Decidere se iscriversi o meno a DataCamp è super facile. Devi solo sapere esattamente cosa aspettarti e vedere se corrisponde ai tuoi obiettivi di carriera.
Davvero non capisco perché ci siano così tante discussioni e confusione su questa piattaforma.
È grande per quello che fa e piuttosto “meh” per tutto il resto. Se entri con le giuste aspettative, avrai molto più valore di quello che paghi.
In questa recensione, ti dirò tutto quello che devi sapere.
Pro
- Digeribile e facile da seguire
- Grande UX
- Il modo più economico per entrare nel business
- La scienza dei dati resa facile
- Nessuna tassa nascosta
- Vai da 0 a sicuro in Python, SQL e R più velocemente di altri metodi
- Corsi condotti da istruttori esperti
- Il piano GRATUITO va bene per valutare e fare alcuni progetti
Contro
- Nessuna laurea o certificato
- Molto testo
- Poca teoria applicabile
- Alcuni dei materiali sono di scarsa qualità
- Il piano GRATUITO è praticamente inutile per imparare nuove competenze
DataCamp mi farà diventare uno scienziato di dati milionario nella Silicon Valley?
Voglio mettere subito le cose in chiaro, dato che è da qui che ha origine la maggior parte dei feedback negativi.
NO, DataCamp (DC) non ti farà ottenere un lavoro a sei cifre nella Bay Area (ancora sotto la soglia di povertà a San Fran!). Se vuoi essere un analista di dati, un ingegnere dell’apprendimento automatico, o uno qualsiasi degli altri lavori di fantasia là fuori, avrai bisogno di più di DC.
Non rilasciano alcuna certificazione o laurea (un grande svantaggio secondo me). E non imparerai la teoria approfondita o le abilità di risoluzione dei problemi necessarie per i lavori ben pagati di Google, Facebook o di qualsiasi altro malvagio… cioè leader mondiale dell’industria tecnologica.
DataCamp è un modo fantastico per acquisire competenze e fare pratica fino a quando non le avrai acquisite.
È un modo semplice e conveniente per imparare le abilità fondamentali della scienza dei dati. Usalo per imparare le basi, fare esperienza pratica e fare pratica a basso costo, ma NON per il tuo curriculum (CV).
DataCamp è ottimo per…
Pensa a DataCamp come ad un boot camp/corso d’urto per imparare la scienza dei dati.
Piuttosto che tuffarti a capofitto in un programma di master da 25.000 dollari/anno, DC ti permette di :
- Testare se ti piace la scienza dei dati
- Imparare le competenze fondamentali di cui avrai bisogno in qualsiasi lavoro nel campo della scienza dei dati
- Fare pratica nel mondo reale per quasi niente
- Incontrare e fare rete con studenti e istruttori
- Imparare preziose competenze
- E tutto per un prezzo piuttosto basso.
È ottimo per:
1. Aiutare ad ottenere un lavoro nella scienza dei dati
DataCamp è un ottimo modo per iniziare il tuo viaggio verso una carriera nella scienza dei dati. È solo uno strumento che userai lungo la strada. Se macini i corsi di DataCamp su Python, R, o SQL, sarai molto più avanti nella curva, il che potrebbe aiutarti ad ottenere un lavoro o una promozione al lavoro. Ma non lo farai da solo.
2. Ottenere una comprensione introduttiva di alto livello della materia
Imparerai un sacco di informazioni preziose su cui potrai poi costruire con altri materiali come libri, corsi, comunità online come Kaggle, programmi di formazione, ecc. Ti dà gli strumenti e tu scegli come raccogliere il resto.
Puoi passare da “Che diavolo è questa roba?” a “Sono sicuro al 100% di poter programmare in Python”, e questo è piuttosto impressionante considerando che costa poche centinaia di dollari per un anno.
3. Ottenere una pratica di scienza dei dati di alta qualità a buon mercato
I corsi di scienza dei dati “economici” vanno facilmente a 15.000 dollari. Per riferimento, uno dei programmi di scienza dei dati “economici” di Coursera potrebbe costare fino a 17.000 dollari.
Per poche centinaia di dollari all’anno, impari le competenze chiave sui dati e infinite opportunità per metterle in pratica su progetti del mondo reale o per conto tuo in modalità pratica (sfide pratiche quotidiane). Quindi, diciamo che hai già un lavoro e vuoi solo migliorare in nuove competenze. Boom! Ecco un modo economico per farlo.
Questa è una cosa che piace alla maggior parte degli studenti di DataCamp: inizia tenendoti per mano e poi lentamente ti toglie le rotelle, facendoti scrivere tutto (alcuni corsi lo fanno meglio di altri).
4. Aggiornamento per il tuo lavoro attuale o aggiornamento di intere squadre
Penso che se Google, PayPal, Uber e Deloitte usano qualcosa per i loro team, allora non dovrebbe importare quello che dico. Ma lo dirò comunque.
C’è una ragione per cui l’80% della Fortune 1000 usa DataCamp per i propri team.
Supponiamo che tu abbia dei dinosauri di strumenti legacy e abbia bisogno di insegnare al tuo team Python, SQL o R, per soli 50 dollari al mese (25 dollari al mese per utente) i tuoi dipendenti possono imparare, praticare e applicare le competenze chiave che fanno avanzare la tua organizzazione.
È molto meglio che pagare per ottenere un master. Questa potrebbe essere la cosa migliore di DataCamp. È un modo economico e veloce per insegnare ai team le competenze chiave in fogli di calcolo, Excel, Python e SQL in modo che possano iniziare ad applicarle alla tua azienda in poche settimane o meno.
A livello individuale, è ottimo per imparare nuove competenze e avanzare nella carriera all’interno della tua attuale azienda. La sezione delle recensioni è piena di studenti che hanno imparato la scienza dei dati e sono avanzati in posizioni più remunerative.
5. Assistenza per i nuovi scienziati dei dati
Lo so che tenere la mano suona male, ma non è quello che intendo.
DataCamp è ottimo per le persone nuove nel campo che hanno bisogno di essere accompagnate passo dopo passo attraverso la teoria della scienza dei dati, le competenze e le carriere.
Career Tracks è un cambio di gioco. È una raccolta di corsi progettati per darti le competenze necessarie per ottenere un lavoro in quel campo.
Diciamo che vuoi essere un programmatore di R. Basta selezionarlo dal menu carriera e DC ti mette a disposizione una selezione di lezioni diverse da più corsi che ti daranno tutte le competenze necessarie per ottenere un lavoro in quel campo. In questo modo, non dovrai mescolare e abbinare o perdere tempo a giocare a indovinare.
Non sarai in grado di saltare subito fuori e ottenere un lavoro, ma avrai tutte le competenze che i datori di lavoro stanno cercando. Prima però dovrai dimostrare di saper gestire gli scenari del mondo reale.
6. Integrare i corsi di formazione, i libri, le lauree universitarie, ecc.
DataCamp offre pratica a basso costo, formazione nel mondo reale, feedback e istruzioni che si accompagnano perfettamente a qualsiasi forma di studio.
Quasi tutti concordano sul fatto che DataCamp è solo un ingranaggio della ruota “trovami un lavoro nella Silicon Valley”. Non è un one-stop-shop per ottenere un lavoro. C’è una parola per questo. Si chiama master in scienza dei dati.
A cosa non serve Datacamp…
DataCamp non è un’università completa sulla scienza dei dati, un programma di master o un programma di collocamento.
Non va bene per…
1. 1. Ottenere un lavoro immediatamente
DC ti dà le competenze per iniziare a fare un lavoro di scienza dei dati. Non ti dà le competenze di problem-solving, matematiche e teoriche di cui hai bisogno per ottenere un lavoro subito dopo la “laurea”. Se è quello che cerchi, vai a prendere una laurea.
2. Imparare la teoria
Imparare la teoria dietro le competenze che DataCamp insegna è fondamentale per il successo nel mondo reale. Non puoi aspettarti di diventare bravo nell’apprendimento automatico senza imparare come funziona l’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo, la visione artificiale e tutta quella roba.
DataCamp ha dei corsi teorici, ma sono piuttosto brevi e mancano di profondità per la maggior parte. Ricorda, questa piattaforma è tutta incentrata sulla costruzione di competenze.
3. Apprendisti visivi
Arriverò a questo punto più avanti, ma tocchiamo velocemente l’argomento qui.
Le lezioni video su DC sono carenti. Sono migliorate molto negli ultimi anni, ma per la maggior parte, i video sono piuttosto brevi e mancano di profondità. A volte, non sono nemmeno ben allineati con la lezione.
Preparati a TANTO testo.
4. Essere un “One Stop Shop”
Questo non è un posto dove imparare tutto sulla scienza dei dati per intraprendere una carriera redditizia. E’ un ottimo modo per fare pratica, ottenere una formazione pratica e imparare abilità e concetti fondamentali che puoi usare per spingere la tua carriera.
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Recensione di DataCamp: Gli elementi essenziali
Cos’è DataCamp?
DataCamp è la piattaforma di apprendimento online leader nel mondo per la scienza dei dati. I suoi corsi, gli esercizi, i percorsi di carriera e di abilità e la comunità permettono ai principianti e agli studenti esperti di imparare i concetti chiave della scienza dei dati, padroneggiare le abilità e lanciare le loro carriere.
Sono il nome leader nel gioco dal 2013 (non dal 2014 come alcuni sostengono).
DataCamp è per chiunque voglia imparare le abilità della scienza dei dati, ma è soprattutto per i principianti.
Gli esercizi sono molto pratici (a volte TROPPO), l’interfaccia è pulita e semplice e il curriculum è molto lineare. Ti porta dalle basi fino a concetti e teorie più avanzate con tonnellate di esercizi, pratica e applicazioni del mondo reale più feedback.
Cosa copre DataCamp?
DataCamp si concentra su Python, R e SQL, ma offre anche formazione in:
- Excel
- Git
- Tableau
- Power BI
- Shell
- Scala
- Spark
- Fogli di calcolo
Lungo il percorso, imparerai la teoria e le abilità pratiche relative alla programmazione, alla pulizia dei dati, all’apprendimento automatico, alla probabilità e alla statistica e all’ingegneria dei dati.
Come funziona DataCamp?
DataCamp è un po’ complicato, quindi lasciami provare a dirlo nel modo più semplice possibile:
DataCamp ti aiuta a far crescere le tue competenze sui dati del 21° secolo con una combinazione di lezioni di formazione interattiva, esercizi pratici, progetti del mondo reale e, infine, uno spazio di lavoro collaborativo.
Una volta scelto un corso o una carriera, segui una serie di corsi come questo:
- Introduzione a Python
- Python intermedio
- Python data science toolbox parte 1
- Cassetta degli attrezzi per la scienza dei dati Python parte 2
- Pandas in Python
- Competenze Python (pulire i dati, scrivere codice efficiente, sintassi, pensiero statistico)
- Visualizzazione dei dati
- Apprendimento profondo in Python
E così via fino a quando non avrai affrontato tutti i corsi pertinenti.
Tuttavia, penso che sia meglio passare attraverso DataCamp tramite Career Tracks.
I Career Tracks sono una serie di corsi progettati specificamente per darti le competenze necessarie per ottenere una particolare carriera nella scienza dei dati.
Lasciami ribadire che non sono abbastanza completi per farti ottenere un lavoro. Non puoi semplicemente dire: “Ehi, ho finito questo percorso di carriera. Assumimi”. È solo un modo conveniente per assicurarti di avere le competenze di base e la fiducia necessaria per iniziare a perseguire una carriera nei big data.
Controlliamo quello di Python:
Vai su Tracce di carriera e cerca Programmatore Python
Poi, ti viene data una serie di diversi argomenti/abilità/corsi tutti in un formato ordinato e lineare.
Man mano che completi ognuno di essi, le tue abilità e la tua fiducia crescono e DataCamp aumenta lentamente la difficoltà della teoria e degli esercizi. Essendo un geek che ama la costruzione di abilità, questa potrebbe essere la cosa che preferisco di DataCamp.
Piuttosto semplice qui. Si inizia con le cose facili e si arriva a concetti più complessi.
Alla fine arrivi al boss finale.
La cosa bella è che ogni passo all’interno di Career Track è il proprio mini-corso con tonnellate di capitoli, quindi anche se non completi l’intero Career Track, avrai comunque un sacco di valore. Guarda cosa è incluso solo nel primo capitolo del primo corso, Introduzione a Python:
NOTA: Gli XP che guadagni completando ogni sottosezione o compito. Maggiori informazioni su questo arriveranno più tardi.
Una grande lamentela su DataCamp è che ti prendono troppo la mano durante gli esercizi.
Ci sono molti esercizi “riempi lo spazio vuoto” in ogni modulo, ma il programma li fa praticamente per te. Ti danno una lunga stringa di codice e tutto quello che devi fare è inserire e posizionare la risposta da un gruppo di 4 scelte. Non c’è molto da imparare lì.
Tipo, perché lo sto facendo? Come posso applicarlo nel mondo reale? Posso fare un po’ di pratica facendo tutto da solo così da imparare davvero qualcosa?
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Introduciamo: Modalità pratica!
Una volta completati alcuni corsi, sbloccherai la modalità pratica e le sue sfide quotidiane in cui sarai gettato nella natura e costretto a fare il lavoro da solo. Questo ti darà sicuramente l’esperienza di pensare con i piedi di cui hai bisogno per capire i concetti ad un livello più profondo.
Personalmente, vorrei che questa roba fosse inclusa di più nei corsi stessi piuttosto che in una modalità separata. Ma ehi, questo è il progresso, gente.
Gli studenti che completano la loro pratica quotidiana hanno dimostrato di conservare la conoscenza ad un tasso molto più alto. E’ sicuramente gratificante e divertente fare della pratica extra.
Progetti DataCamp
I progetti DataCamp sono un modo per applicare le tue nuove competenze apprese a situazioni del mondo reale e ottenere un’esperienza divertente e coinvolgente facendo un lavoro sul campo.
Sono un grande fan delle scoperte ungheresi del 19° secolo sul lavaggio delle mani (ce n’è solo una), quindi questo progetto mi ha entusiasmato.
Fondamentalmente, usi le abilità che hai imparato in uno dei corsi – in questo caso, R o Python – e le applichi ai dati della vita reale raccolti dal Dr. Semmelweis che hanno portato ad una delle più grandi scoperte della medicina moderna: lavarsi le mani sporche ogni tanto.
Inoltre, avrai una bella lezione di storia e un’immersione profonda nelle lotte delle persone di 200 anni fa.
Piuttosto figo.
Altri progetti includono dati su Covid-19, la visualizzazione di dati musicali per trovare schemi di artisti popolari e l’analisi della rete di personaggi in Game of Thrones (che vale da sola i soldi). A proposito, è Tyrion Lannister.
Prezzi: Quanto costa DataCamp?
Io e la maggior parte delle persone nel web amiamo la struttura dei prezzi di DataCamp. È trasparente, diretta e incredibilmente economica per quello che ottieni.
Personalmente, penso che sia un furto per le aziende che cercano di aggiornare i dipendenti in Python, SQL o R. 50 dollari al mese per addestrare i dipendenti ad usare Python è una follia considerando quanto costa una laurea o programmi di formazione equivalenti.
Per metterlo in prospettiva, costa 300 dollari solo per sostenere l’esame di certificazione del Python Institute.
Questo non include il prezzo della formazione. La maggior parte dei corsi di formazione costa più di 1.000 dollari a studente.
E le lauree in scienza dei dati costano decine di migliaia di dollari.
Se paghi annualmente, stai pagando 150 dollari all’anno per 350 corsi, modalità di pratica, percorsi di abilità e carriera e chat della comunità.
NOTA: Il pagamento può essere mensile o annuale. Pagherai di più se fai le cose di mese in mese.
DataCamp vale i soldi?
Sì, DataCamp vale i soldi. Il piano standard costa $12/mese all’anno o $15/mese se paghi mensilmente.
Questo include l’accesso illimitato ai corsi per esperti, la modalità pratica, i percorsi di carriera, i casi di studio e il supporto della comunità per una formazione di alto livello su Python, SQL e R. In più l’applicazione mobile!
Non è letteralmente nulla. Se fai tutte le 80 ore di corso in un solo mese, viene fuori un totale di $13/80 = $0,16 PER ORA di studio.
LOL. 16 centesimi all’ora se fai un corso completo di 20 ore alla settimana.
Ecco perché non capisco tutto l’odio verso DataCamp.
Questo non è un dottorato in scienza dei dati. Non è un certificato universitario. È una piattaforma di apprendimento delle competenze in scienza dei dati che ha lo scopo di darti le competenze e la pratica di cui hai bisogno per acquisire fiducia nel campo in cui speri di lavorare un giorno o un modo semplice e veloce per migliorare le competenze di un particolare gruppo di dipendenti all’interno di un’azienda.
C’è una ragione per cui questo costa al massimo 30 dollari al mese invece di decine di migliaia di dollari all’anno. Non è la stessa profondità, formazione pratica, teoria e guida di un dottorato o di un certificato da Coursera, Udacity o edX.
NOTA: A partire da ora, il pacchetto studenti di GitHub viene fornito con 3 mesi di DataCamp GRATIS.
Caratteristiche di DataCamp: 3 cose che mi piacciono
C’è una ragione per cui più di 7 milioni di persone in tutto il mondo, compresi Google e PayPal, usano DC. È molto buono per il suo prezzo.
Per prima cosa, voglio condividere 3 cose che la maggior parte delle persone ama di DataCamp. Poi passerò all’unico grande difetto.
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Le 3 migliori caratteristiche
1. UX – Usare DataCamp è facile e divertente
L’UX di DataCamp non ha rivali.
L’interfaccia è fluida, i colori sono facili da vedere e ci sono pochi, se non nessuno, fastidiosi pop-up, interstitials o banner che ti implorano di “AGGIORNARE IL TUO PIANO”. Ci sono dei pulsanti che ti chiedono di spendere più soldi, ma sono pochi e lontani tra loro.
Inoltre, tutto funziona direttamente nel tuo browser.
Dopo aver impostato il tuo profilo, l’UX impressionante ti colpisce immediatamente.
Fin dall’inizio, DataCamp rende il più facile possibile iniziare. Poi, semplificano il processo decisionale in modo che tu pensi il meno possibile. Sei guidato attraverso tutto in modo molto fluido.
L’interfaccia del corso è davvero facile da seguire e perfetta per i principianti (e per tutti i livelli di abilità, in realtà). A sinistra ti viene dato del testo e a destra un’area di lavoro per risolvere i problemi.
2. Punti esperienza (XP) – La scienza dei dati è un gioco d’azzardo
Cosa c’è di meglio che usare la gamification per rendere le persone dipendenti a spendere tempo su app inutili?
Usare la gamification per rendere le persone dipendenti dall’apprendimento delle competenze di scienza dei dati.
Ogni volta che completi una lezione, un compito, un progetto, ecc. È un modo interessante di misurare i tuoi progressi ed è un forte fattore motivante per la maggior parte degli studenti.
Indovina per cosa puoi usare gli XP?
NULLA.
Seriamente, niente di niente. Ma comunque, mi piace guadagnare punti per completare i compiti e progredire nei corsi.
3. Ampiezza dei corsi
Un singolo abbonamento ti garantisce l’accesso a 353 corsi a partire dal 2021. Sono più di 350 corsi su Python, SQL, R, Excel, Tableau e una tonnellata di altre competenze e concetti estremamente utili.
Se sei un geek, ti piacerà.
Un giorno puoi studiare Introduzione a Python e il giorno dopo passare a imparare come pulire i dati. Se questo ti annoia, inizia ad imparare l’analisi dei dati in Excel, le funzioni anonime in R per la finanza o l’introduzione a Git.
Ci sono migliaia di ore di corsi su una tonnellata di argomenti davvero interessanti. Potrebbe tenerti occupato per mesi.
L’unica cosa su DataCamp che devi sapere prima di acquistare…
Non tutti i corsi DataCamp, le competenze o i percorsi di carriera sono creati uguali.
I corsi sono davvero da colpire o perdere. Alcuni istruttori sono esperti affermati E insegnanti di talento. Alcuni sono solo esperti realizzati. Ho beccato alcuni di loro a dire cose ridondanti nei video.
Le prime 3 porzioni dipingono il quadro perfettamente:
DataCamp è una risorsa fantastica per imparare Python, SQL e R. Tutto il resto è un successo. Alcune tecnologie superano a malapena i corsi di livello introduttivo. Alcune non lo fanno nemmeno.
Il DataCamp è MOLTO pesante per Python e R, il che non è necessariamente un male dato che questi sono i due linguaggi più importanti per la scienza dei dati/statistica. Ci sono circa 150 corsi ciascuno per Python e R rispetto a solo 27 per SQL e solo 1 per Excel. Alcuni potrebbero anche essere un po’ datati. Ho visto 2017, 2018 e 2019 in alcuni dei corsi.
Anche alcuni dei corsi di Python e R sono semplicemente “meh”.
Nel complesso, l’ampiezza totale dei corsi è davvero sbalorditiva considerando il prezzo. Per poche centinaia di dollari all’anno al massimo ottieni l’accesso praticamente a tutta la conoscenza umana su R e Python.
Se sei veramente interessato a R o Python, DataCamp è una scelta obbligata. Se sei interessato a Scala, Tableau o Power BI, è meglio che ti procuri solo tutorial dal web.
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Reputazione di DataCamp: Cosa dice la gente?
Ho fatto molte ricerche per scoprire cosa dice la gente sul web. Per la maggior parte, i troll delle parti profonde e oscure del web sono rimasti per lo più lontani da DC.
Il sentimento generale era più o meno quello che ho detto per tutto questo tempo: DC va bene per quello che è, ma non aspettarti una formazione super approfondita.
Recensione di DataCamp – Verdetto finale
DataCamp è un modo economico, divertente e facile per imparare le competenze di base e intermedie della scienza dei dati, specialmente quando si tratta di R e Python. È facilmente il principale MOOC per la scienza dei dati.
Se stai cercando di bagnarti i piedi, imparare le basi, fare un po’ di pratica o anche migliorare il tuo attuale lavoro, ne vale assolutamente la pena. Solo non aspettarti di ricevere istruzioni a livello di dottorato o che DataCamp ti qualifichi immediatamente per un lavoro a sei cifre nella scienza dei dati.
A 15 dollari al mese, cosa hai da perdere? Puoi cancellarti in qualsiasi momento.
Se ci metti il lavoro, DataCamp ti darà le competenze e la pratica di cui hai bisogno per solidificare i concetti fondamentali della scienza dei dati. Dovrai applicare queste abilità in situazioni impegnative del mondo reale per acquisire scioltezza, però.
L’ampiezza degli argomenti fa sì che valga il prezzo. Invece di tutti i tentativi ed errori, o la ricerca di tutorial sub-parziali, è un hub all-in-one gestito da persone che sanno cosa diavolo stanno facendo.
Una volta che ti “laurei” da DataCamp, puoi applicare queste competenze ai tuoi progetti o trovare risorse più approfondite. Sarai molto più avanti.
E per le aziende, DataCamp è un ottimo modo per aggiornare i tuoi dipendenti a basso costo senza spendere decine di migliaia di dollari per una laurea o un corso.
Non è l’istruzione più approfondita là fuori, ma per quello che è, DataCamp è un buon valore. Basta sapere cos’è prima dell’acquisto e sarai soddisfatto.
Se non è quello che stai cercando, considera alcune di queste alternative.
Alternative a DataCamp
Se stai cercando corsi più robusti o programmi che ti aiuteranno a inserirti direttamente nei lavori di scienza dei dati, preparati a pagare molto di più. Ma otterrai ciò per cui paghi.
Ecco le migliori alternative a DataCamp:
1. Coursera
Coursera è il miglior posto dove andare sul web per ottenere certificati professionali effettivi che ti faranno ottenere lavori nel mondo reale.
Paghi molto, ma ti rende pronto per il lavoro al 100%. Le competenze, la formazione pratica e la teoria sono tutte di livello superiore rispetto a DC…così come il prezzo.
2. edX
edX è un altro MOOC, solo che i loro corsi sono programmi completi di certificati di università come Harvard.
Coprirai più materiale e otterrai più competenze ed esperienza per il lavoro, ma pagherai molto di più. I certificati di scienza dei dati costano circa 800 dollari. Sono diversi anni di DataCamp….
3. Udacity
Udacity è un’alternativa molto costosa che ha un grande vantaggio: il mentore personale.
Niente ti aiuta ad imparare meglio che fare il lavoro e avere un esperto che ti guida attraverso tutto ciò che hai sbagliato e ti spiega come risolverlo.
Il programma di scienza dei dati parte da circa 330 dollari al mese o 1.300 dollari per 4 mesi. Ne vale assolutamente la pena, ma non è economico.
Menzione bonus
4.Udemy
Non sono un grande fan di Udemy, ma hanno alcuni corsi solidi su R e Python e sono molto economici. Se vuoi testare le acque, prendi un corso Udemy da 12 dollari e seguilo. Vedi se ti piace o no.
Se sei davvero auto-motivato, potresti essere in grado di cavartela pagando un corso super economico e poi fare il resto da solo con libri e contenuti gratuiti in giro per il web.
Vale la pena controllare se hai un budget limitato.
F.A.Q. di DataCamp
D: I certificati DataCamp valgono la pena?
R: I certificati DataCamp non valgono. Non ti fanno ottenere nulla. Tuttavia, le competenze, le conoscenze e l’esperienza pratica che ottieni da DataCamp valgono al 100%.
D: Quanto è efficace DataCamp?
R: DataCamp è molto efficace nell’insegnare le competenze di base di Python, R e SQL. Ottieni un’esperienza pratica e del mondo reale usando le abilità della scienza dei dati in un modo facile da capire.
D: DataCamp è meglio di Coursera?
R: No, DataCamp non è meglio di Coursera. Coursera è una piattaforma più completa e accreditata. I loro certificati ti rendono effettivamente pronto per il lavoro. Tuttavia, è esponenzialmente più costoso. DataCamp non è un’università online. E’ uno strumento per praticare le abilità di scienza dei dati.
D: Qual è meglio DataCamp o Udemy?
R: DataCamp è molto meglio di Udemy. Udemy permette a chiunque di creare corsi. DataCamp utilizza solo esperti e offre esercizi di formazione e progetti del mondo reale. Udemy non offre nulla di tutto ciò.