Sử dụng Google Search để tìm nguồn học online

Với sự phát triển của website, hầu như mọi thứ đều có thể học được thông qua Internet và mọi người chắc chắn cũng rất quen thuộc với các MOOCs platform như Udemy, Coursera, Edx, Skillshare,… Tuy nhiên, những platforms này còn nhiều hạn chế và nhiều người vẫn chưa khai thác được hết nguồn học E-learning mà chỉ biết tới MOOCs thôi.

Qua bài viết mình muốn chia sẻ:

- Phương thức tìm kiếm thông tin, nguồn học khi bạn muốn học một lĩnh vực mới.

- Cách sử dụng Google Search để tìm được thông tin bạn cần.

Trước hết, lấy bối cảnh bản thân mình: Sinh viên năm cuối ngành xây dựng, nửa năm nữa ra trường và muốn làm Data Analyst. Mình muốn tự học trên mạng miễn phí hoặc với giá rẻ. Mình có thể học bằng Tiếng Anh nên không ngại bất kì nguồn học nào.

Điều đâu tiên mà mọi người hay làm đó là search google: “How to become a data analyst?”. Search google là đúng nhưng bạn không nên search như vậy, mình sẽ phân tích cơ chế google xuất ra kết quả và bạn cần chiến lược search thế nào để tận dụng cơ chế đó.

Khi search như trên, google sẽ cho ra kết quả giống với câu hỏi nhất → Tức là google sẽ ưu tiên kết quả tìm kiếm gồm tất cả các từ trong câu hỏi. Điều này giới hạn các kết quả của bạn, vì con người sẽ có nhiều cách dùng từ cho cùng 1 dạng câu hỏi, ví dụ: “What do you need to become Data Analyst?”, “How to learn to be a Data Analyst?”,…

Bạn cần dùng các từ keyword quan trọng trong câu hỏi, ở đây sẽ là: How, become, data analyst. Bỏ qua các từ không cần thiết như: do, you, to, be, a, an, the. Vậy câu hỏi bạn search sẽ là: “How become data analyst”.

Bằng việc gỡ bỏ giới hạn tìm kiếm, bạn có thể nhận lại kết quả tìm kiếm liên quan mà bạn không hề biết tới. Chúng sẽ cung cấp những thông tin và insight giá trị khi mình tìm kiếm thông tin về DA, ví dụ như: “How I become data analyst in 6 months”, “What skills to learn to become DA”, “How is a typical day of a DA?”,… Qua đó, các bạn biết thêm những trải nghiệm và góc nhìn khác nhau khi học và làm việc.

Sử dụng site sau câu hỏi thì sẽ chỉ trả về kết quả tìm kiếm thuộc về website đó. Khi mình tìm hiểu về ngành Data Analyst thì mình sẽ tìm trên Reddit - nó là trang social media và diễn đàn lớn trên thế giới, hoặc Youtube vì có nhiều content chia sẻ rất chất lượng. Việc đọc các post chia sẻ, bình luận và coi video giúp mình hiểu về DA hơn cũng như những trải nghiệm của người trong nghề - điều này giúp mình có nhiều insight hơn về lĩnh vực đó.

Before/After:2019 Trả về kết quả từ trước/sau 2019.

2019..2020 Trả về kết quả trong khoảng thời gian 2019-2020.

Bằng cách giới hạn kết quả chỉ từ sau năm 2020, mình sẽ tránh được thông tin bị outdated, ví dụ như bạn muốn tìm nguồn học data analyst: “resource learn data analyst site:www.reddit.com after:2020” → Vì các nguồn học à công nghệ thay đổi rất nhanh, nên mình chỉ muốn tìm thông tin ~2 năm gần đây, đồng thời cũng lọc ra được những resource chất lượng mà người khác vẫn còn đang sử dụng (nhiều resource đã outdated không còn dùng được nữa).

-Python Đặt dấu gạch ngang ở trước để tìm kết quả không có từ “Python”.

“Resource learn data analyst site:www.reddit.com after:2020 -Python”. Trong lúc search, sẽ có những keyword dominate kết quả tìm kiếm→ Tức là chúng xuất hiện ở mọi kết quả và luôn ở đầu trang. Điều này rất khó chịu nếu bạn không muốn search keyword đó mà nó cứ xuất hiện, nên ta cần loại trừ keyword đó.

Các bạn có thể tìm thấy tài liệu học trên internet như khoá học online, youtube video, sách, blog,… Nhưng vấn đề sẽ là tìm thế nào, chất lượng ra sao và phù hợp với mình không. Bạn không nên bắt đầu bằng việc lên thẳng youtube, google hay MOOC platforms để tìm trực tiếp mà hay tìm từ các nội dung chia sẻ.

Sau khi tìm kiếm từ google và youtube thì mình tìm được các nguồn học tốt đã được tổng hợp trong 1 post trên Reddit:

Có 2 website để học là DataCamp và DataQuest, 2 khoá học trên Coursera của IBM và Google, còn có thêm vài Youtube channel của người trong Data industry. Theo kinh nghiệm cá nhân đã từng thử qua nhiều khoá học online thì:

Coursera thường chỉ cung cấp khoá học với kiến thức general và ở mức introduction. Không chuyên sâu, excercises và projects trong khoá học cũng rất hạn chế và không sáng tạo. Thường chỉ phù hợp cho beginner không biết gì.

Với DataCamp hay DataQuest, cả 2 là E-learning platform tập trung vào lĩnh vực data, khác với Coursera, Edx hay Udemy - MOOCs platform cung cấp khoá học trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Đối với các platform tập trung vào 1 mảng, chung sẽ cung cấp môi trường và tài nguyên học rất tốt cho lĩnh vực đó. Trong DataCamp và DataQuest, có nhiều tính năng giúp đỡ quá trình học Data:

- Career track/skill path/career path → E-learning platform đó cung cấp các khoá học và sắp xếp chúng theo thứ tự để phù hợp với mục tiêu người học.

- Resource → Gồm webinar, blog, podcast, video, cheatsheets, case study,… Nguồn tài nguyên này đa dạng hoá phương thức học và kiến thức.

- Cooperation → Cho phép những người học kết nối với để cùng học, cùng làm project và networking. Tạo ra 1 community giữa người học.

Bằng việc sử dụng các phương pháp Google search, bạn có thể tìm được rất nhiều tài nguyên cho việc học. Internet cho bạn nguồn thông tin vô cùng lớn, quan trọng là chugns ta làm sao để truy cập, khai thác và tận dụng được lượng thông tin này. Mong những chia sẻ này sẽ giúp ích cho các bạn.

Chắc mình sẽ viết sâu thêm về việc phân tích và đánh giá các khoá học online, lập roadmap/learning path để tự học. Bài viết này mình chỉ nói sơ sơ ^^.