Creo que es demasiado pronto para especular sobre el peso de las clases en línea. La forma en que se determinará el peso es: usted trabaja con un grupo de personas, algunos de los cuales han realizado muchos cursos en línea, algunos de los cuales han hecho algunos, y algunos de los cuales no han hecho ninguno. Con el tiempo, comenzará a hacer generalizaciones como “Caramba, de las 4 personas que contratamos que asistieron a cursos en línea, todos son programadores (asombrosos / terribles / creativos / diligentes / etc.)”. En ocasiones, probablemente discutirá estas ideas con sus amigos (“Bob, estamos pensando en contratar a un chico que tomó dos cursos de aprendizaje automático en línea. ¿Crees que eso es útil?”). Usted y sus amigos compararán notas, y con el tiempo se formará un consenso popular basado en sus experiencias colectivas. Ahí es cuando el peso de los cursos masivos en línea será determinable. Hasta entonces, las personas pueden especular y razonar sobre el valor potencial de un curso en línea, pero no habrá suficientes resultados con los que relacionarse.
Ha pasado menos de un año desde que se ofreció el primer curso masivo en línea, y solo una pequeña fracción de los trabajadores lo tomó. Por ejemplo, 60,000 personas que toman la clase de Aprendizaje automático de Stanford son un gran número, pero es algo así como un 3-5% de programadores en los Estados Unidos (y es menos si considera que algunas personas que tomaron esa clase aún son estudiantes y otros podrían no vivir en los EE.UU). Eso significa que si su compañía contrató a 30 ingenieros en el último año, tal vez 1-2 tomaron esa clase. Eso no es suficiente información o tiempo suficiente para formar conclusiones significativas. Si esperas unos años, habrá muchos más graduados y muestras mucho más grandes de las que generalizar. Entonces sabremos si acing vs finish vs no tomar un curso en línea significa algo.
En una nota ligeramente relacionada, ¿Cuáles fueron los resultados de la primera clase de becas Thiel? Tiene muchas respuestas similares a esta. Básicamente, es difícil juzgar la efectividad a largo plazo de algo cuando la muestra es pequeña y el período de tiempo es corto.
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