Myślę, że jestem w dość podobnym miejscu, ale wezmę dźgnięcie. Zaczynałem jako absolwent socjologii, a po ukończeniu wszystkich kursów statystyki dostępnych w moim dziale przeszedłem na kursy na studiach wyższych na wydziale statystyki na moim uniwersytecie. To było objawienie; sposób, w jaki profesorowie statystyki podchodzili do problemów, był diametralnie różny od moich profesorów społecznych - o wiele bardziej intuicyjny i inspirujący niż to, czego się wcześniej nauczyłem, o wiele mniej formalny i zależny od wielu rzeczy, których albo mnie nie nauczyłem, ani nie miałem ” Udało mi się nauczyć na moich bardziej podstawowych kursach. Musiałem nauczyć się wielu rzeczy od nowa, aby nadążyć i wciąż martwię się, że tak naprawdę nie przykułem tych fundamentalnych koncepcji.
W ciągu czterech lub pięciu lat spędziłem dużo czasu, czytając szeroko - blogi, ta strona i niektóre wyjątkowe podręczniki były bardzo pomocne. Ale ta samokształcenie ma ograniczenia, z których największym nie jest to, że nie uczestniczyłem w wykładach w szkole, ale raczej, że minęły cztery lub pięć lat, odkąd ściśle współpracowałem z kimś, kto tak naprawdę wiedział więcej niż ja zrobił. Ta strona jest moim głównym źródłem zrzucania moich błędnych pojęć. Przeraża mnie to do tego stopnia, że planuję aplikować do programów MS w biostatach tej jesieni - zdecydowanie wziąć udział w ciekawych kursach, ale także dlatego, że chcę tylko, żeby ktoś przejrzał moje pomysły i dowiedział się, co mam naprawdę się nauczyłem.
W przeciwieństwie do tego, uczyłem się języka R mniej więcej w tym samym okresie i na tych samych warunkach. Dopóki nie pomogłem założyć grupy użytkowników R około półtora roku temu, tak naprawdę nie miałem nikogo, kto wskazałby rażąco głupie konstrukcje w moim kodzie. Ale nie odczuwam prawie takiego samego niepokoju o mój kod, w dużej mierze dlatego, że programowanie ostatecznie sprowadza się do pytania, czy coś działa. Nie zamierzam zmniejszać tam wyzwań - jestem na StackOverflow wystarczająco długo, aby wiedzieć, że dla prawdziwych programistów istnieje ogromna wiedza specjalistyczna, która pozwala tworzyć coś eleganckiego, wydajnego, łatwego w utrzymaniu, adaptowalnym i łatwym -używać. Ale oprogramowanie jest ostatecznie oceniane na podstawie tego, jak dobrze spełnia swoją funkcję. Tak jak mówisz, statystyki mają prawie odwrotny problem - nowoczesne oprogramowanie do statystyk sprawia, że stosunkowo łatwe jest tworzenie złożonych modeli, ale w wielu przypadkach nie mamy dobrych systemów zapewniających, że te modele są warte cholerności. Trudno jest odtworzyć wiele opublikowanych analiz, a odtwarzanie wcześniej opublikowanych badań od podstaw nie jest tak efektowne, jak dokonywanie nowych odkryć (stosuj przerażające cytaty według własnego uznania). Prawie zawsze wiem, kiedy moje programy są śmieciowe, ale nigdy nie jestem całkowicie pewien, czy moje modele są dobre. t tak efektowne, jak dokonywanie nowych odkryć (stosuj przerażające cytaty według własnego uznania). Prawie zawsze wiem, kiedy moje programy są śmieciowe, ale nigdy nie jestem całkowicie pewien, czy moje modele są dobre. t tak efektowne, jak dokonywanie nowych odkryć (stosuj przerażające cytaty według własnego uznania). Prawie zawsze wiem, kiedy moje programy są śmieciowe, ale nigdy nie jestem całkowicie pewien, czy moje modele są dobre.
Więc ... podobnie jak w programowaniu, myślę, że samokształcenie jest niezbędne. Ale myślę też, że niezwykle ważne jest, aby mieć mentora lub kolegę, który będzie z tobą kopał pomysły, wystawiał cię na nowe myślenie i skopał ci tyłek, gdy to konieczne. Edukacja formalna jest jednym ze sposobów na poznanie takich ludzi. To, czy jest to wydajne, zależy bardziej od twoich okoliczności ...