LinkedIn Learning თუ Pluralsight: პროფილი თუ პრაქტიკული ლაბორატორია

თუ სამუშაოს ძიებისას სწავლის შედეგის LinkedIn-ის პროფილზე გამოჩენა, კომუნიკაცია ან მენეჯერული უნარები გჭირდებათ, LinkedIn Learning უფრო შესაფერისია. თუ დეველოპმენტში, cloud ინფრასტრუქტურაში ან DevOps-ში ცოდნის შეფასება და პრაქტიკული სავარჯიშო გსურთ, Pluralsight-ს მეტი შესაბამისი ფუნქცია აქვს. CourseFacts-ის როლების შედარებაც ტექნიკური სპეციალისტებისთვის Pluralsight-ს, ბიზნესისა და მენეჯერული როლებისთვის კი LinkedIn Learning-ს ანიჭებს უპირატესობას.

არჩევანი მხოლოდ პროფესიის სახელზე არ დაიყვანება. სამუშაოს მაძიებელს შეიძლება პროფილზე დასამატებელი დასრულებული კურსი სჭირდებოდეს, მოქმედ ინჟინერს კი — გარემო, სადაც კონკრეტულ ტექნიკურ ამოცანას შეასრულებს. ხარჯის შედარებამდე გასარკვევია, უკვე გაძლევთ თუ არა წვდომას LinkedIn Premium ან დამსაქმებლის ლიცენზია.

რას იღებთ სწავლების პროცესში

LinkedIn Learning საქმიანი და პროფესიული თემების ფართო არჩევანს სთავაზობს ადამიანს, რომელსაც კომუნიკაციის, ხელმძღვანელობის, პროექტების მართვის ან სამუშაო ხელსაწყოების გამოყენების განვითარება სურს. დასრულებული კურსის პროფილზე დამატება სწავლის მიმართულებას სხვებისთვის ხილულს ხდის. ეს შესაძლებლობა განსაკუთრებით შეესაბამება როლის შეცვლას ან ისეთ პოზიციაზე განაცხადის გაკეთებას, სადაც გამოცდილების გასაგებად წარმოდგენაც მნიშვნელოვანია.

Pluralsight Skills ტექნიკური სწავლისთვის უფრო მრავალფეროვან პრაქტიკულ გარემოს აერთიანებს. Pluralsight-ის გეგმების ცხრილში ყველა ფასიან გეგმას აქვს ძირითადი ტექნიკური ბიბლიოთეკა, პროგრამული დეველოპმენტის კოდის ლაბორატორიები, სასწავლო გზები და Skill IQ Discovery; cloud ლაბორატორიები და cloud sandbox გარემოები მხოლოდ განსაზღვრულ გეგმებში შედის. მონაცემთა კოდის ლაბორატორიებსაც საკუთარი გეგმები აქვს. ამიტომ კონკრეტული სავარჯიშოს საჭიროებისას პლატფორმის ზოგადი აღწერა საკმარისი არ არის — გადამწყვეტია არჩეულ გეგმაში მისი არსებობა.

ამავე ძირითად ბიბლიოთეკაში ბიზნესის, პროდუქტისა და მომხმარებლის გამოცდილების თემებიც შედის. Pluralsight-ის არჩევა არ ნიშნავს მხოლოდ ტექნიკურ ვიდეოებზე წვდომას, ისევე როგორც LinkedIn Learning-ის არჩევა მხოლოდ კომუნიკაციის კურსებით არ შემოიფარგლება. განსხვავება ჩანს იმაში, რამდენად შეესაბამება სასწავლო გზა, შეფასება და პრაქტიკული გარემო იმ სამუშაოს, რომლის შესრულებაც გინდათ.

არჩევანი როლის მიხედვით

როლებზე დაფუძნებული მატრიცა საწყისი ორიენტირია: ერთი და იმავე თანამდებობის ყოველდღიური ამოცანები გუნდებს შორის განსხვავდება. ანალიტიკოსს შეიძლება დასკვნების წარდგენა ევალებოდეს, სხვა გუნდში კი მონაცემთა სისტემებთან მუშაობა. ასეთ შემთხვევაში არჩევანს მოვალეობა უფრო ზუსტად განსაზღვრავს, ვიდრე ვაკანსიის დასახელება.

• დეველოპერი: არქიტექტურის, ტესტირების ან კონკრეტული ტექნოლოგიის გასაღრმავებლად Pluralsight უფრო მიზნობრივი არჩევანია. კოდის ლაბორატორია განსაკუთრებით ღირებულია მაშინ, როცა საკითხის მხოლოდ ყურებით გაგება აღარ კმარა. გუნდთან კომუნიკაციისა და ტექნიკური იდეის წარდგენის კურსისთვის LinkedIn Learning შეიძლება დამატებითი რესურსი იყოს.
• Cloud ან DevOps ინჟინერი: თუ მიზანი cloud გარემოში ვარჯიშია, Pluralsight-ის შესაბამისი გეგმა და მასში ჩართული ლაბორატორია შეადარეთ სამუშაო ამოცანას. მხოლოდ ტექნიკურ ბიბლიოთეკაზე წვდომა იმავე პრაქტიკულ შესაძლებლობას არ ნიშნავს. თუ დამსაქმებელი ლიცენზიას გაძლევთ, გასარკვევია, რომელი გარემოებია მასში ჩართული.
• ანალიტიკოსი: ანგარიშგების, Microsoft-ის სამუშაო ხელსაწყოებისა და დასკვნების გასაგებად გადმოცემისთვის LinkedIn Learning ბუნებრივი საწყისია. თუ სამუშაო მონაცემთა ინჟინერიაში, პროგრამირებასა ან cloud სერვისებში გადადის, Pluralsight-ის ტექნიკური გზა და შესაბამისი სავარჯიშო უფრო მნიშვნელოვანი ხდება.
• მენეჯერი: უკუკავშირის, მოლაპარაკების, გუნდის მართვისა და პროფესიული კომუნიკაციისთვის LinkedIn Learning უკეთ ერგება ძირითად საჭიროებას. ტექნიკური გუნდის ხელმძღვანელს Pluralsight გამოადგება მაშინ, როცა საკუთარი ტექნიკური ცოდნის შეფასება ან გუნდის მიერ გამოყენებული ტექნოლოგიის სიღრმისეულად გაგება სურს.

კარიერის შემცვლელისთვის განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია სასურველი პოზიციის მოთხოვნა. თუ მთავარი სირთულე საკუთარი გამოცდილების ახალ როლთან დაკავშირებაა, პროფილზე ხილული სწავლა სასარგებლო სიგნალი შეიძლება იყოს. თუ სირთულე ტექნიკური დავალების შესრულებაა, შეფასება და სავარჯიშო გარემო უშუალოდ ამ ხარვეზზე მუშაობის საშუალებას იძლევა. არც ერთი გამოწერა თავისთავად არ ცვლის შესრულებულ სამუშაოს, პროექტს ან გასაუბრების შედეგს.

რას აჩვენებს სერტიფიკატი და რას — შეფასება

LinkedIn Learning-ის დასრულების სერტიფიკატი კურსის ან სასწავლო გზის ვიდეოების დასრულებას უკავშირდება. LinkedIn-ის განმარტების მიხედვით, მის მისაღებად შეფასებებისა და სავარჯიშო ფაილების შესრულება აუცილებელი არ არის; ეს არც აკრედიტებული ხარისხია და არც პროგრამული პროდუქტის ოფიციალური სერტიფიკაცია. პროფილზე ასეთი ჩანაწერი აჩვენებს, რა მიმართულებით ისწავლეთ, მაგრამ კონკრეტული უნარის დამოუკიდებელ გამოცდად ვერ გამოდგება.

Pluralsight-ის Skill IQ Discovery-ის აღწერაში შეფასება შედარებითია: კითხვების სირთულე პასუხებს ერგება, შედეგი კი იმავე შეფასების სხვა მონაწილეების შედეგებს ადარებს. ამ გზით შეიძლება სწავლის საწყისი დონისა და ცოდნაში ხარვეზის დანახვა. შედარებითი შედეგი სტანდარტის მიხედვით ჩაბარებულ პროფესიულ გამოცდას არ უდრის; დამსაქმებლისთვის ის სხვა ინფორმაციას იძლევა, ვიდრე დასრულებული კურსი ან პრაქტიკულად შესრულებული დავალება.

ეს განსხვავება მნიშვნელოვანია მაშინაც, როცა ორივე პლატფორმა დასრულების სერტიფიკატს სთავაზობს მომხმარებელს: კურსის დასრულება და უნარის შეფასება სხვადასხვა მოქმედებაა. სამუშაოს მაძიებელს შეუძლია აჩვენოს სწავლის ისტორია, მაგრამ ტექნიკური როლის შემთხვევაში შესრულებული ამოცანის ახსნა უფრო პირდაპირ წარმოაჩენს, როგორ იყენებს ცოდნას. თუ არჩევანში სერტიფიკატის წონა გადამწყვეტია, სერტიფიკატისა და შეძენილი უნარის განსხვავება ამ საკითხსაც ეხება.

როგორ შეადაროთ რეალური ხარჯი

LinkedIn Learning-ის ცალკეული კურსის ერთჯერადი შეძენა და ინდივიდუალური LinkedIn Learning გამოწერის გაფორმება ხელმისაწვდომი არ არის. LinkedIn-ის წვდომის წესები ინდივიდუალური მომხმარებლისთვის LinkedIn Premium-ს, ორგანიზაციისთვის კი კორპორაციულ წვდომას ასახელებს. თუ Premium უკვე გაქვთ, სწავლაზე დამატებითი ხარჯი იმავე წვდომის ფარგლებში უნდა შეაფასოთ. თუ წვდომას დამსაქმებელი გაძლევთ, კურსებისთვის პირადი გამოწერის საჭიროება ცალკე უნდა გაირკვეს.

Pluralsight-ის შემთხვევაში გადასახადს არჩეული გეგმის შესაძლებლობებთან ერთად აქვს აზრი. დეველოპერს, რომელსაც ძირითადი ბიბლიოთეკა და კოდის ლაბორატორია სჭირდება, სხვა მოთხოვნა აქვს, ვიდრე cloud ინჟინერს, რომელსაც კონკრეტულ cloud ლაბორატორიაში ვარჯიში უნდა. დამსაქმებლის ლიცენზიის არსებობაც პირადი გამოწერის საჭიროებას ცვლის; სახელწოდებით მსგავსი გუნდური და ინდივიდუალური წვდომა ფუნქციების დაუზუსტებლად ერთნაირად არ უნდა ჩაითვალოს.

საქართველოში მცხოვრებმა მომხმარებელმა საბოლოო გადასახადი შეძენის გვერდზე უნდა ნახოს: ანგარიშის პირობები, არჩეული პერიოდი, ვალუტა და შესაძლო გადასახადები ცვლის გადასახდელ თანხას. ძველ შედარებებში მითითებული ფასი განსაკუთრებით სუსტი ორიენტირია, როცა პლატფორმის გეგმები და მათში ჩართული ფუნქციები იცვლება. შედარების სწორი საფუძველია კონკრეტული სასწავლო ამოცანისთვის საჭირო წვდომის ღირებულება.

როდის აქვს ორივეს გამოყენებას აზრი

ორივე პლატფორმა შეიძლება გამართლდეს მაშინ, როცა ერთდროულად ტექნიკური გაღრმავება და ადამიანებთან მუშაობის განვითარება გჭირდებათ. პირობითად, ტექნიკური გუნდის მენეჯერს Pluralsight გამოადგება cloud თემაში ცოდნის შესაფასებლად, LinkedIn Learning კი — უკუკავშირისა და კომუნიკაციის კურსებისთვის. ასეთ შემთხვევაში გამოწერების შეკრება მხოლოდ მაშინ არის გონივრული, თუ ორივე საჭიროება რეალურ სამუშაოს უკავშირდება და არსებული ლიცენზია რომელიმე მათგანს უკვე არ ფარავს.

თუ ერთი გამოწერა უნდა აირჩიოთ, უპირატესობა მიანიჭეთ იმ შედეგს, რომელიც ახლანდელ დაბრკოლებას პასუხობს: პროფილზე ხილულ სწავლის ისტორიასა და საქმიან უნარებს — LinkedIn Learning; ტექნიკური ცოდნის შეფასებასა და შესაბამის გარემოში ვარჯიშს — Pluralsight. საბოლოო არჩევანს კონკრეტული კურსის, ლაბორატორიისა და ხელმისაწვდომი გეგმის თანხვედრა განსაზღვრავს.

ასევე წაიკითხეთ:

• Coursera თუ LinkedIn Learning: სერტიფიკატი და სწრაფი უნარი ერთი არაა
• Kyndryl-ის AI ლაბორატორია 300 სამუშაო ადგილს გეგმავს — უნარებზე პარტნიორებიც მუშაობენ
• Facebook-ის პროფილი დახურეთ — ძველ აპებს წვდომა მაინც შეიძლება დარჩეთ