর্স ওয়েব ফ্রেমওয়ার্ক কোডের বিকাশের দিকে এগিয়ে গেছে। দুর্ভাগ্যক্রমে, আমার বর্তমান প্রকল্পটি তুলনামূলকভাবে নতুন মডেল সংমিশ্রণ পদ্ধতিটি পরীক্ষা করতে সহায়তা করবে, যদিও পরিসংখ্যানগুলিতে এই জাতীয় পারস্পরিক উপকারী পরামর্শদাতা হতে পারে তা দেখতে আমার অসুবিধা হচ্ছে।
naught101

13

একটি দুর্দান্ত প্রশ্নের জন্য +1। আমি মনে করি দীর্ঘমেয়াদে আপনি সর্বদা একটি ফর্ম বা অন্য রূপে স্ব-অধ্যয়নের উপর নির্ভর করতে চলেছেন। আপনি যদি মৌলিকগুলির সাথে অস্বস্তি বোধ করেন তবে আনুষ্ঠানিক ক্লাসগুলি দুর্দান্ত হবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি প্রয়োগিত পরিসংখ্যানগুলির বিষয়ে দৃ feel়তা বোধ করেন তবে মনে হয় না যে আপনার অন্তর্নিহিত গণিতের কোনও বোঝা আছে, গাণিতিক পরিসংখ্যান ক্লাসগুলি যাওয়ার পথ হিসাবে চলেছে। এমনকি সেখানে, যদিও, গ্রেড স্কুল শেষ পর্যন্ত আপনার নিজেরাই ক্ষেত্রটি নেভিগেট করতে শিখতে চলেছে।

সিভির প্রশংসা গাইতে আমি এই সুযোগটি নিতে চাই। আমি সত্যই বলেছি যে এই সাইটটি আপনার উদ্বেগের জবাব হতে চলেছে। এটি সত্য যে সেখানে প্রচুর সংস্থান রয়েছে যা উপযুক্ত স্তরের দিকে লক্ষ্য রাখে না (হয় খুব বেশি বা খুব কম) এবং আপনার যা প্রয়োজন তা খুঁজে পাওয়া খুব কঠিন is আমার ধারণা হ'ল বইগুলি প্রায়শই আপনার স্তরের সেরা স্তরে চলে আসে; এগুলি আরও বিস্তৃত হতে চলেছে এবং যে কোনও বিষয়ের জন্য প্রায় কোনও গণিত ছাড়াই খাঁটি তাত্ত্বিক গ্রন্থগুলির মধ্যে অনেকগুলি মধ্যবর্তী স্তর রয়েছে। আপনি নীচে সিভি অনুসন্ধান করতে পারেনএবং যদি আপনি ঠিক মতো কিছু না পান তবে একটি নতুন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন। সাধারণভাবে, আপনি যদি কিছু নির্দিষ্ট ধারণা সম্পর্কে অনিশ্চিত থাকেন তবে কেবল এটি সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন। এমনকি কেবল সাইটে প্রায় পড়া এবং লিঙ্কগুলি অনুসরণ করা অবিশ্বাস্যভাবে তথ্যবহুল - আমি সাইটে সক্রিয় হওয়ার পর থেকে আমি কতটা শিখেছি তা অবাক করে দিয়েছি।

স্ব-অধ্যয়নের ক্ষেত্রে সাহায্যকারী নির্দিষ্ট কৌশলগুলির ক্ষেত্রে, দুটি জিনিস আমাকে সবচেয়ে বেশি সহায়তা করেছে। প্রথমত, প্রয়োগিত পরিসংখ্যান সহ, এটি প্রোগ্রামিংয়ের মতোই, বা কার্নেগি হলের সাথে অনুশীলন করার মতোই। ডেটা সেটগুলি খুঁজে পাওয়ার চেষ্টা করুন (সম্ভব হলে বাস্তব-বিশ্ব) এবং সেগুলি অন্বেষণ করুন; ডেটা দেখুন, সম্ভবত কী চলছে তা নিয়ে চিন্তা করুন, কিছু মডেল ফিট করুন এবং সেগুলি যুক্তিসঙ্গত কিনা তা পরীক্ষা করে দেখুন ইত্যাদি আপনি যত বেশি এটি করতে পারবেন ততই আপনি ভাল হবেন। বিভিন্ন কৌশল অবলম্বন করে যে তাত্ত্বিক ধারণাগুলি বোঝার জন্য, অনুকরণটি আমার পক্ষে কাজ করে। যখন আমি কোনও বিষয়ে পড়েছি এবং এটি বলে যে এটি একটি নির্দিষ্ট উপায়ে কাজ করে বা কোনও শর্তে ভেঙে যায়, আমি প্রায়শই এই শর্তগুলি তৈরি করতে এবং সেই প্রক্রিয়া থেকে ডেটা উত্পন্ন করার জন্য একটি সামান্য কোড লিখি, তারপরে মডেলটিকে ফিট করে এবং যা সূচক প্রাসঙ্গিক তা সঞ্চয় করি , নীচে যে একটি লুপ, এবং এটি সঙ্গে খেলুন। এই সত্যিই আমি বেশ কিছু বুঝতে পেরেছি। আমি কিছু সম্পর্কে পড়তে পারি, এবং এটি পুরোপুরি পরিষ্কার হতে পারে - আমি এমনকি এটি ঘুরিয়েও ব্যাখ্যা করতে পারি - তবে আমি আসলে তা করি নাএটি পেতে না হওয়া পর্যন্ত আমি এটা তৈরি করুন এবং এটিকে ক্রিয়াটি দেখতে পারেন।


2

পরিসংখ্যানের তাত্ত্বিক ভিত্তিটি কেবল আপনার ডেস্কে পড়ার কারণে যে সমস্যাগুলি হয় সেগুলি নিয়ে কাজ করেই বিষয়টির একটি ভাল বোঝার পক্ষে সক্ষম হতে পারে। আমি দেখেছি বেশিরভাগ বৃহত্তম পরিসংখ্যান প্রট-ফলস প্রোগ্রামিং বা গাণিতিক ব্যাকগ্রাউন্ডযুক্ত লোকদের কাছ থেকে এসেছেন যারা নির্দ্বিধায় ধরে নিয়েছিলেন যে কীভাবে সম্ভাবনাগুলি কোড করবেন বা কীভাবে কাজ করবেন তা জেনে রাখা পরিসংখ্যান জানার সমান।

সর্বোপরি, আত্ম-অধ্যয়নের একটি ভাল চিন্তা-ভাবনা প্রোগ্রামটি কাজটি না করার কোনও কারণ নেই। এবং এটি করে, কিছু লোকের জন্য: রয়্যাল স্ট্যাটিস্টিকাল সোসাইটির স্নাতক ডিপ্লোমা দেখুন । পাঠ্যপুস্তক পড়ার কোনও অভাব নেই (& কক্স, বার্জার, টুকি, নেল্ডার এবং এফ্রন পছন্দ করে লিখেছেন), জিনিসগুলি চেষ্টা করার জন্য দুর্দান্ত ফ্রি সফটওয়্যার (আর), এবং অবশ্যই সন্দেহগুলি সমাধানের জন্য ক্রসকে বৈধতা দেওয়া হয়েছে।


1

প্রোগ্রামিংয়ের জন্য আমি স্বীকার করি যে স্ব-অধ্যয়ন হ'ল উপায়। আমি পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে কাজ করার সময় কয়েক মাস ধরে নিজেকে আর পড়িয়েছি। আমি আর নতুন প্রোগ্রাম শিখতে পারি কিনা তা দেখার জন্য আমি আর প্রোগ্রামিংয়ে একটি কোর্সেরা কোর্স নিয়েছি এবং আমার দৃ background় ব্যাকগ্রাউন্ড থাকায় আমি এটি সরিয়ে ফেলেছিলাম এবং কোর্সে শিক্ষক সহকারী হওয়ার জন্য আমন্ত্রিত হয়েছিলাম।

স্ব-শিক্ষার পরিসংখ্যান হিসাবে, এটি নির্ভর করে, তবে সাবধানতার পক্ষে আমি বলব না। স্ট্যাটিস্টিস্টিয়ানদের বেশিরভাগ কাজের প্রয়োজন আপনার দরজায় পা রাখার জন্য এবং কোনও কারণে স্ট্যাটিসে কমপক্ষে একটি এমএসসি প্রয়োজন need অভিজ্ঞ পরিসংখ্যানবিদদের সাধারণত পিএইচডি থাকে।

কোনও চিকিত্সক একটি নির্দিষ্ট চিকিত্সার জন্য (যা আমি কাজ করেছি) জন্য একটি নির্বাচন প্রোগ্রাম ডিজাইন করতে বলার কল্পনা করুন। আপনি একটি রিফ্রেশার জন্য আপনার পরিসংখ্যান বই দখল এবং কাজ শুরু। আপনি কিছু গাণিতিক ত্রুটি করেন বা আপনি কিছু লুকিং ভেরিয়েবলগুলি সনাক্ত করতে ব্যর্থ হন এবং ভুল লোক নির্বাচন করা হয়। ব্যাং! আত্মীয়রা অবহেলার জন্য এবং / অথবা আপনি হত্যাচক্রের জন্য কারাগারে মামলা করেছেন।

প্রোগ্রামিংয়ের সাথে স্ব-পড়াশোনার একমাত্র উপায় তবে আপনি কখনই বলবেন না যে আপনি পরিসংখ্যান জানেন বা কোনও দক্ষ ও অভিজ্ঞ পরিসংখ্যানবিদদের পরামর্শদাতা ছাড়াই কোনও পরিসংখ্যান প্রকল্পে কাজ করবেন বা ফলাফলটি কী ব্যবহার করতে হবে তা কমপক্ষে প্রথমে জিজ্ঞাসা করুন।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.