Datacamp 검토 완료(80시간 동안 6자리 급여?)

마지막 업데이트 날짜 2022년 1월 20일 칼

최근 2022년 업데이트된 DataCamp 리뷰에 오신 것을 환영합니다.

DataCamp 가입 여부를 결정하는 것은 매우 쉽습니다. 무엇을 기대해야 하는지 정확히 알고 그것이 경력 목표와 일치하는지 확인하기만 하면 됩니다.

이 플랫폼에 대해 왜 그렇게 많은 논쟁과 혼란이 있는지 정말 이해가 되지 않습니다.

그것은 그것이하는 일에 훌륭하고 다른 모든 것에 대해 꽤 "meh" 합니다. 올바른 기대치를 가지고 들어가면 지불하는 것보다 훨씬 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.

이 리뷰에서 나는 당신이 알아야 할 모든 것을 말할 것입니다.

포함:

• 그것이 무엇이며 무엇이 그렇지 않은가
• 누구를 위한 것이고 누구를 위한 것이 아니다
• 장점과 단점
• 내부를 살짝 들여다보고 무엇에 빠져 있는지 알 수 있습니다.
• 최고의 기능
• 정말 나를 화나게하는 몇 가지 기능
• DataCamp가 결함이 있더라도 훌륭한 거래라고 생각하는 1번 이유

참고: 내가 찾은 거의 모든 리뷰는 가격이 오래되었고 ( 2021년부터) 새로운 과정을 포함하지 않았습니다. 왜 사람들이 최소한 매년 업데이트하지 않는지 모르겠습니다. 그렇게 어렵지 않습니다. 내 가격은 2022년 기준으로 정확합니다.

장점

• 소화가 잘되고 따라하기 쉬운
• 훌륭한 UX
• 비즈니스에 침입하는 가장 저렴한 방법
• 데이터 과학을 쉽게
• 숨겨진 수수료 없음
• 다른 방법보다 빠르게 Python, SQL 및 R에 대해 0에서 자신감으로 이동
• 전문 강사가 진행하는 코스
• 무료 계획은 평가 및 일부 프로젝트 수행에 적합합니다.

단점

• 학위 또는 인증서 없음
• 많은 텍스트
• 적용 가능한 이론이 거의 없음
• 일부 자료는 적중하거나 누락되었습니다.
• 무료 플랜은 새로운 기술을 배우는 데 거의 쓸모가 없습니다.

DataCamp는 나를 실리콘 밸리의 백만장자 데이터 과학자로 만들 수 있습니까?

대부분의 부정적인 피드백이 여기에서 발생하기 때문에 즉시 기록을 바로 세우고 싶습니다.

아니요, DataCamp는 Bay Area에서 마술처럼 6자리 공연을 하지 않을 것입니다 ( San Fran에서는 여전히 빈곤선 아래에 있습니다!) . 데이터 분석가, 기계 학습 엔지니어 또는 기타 멋진 공연이 되려면 DataCamp 이상이 필요합니다.

그들은 자격증이나 학위를 발급하지 않습니다 ( 제 생각에는 큰 결점입니다) . 그리고 당신은 구글, 페이스북 또는 다른 어떤 악의에서도 고임금 공연에 필요한 심층 이론이나 문제 해결 기술을 배우지 못할 것입니다… 제 말은 기술 산업에서 세계를 선도하는 이름을 의미합니다.

DataCamp는 기술을 습득하고 마스터할 때까지 연습할 수 있는 멋진 방법입니다.

데이터 과학의 기본 기술을 배울 수 있는 사용자 친화적이고 저렴한 방법입니다. 기본을 배우고 실습 경험을 쌓고 저렴하게 연습하는 데 사용하지만 이력서 (CV)에는 사용하지 마십시오.

DataCamp는 다음과 같은 경우에 적합합니다.

DataCamp를 데이터 과학 학습을 위한 부트 캠프/집중 과정으로 생각하십시오.

$25,000/년 석사 프로그램에 정면으로 뛰어드는 대신 DC를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

1. 데이터 과학을 즐기는지 테스트
2. 모든 데이터 과학 직업에 필요한 기반 기술을 배우십시오.
3. 거의 사용하지 않는 실습, 실제 연습
4. 학생 및 강사와의 만남 및 네트워크
5. 귀중한 기술을 배우십시오

그리고 모든 것이 매우 저렴합니다.

다음과 같은 경우에 좋습니다.

1. 데이터 과학 분야 취업 지원

DataCamp는 데이터 과학 경력을 향한 여정을 시작하는 좋은 방법입니다. 그것은 당신이 그 과정에서 사용할 하나의 도구일 뿐입니다. Python, R 또는 SQL에 대한 DataCamp의 과정을 열심히 공부하면 훨씬 앞서게 되어 직장을 구하거나 직장에서 승진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그렇다고 혼자서는 이룰 수 없습니다.

2. 주제에 대한 높은 수준의 입문적 이해 얻기

책, 코스, Kaggle과 같은 온라인 커뮤니티, 교육 프로그램 등과 같은 다른 자료를 기반으로 구축할 수 있는 귀중한 정보를 많이 배우게 됩니다. 도구를 제공하고 나머지를 선택하는 방법을 선택할 수 있습니다.

"도대체 이게 뭐야?" "나는 Python으로 프로그래밍할 수 있다고 100% 확신 합니다."라고 말하며, 1년에 수백 달러의 비용이 든다는 점을 생각하면 정말 대단합니다.

3. 저렴한 비용으로 고품질 데이터 과학 실습 얻기

"저렴한" 데이터 과학 과정은 쉽게 $15,000 입니다. 참고로 "저렴한" Coursera 데이터 과학 프로그램 중 하나의 비용은 최대 $17,000입니다.

1년에 몇 백 달러로 주요 데이터 기술과 실제 프로젝트에서 또는 연습 모드 ( 일일 연습 과제) 에서 이를 연습할 수 있는 무한한 기회를 배웁니다 . 따라서 이미 직업이 있고 새로운 기술을 더 잘하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 팔! 저렴하게 할 수 있는 방법이 있습니다.

이것은 대부분의 학생들이 DataCamp에 대해 좋아하는 것 중 하나입니다. 손을 잡고 시작하여 천천히 훈련 바퀴를 떼어내어 전체를 작성하게 합니다 ( 일부 과정은 다른 과정보다 더 잘 수행됨).

4. 현재 직업에 대한 기술 향상 또는 전체 팀의 기술 향상

Google, PayPal, Uber 및 Deloitte가 팀을 위해 무언가를 사용한다면 내가 말하는 것은 중요하지 않을 것입니다. 하지만 어쨌든 말하겠습니다.

Fortune 1,000대 기업 중 80%가 팀을 위해 DataCamp를 사용하는 데는 이유가 있습니다.

공룡 레거시 도구가 있고 한 달에 50 달러(사용자당 25달러/월) 로 팀에 Python, SQL 또는 R을 가르쳐야 한다고 가정해 보겠습니다. 직원들은 조직을 발전시키는 핵심 기술을 배우고 연습하고 적용할 수 있습니다.

석사 학위를 받기 위해 비용을 지불하는 것보다 훨씬 낫습니다. 이것이 DataCamp의 가장 좋은 점일 수 있습니다. 팀에 SpreadSheets, Excel, Python 및 SQL의 핵심 기술을 가르치는 저렴하고 빠른 방법이므로 몇 주 이내에 회사에 적용할 수 있습니다.

개인 수준에서 새로운 기술을 배우고 현재 회사에서 경력을 발전시키는 데 좋습니다. 복습 섹션은 데이터 과학 기술을 배우고 더 높은 급여를 받는 직책으로 진급한 학생들로 가득합니다.

5. 새로운 데이터 과학자를 위한 손 잡기

손을 잡는 것이 나쁘게 들리는 건 알지만 그런 뜻은 아닙니다.

DataCamp는 데이터 과학 이론, 기술 및 경력을 통해 단계별로 진행해야 하는 새로운 분야의 사람들에게 적합합니다.

Career Tracks는 게임 체인저입니다. 해당 분야에서 직업을 얻는 데 필요한 기술을 제공하기 위해 고안된 과정 모음입니다.

당신이 R 프로그래머가 되고 싶다고 가정해보자. 경력 메뉴에서 선택하기만 하면 DC에서 해당 분야에서 취직하는 데 필요한 모든 기술을 제공하는 여러 과정의 다양한 수업을 선택할 수 있습니다. 그렇게 하면 추측 게임을 하는 데 시간을 낭비하거나 섞지 않아도 됩니다.

당장 뛰어들어 일자리를 얻을 수는 없지만 고용주가 원하는 모든 기술을 갖추게 될 것입니다. 하지만 먼저 실제 시나리오를 실제로 처리할 수 있음을 증명해야 합니다.

6. 교육 과정, 도서, 대학 학위 등의 보완

DataCamp는 모든 형태의 학습과 완벽하게 어울리는 저렴한 실습, 실제 교육, 피드백 및 교육을 제공합니다.

거의 모든 사람이 DataCamp가 "실리콘 밸리에서 일자리를 구하십시오"라는 바퀴의 하나의 톱니바퀴에 불과하다는 데 동의합니다. 취업만 하는 곳이 아닙니다. 라는 말이 있습니다. 데이터 과학의 마스터라고 합니다.

Datacamp가 좋지 않은 것…

DataCamp는 완전한 데이터 과학 대학, 석사 프로그램 또는 취업 알선 프로그램이 아닙니다.

에 좋지 않다…

1. 즉시 취직

DataCamp는 데이터 과학 작업을 시작할 수 있는 기술을 제공합니다. "졸업" 직후에 취직하는 데 필요한 문제 해결, 수학 및 이론적인 기술을 제공하지 않습니다. 그게 목적이라면 학위를 받으러 가세요.

2. 학습 이론

DataCamp가 가르치는 기술의 이면에 있는 이론을 배우는 것은 실제 세계에서 성공하는 데 매우 중요합니다. 머신 러닝, 딥 러닝, 컴퓨터 비전 및 그 모든 것이 작동하는 방식을 배우지 않고서는 머신 러닝을 잘 할 수 있을 것이라고 기대할 수 없습니다.

DataCamp에는 이론적인 과정이 있지만 대부분 짧고 깊이가 부족합니다. 이 플랫폼은 기술 구축에 관한 것임을 기억하십시오.

3. 시각적 학습자

나중에 더 자세히 다루겠지만 여기에서 빠르게 다루겠습니다.

DC에 대한 비디오 강의가 부족합니다. 최근 몇 년 동안 훨씬 나아졌지만 대부분의 경우 동영상이 상당히 짧고 깊이가 부족합니다. 때로는 수업과 잘 맞지 않는 경우도 있습니다.

많은 텍스트를 준비하십시오.

4. "원스톱 샵" 되기

이곳은 수익성 있는 경력을 쌓기 위해 데이터 과학에 대한 모든 것을 배울 수 있는 곳이 아닙니다. 이것은 연습하고, 몇 가지 실습 교육을 받고, 경력을 추진하는 데 사용할 수 있는 기본 기술과 개념을 배울 수 있는 좋은 방법입니다.

DataCamp 검토: 필수 사항

데이터캠프란?

DataCamp는 데이터 과학을 위한 세계 최고의 온라인 학습 플랫폼입니다. 코스, 실습, 경력 및 기술 트랙, 커뮤니티를 통해 초보자와 숙련된 학생은 주요 데이터 과학 개념을 배우고 기술을 습득하고 경력을 시작할 수 있습니다.

그들은 2013년 ( 일부 주장처럼 2014년이 아님) 이후로 게임에서 선두적인 이름이었습니다.

DataCamp는 데이터 과학 기술을 배우고자 하는 모든 사람을 위한 것이지만 대부분은 초보자를 대상으로 합니다.

연습은 매우 실습적이며 ( 때로는 너무 많이) 인터페이스 는 깨끗하고 단순하며 커리큘럼은 매우 선형적입니다. 그것은 당신을 아주 기초부터 더 고급 개념과 이론에 이르기까지 수많은 연습, 연습 및 실제 응용 프로그램과 피드백을 제공합니다.

DataCamp는 무엇을 다루나요?

DataCamp는 Python, R 및 SQL에 중점을 두고 있지만 다음 교육도 제공합니다.

• 뛰어나다
• 힘내
• Tableau
• 파워 BI
• 껍데기
• 스칼라
• 불꽃
• 스프레드시트

그 과정에서 프로그래밍, 데이터 정리, 기계 학습, 확률 및 통계, 데이터 엔지니어링과 관련된 이론과 실용적인 기술을 배우게 됩니다.

DataCamp는 어떻게 작동합니까?

DataCamp는 다소 복잡하므로 가능한 한 간단하게 설명하겠습니다.

DataCamp는 대화형 교육 강의, 실습 실습, 실제 프로젝트 및 궁극적으로 협업 작업 공간의 조합을 통해 21세기 데이터 기술을 성장시키는 데 도움이 됩니다.

과정이나 직업을 선택하면 다음과 같은 일련의 과정을 따릅니다.

• 파이썬 소개
• 중급 파이썬
• Python 데이터 과학 도구 상자 1부
• Python 데이터 과학 도구 상자 2부
• 파이썬의 판다
• Python 기술 (데이터 정리, 효율적인 코드 작성, 구문, 통계적 사고)
• 데이터 시각화
• 파이썬의 딥 러닝

모든 관련 과정을 마칠 때까지 계속해서 진행합니다.

하지만 Career Tracks를 통해 DataCamp를 통과하는 것이 가장 좋다고 생각합니다.

경력 트랙은 데이터 과학 분야에서 특정 경력을 쌓는 데 필요한 기술을 제공하기 위해 특별히 고안된 일련의 과정입니다.

그들이 당신에게 일자리를 제공할 만큼 충분히 포괄적이지 않다는 점을 다시 말씀드립니다. "이봐, 난 이 경력 트랙을 끝냈어. 저를 고용하세요.” 빅 데이터 분야에서 경력을 쌓기 시작하는 데 필요한 핵심 기술과 자신감을 얻을 수 있는 편리한 방법입니다.

Python 하나를 확인합시다.

Career Tracks 로 이동하여 Python Programmer를 찾으십시오.

그런 다음 일련의 다양한 주제/기술/과정이 모두 깔끔한 선형 형식으로 제공됩니다. 하나하나 완성할수록 기술과 자신감이 자라며 DataCamp는 이론과 연습의 난이도를 천천히 올려줍니다. 기술 구축을 좋아하는 괴짜로서 이것은 DataCamp에서 내가 가장 좋아하는 것일 수 있습니다.

여기 꽤 간단합니다. 쉬운 것부터 시작하여 더 복잡한 개념으로 구축합니다.

드디어 최종보스에 도달합니다.

**이 용어 중 일부를 이해하지 못함**

멋진 점은 Career Tracks의 각 단계가 수많은 챕터가 있는 자체 미니 코스이므로 전체 Career Track을 완료하지 않더라도 여전히 많은 가치를 얻을 수 있다는 것입니다. 첫 번째 과정인 Intro to Python의 첫 번째 장에 포함된 내용을 살펴보세요.

참고 : 각 하위 섹션 또는 작업을 완료할 때 얻는 XP입니다. 이에 대한 자세한 내용은 나중에 제공됩니다.

DataCamp 연습 모드

DataCamp에 대한 한 가지 큰 불만은 운동 중에 손을 너무 많이 잡는 것입니다.

각 모듈에는 "빈칸 채우기" 연습이 많이 있지만 프로그램은 기본적으로 이를 수행합니다. 그들은 당신에게 긴 코드 문자열을 제공하고 당신이 해야 할 일은 4개 선택 그룹에서 답을 연결하고 배치하는 것입니다. 그곳에서 배우는 것은 많지 않습니다.

내가 왜 이러는 거지? 이것을 현실 세계에 어떻게 적용합니까? 실제로 뭔가를 배우기 위해 혼자 연습을 할 수 있습니까?

소개: 연습 모드!

특정 코스를 완료하면 연습 모드와 야생에 던져진 일일 도전 과제를 잠금 해제하고 실제로 직접 작업을 수행해야 합니다. 이것은 더 깊은 수준에서 개념을 이해하는 데 필요한 실제 경험을 확실히 제공할 것입니다.

개인적으로 이 내용이 별도의 모드보다는 코스 자체에 더 많이 포함되었으면 합니다. 하지만 이것은 진보입니다.

매일 연습을 마친 학생들은 훨씬 더 높은 비율로 지식을 유지하는 것으로 나타났습니다. 추가 연습을 하는 것은 확실히 보람 있고 재미있습니다.

데이터캠프 프로젝트

DataCamp 프로젝트는 새로 배운 기술을 실제 상황에 적용하고 현장에서 일하면서 재미있고 매력적인 경험을 얻을 수 있는 방법입니다.

저는 19세기 헝가리의 획기적인 손씻기 기술의 열렬한 팬입니다 ( 1개만 있음) . 그래서 이 프로젝트는 저를 흥분시켰습니다.

기본적으로 코스 중 하나(이 경우 R 또는 Python)에서 배운 기술을 사용하여 Semmelweis 박사가 수집한 실제 데이터에 적용하여 현대 의학에서 가장 큰 혁신 중 하나인 씻기를 이끕니다. 때때로 당신의 더러운 손.

또한 멋진 역사 수업을 듣고 200년 전 사람들의 투쟁에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

정말 멋진.

다른 프로젝트에는 Covid-19에 대한 데이터, 인기 있는 아티스트의 패턴을 찾기 위한 음악 데이터 시각화, Game of Thrones의 캐릭터 네트워크 분석 ( 돈만으로도 가치가 있음)이 포함 됩니다. 참고로 티리온 라니스터입니다.

가격: DataCamp 비용은 얼마입니까?

나와 대부분의 웹 사용자는 DataCamp의 가격 구조를 좋아합니다. 그것은 당신이 얻는 것에 대해 투명하고 간단하며 터무니없이 저렴합니다.

개인적으로 Python, SQL 또는 R에서 직원의 기술을 향상시키려는 기업에게는 도용이라고 생각합니다. 직원에게 Python을 사용하도록 교육하는 월 50달러 는 학위 또는 이에 상응하는 교육 프로그램 비용을 고려하면 미친 짓입니다.

이를 고려하면 Python Institute 인증 시험에 응시하는 데만 300달러 가 듭니다 .

여기에는 훈련 비용이 포함되지 않습니다. 대부분의 교육 과정은 학생당 $1,000+ 입니다.

그리고 데이터 과학 학위 비용은 수만 달러입니다.

연간 비용을 지불하면 350개 코스, 연습 모드, 기술 및 경력 트랙, 커뮤니티 채팅에 대해 연간 150달러 를 지불하게 됩니다.

그 전에 – 무료로 사용해 볼 수 있습니다!

참고: 지불은 매월 또는 매년 할 수 있습니다. 매달 작업을 수행하면 더 많은 비용을 지불하게 됩니다.

DataCamp는 돈 가치가 있습니까?

예, DataCamp는 그만한 가치가 있습니다. 표준 플랜은 연간 $12/월 또는 월별 지불하는 경우 $15/ 월입니다.

전문가 과정, 연습 모드, 경력 트랙, 사례 연구 및 일부 실제 고급 Python, SQL 및 R 교육에 대한 커뮤니티 지원에 대한 무제한 액세스가 제공됩니다. 게다가 모바일 앱!

말 그대로 아무것도 아닙니다. 한 달에 80시간의 전체 과정을 수강하면 $13/80 = 학습 시간당 $0.16 가 됩니다.

ㅋㅋㅋ. 주당 20시간의 전체 과정을 수강하는 경우 시간당 16센트 입니다.

그것이 내가 DataCamp에 대한 모든 증오를 이해하지 못하는 이유입니다.

이것은 박사 학위가 아닙니다. 데이터 과학에서. 이것은 대학 증명서가 아닙니다. 이는 데이터 과학 기술 학습 플랫폼으로, 언젠가 일하고 싶은 분야에서 자신감을 얻는 데 필요한 기술과 실습을 제공하거나 비즈니스 내 특정 직원의 기술을 빠르고 쉽게 향상시킬 수 있는 방법입니다.

연간 수만 달러가 아닌 최대 30달러/월인 이유가 있습니다. 박사 학위와 같은 깊이, 실습 교육, 이론 및 지도가 아닙니다. 또는 Coursera, Udacity 또는 edX의 인증서.

참고: 현재 GitHub의 학생 팩에는 DataCamp 무료 3개월이 포함되어 있습니다.

DataCamp 기능: 내가 좋아하는 3가지

Google과 PayPal을 포함하여 전 세계적으로 700만 명이 넘는 사람들이 DC를 사용하는 데는 이유가 있습니다. 가격대비 꽤 괜찮습니다.

먼저 대부분의 사람들이 DataCamp에 대해 좋아하는 3가지를 공유하고 싶습니다. 그런 다음 하나의 주요 결함으로 넘어갈 것입니다.

3가지 최고의 기능

1. UX – DataCamp를 사용하는 것은 재미있고 쉽습니다.

DataCamp의 UX는 타의 추종을 불허합니다.

인터페이스가 매끄럽고 색상이 눈에 편안하며 성가신 팝업, 전면 광고 또는 "계획을 업그레이드하십시오"라고 구걸하는 배너가 거의 없습니다. 더 많은 돈을 쓰도록 요청하는 버튼이 있지만 거의 없습니다.

또한 모든 것이 브라우저에서 바로 작동합니다.

프로필을 설정하면 멋진 UX가 즉시 나타납니다.

DataCamp를 사용하면 바로 시작할 수 있습니다. 그런 다음 의사 결정 과정을 단순화하여 가능한 한 적게 생각하도록 합니다. 당신은 모든 것을 매우 원활하게 안내합니다.

또는 특정 기술을 배우고 싶다면 다음과 같이 할 수 있습니다.

코스 인터페이스는 따라하기 정말 쉽고 초보자 ( 실제로 모든 기술 수준) 에게 완벽합니다 . 왼쪽에는 텍스트가 제공되고 오른쪽에는 문제를 해결하기 위한 작업 공간이 제공됩니다.

이보다 훨씬 간단하지 않습니다.

2. 경험치 (XP) – 게임화된 데이터 과학

사람들이 쓸모없는 앱에 시간을 보내는 데 중독되게 하기 위해 게임화를 사용하는 것보다 더 나은 점은 무엇입니까?

게임화를 사용하여 사람들이 데이터 과학 기술 학습에 중독되도록 합니다.

수업, 작업, 프로젝트 등을 완료할 때마다 XP가 보상으로 주어집니다. 얼마나 잘 진행하고 있는지 측정하는 멋진 방법이며 대부분의 학생들에게 강력한 동기 부여 요소입니다.

XP를 무엇에 사용할 수 있는지 맞춰보세요.

아무것도 아님.

진지하게, 장난이 아닙니다. 그래도 과제를 완료하고 과정을 진행하면서 포인트를 얻는 것을 좋아합니다.

3. 다양한 과정

단일 구독으로 2022년 기준으로 353개 과정에 액세스할 수 있습니다. Python, SQL, R, Excel, Tableau 및 기타 매우 유용한 기술 및 개념에 대한 350개 이상의 과정입니다.

당신이 괴짜라면, 당신은 그것을 좋아할 것입니다.

언젠가는 Intro to Python을 공부하고 다음에는 데이터 정리 방법을 배울 수 있습니다. 그것이 지루하다면 Excel의 데이터 분석, 금융의 경우 R의 익명 기능 또는 Git 소개를 시작하십시오.

정말 흥미로운 주제에 대한 수천 시간의 코스가 있습니다. 몇 달 동안 계속 바쁘게 지낼 수 있습니다.

구매하기 전에 알아야 할 DataCamp에 대한 한 가지…

모든 DataCamp 과정, 기술 또는 경력 트랙이 동일하게 생성되는 것은 아닙니다.

코스는 정말 성공하거나 실패합니다. 강사 중 일부는 숙련된 전문가와 영재 교사입니다. 일부는 숙련된 전문가일 뿐입니다. 나는 그들 중 일부가 비디오에서 불필요한 말을하는 것을 포착했습니다.

처음 3개의 코스는 그림을 완벽하게 그립니다.

DataCamp는 Python, SQL 및 R에 대해 배울 수 있는 환상적인 리소스입니다. 다른 모든 것은 성공하거나 실패합니다. 일부 기술은 입문 수준의 과정을 거의 통과하지 못합니다. 일부는 그렇게 하지도 않습니다. 엑셀처럼:

여기에서 많은 일이 일어나지 않습니다.

DataCamp는 매우 Python 및 R-heavy이며 데이터 과학/통계에 가장 중요한 두 언어이기 때문에 반드시 나쁜 것은 아닙니다. SQL의 경우 27개, Excel의 경우 1개에 불과한 것에 비해 Python 및 R의 경우 각각 약 150개의 과정이 있습니다. 일부는 약간 구식일 수도 있습니다. 일부 과정에서 2017, 2018 및 2019를 보았습니다.

Python 및 R 과정 중 일부는 "메쉬"입니다.

전반적으로, 코스워크의 전체 폭은 가격을 고려할 때 정말 놀라울 정도입니다. 기껏해야 1년에 수백 달러로 R 및 Python에 대한 기본적으로 모든 인간 지식에 액세스할 수 있습니다.

R 또는 Python에 정말로 관심이 있다면 DataCamp는 생각할 필요도 없습니다. Scala, Tableau 또는 Power BI에 관심이 있다면 웹에서 자습서를 얻는 것이 좋습니다.

DataCamp 평판: 사람들의 평가는?

사람들이 웹에서 뭐라고 하는지 알아보기 위해 많은 조사를 했습니다. 대부분의 경우 웹의 깊고 어두운 부분의 트롤은 대부분 DC에서 멀어졌습니다.

전반적인 감정은 내가 지금까지 말한 것과 거의 비슷합니다. DC는 있는 그대로지만 매우 심층적인 교육을 기대하지 마십시오.

다음은 하이라이트 중 일부입니다.

CourseReport는 그것을 좋아합니다…

별 5개 중 4개. 나쁘지 않다.

Reddit은 전반적으로 긍정적이었습니다.

DC 과정이 제공하는 가치를 잘 요약하면 다음과 같습니다.

유일한 노크는 실제 기술이 부족하다는 것입니다.

Switchup (Bootcamp 리뷰) 도 좋아합니다…

전반적으로 DataCamp는 매우 견고한 평판을 가지고 있습니다.

DataCamp 검토 – 최종 평결:

DataCamp는 특히 R 및 Python과 관련하여 기본 및 중급 데이터 과학 기술을 배울 수 있는 저렴하고 재미있고 쉬운 방법입니다. 데이터 과학을 위한 최고의 MOOC입니다.

발을 젖게 하고, 기본 사항을 배우고, 연습을 하거나, 현재 직장에서 기술을 향상시키려는 경우 완전히 가치가 있습니다. 박사 학위 취득을 기대하지 마십시오. 레벨 교육을 받거나 DataCamp가 즉시 6자리 데이터 과학 직업에 대한 자격을 부여할 것으로 기대합니다.

$15/월로 무엇을 잃어야 합니까? 언제든지 취소할 수 있으며 무료 평가판이 있습니다.

작업에 투입하면 DataCamp는 데이터 과학의 기본 개념을 공고히 하는 데 필요한 기술과 실습을 제공할 것입니다. 하지만 유창함을 얻으려면 도전적인 실제 상황에서 이러한 기술을 적용해야 합니다.

주제의 순수한 폭은 그만한 가치가 있습니다. 시행착오를 겪거나 수준 이하의 튜토리얼을 찾는 대신 자신이 무엇을 하고 있는지 아는 사람들이 운영하는 올인원 허브입니다.

DataCamp에서 "졸업" 하면 이러한 기술을 자신의 프로젝트에 적용하거나 보다 심층적인 리소스를 찾을 수 있습니다. 당신은 커브보다 훨씬 앞서있을 것입니다.

기업의 경우 DataCamp는 학위나 과정에 수만 달러를 지출하지 않고도 저렴한 비용으로 직원의 기술을 향상시킬 수 있는 좋은 방법입니다.

가장 심도 있는 지침은 아니지만 DataCamp는 그 자체로 좋은 가치가 있습니다. 구매하기 전에 그것이 무엇인지 알고 당신은 만족할 것입니다.

그것이 당신이 찾고있는 것이 아니라면 다음 대안 중 일부를 고려하십시오.

DataCamp의 대안

데이터 과학 직업에 직접 연결하는 데 도움이 되는 보다 강력한 과정이나 프로그램을 찾고 있다면 훨씬 더 많은 비용을 지불할 준비를 하십시오. 그러나 당신은 당신이 지불하는 것을 얻을 것입니다.

다음은 DataCamp에 대한 최상의 대안입니다.

1. 코세라

Coursera는 웹에서 실제 직업을 얻을 수 있는 실제 전문 자격증을 취득할 수 있는 최고의 장소입니다.

많은 돈을 지불하지만 100% 취업 준비가 됩니다. 기술, 실습 교육 및 이론은 모두 DC에 비해 다음 수준입니다. 가격도 마찬가지입니다.

2. 에드엑스

edX는 코스가 하버드와 같은 대학의 정식 인증 프로그램이라는 점을 제외하고는 또 다른 MOOC입니다.

더 많은 자료를 다루고 더 많은 직업 준비 기술과 경험을 얻게 되지만 더 많은 비용을 지불하게 됩니다. 데이터 과학 인증서는 대략 $800 입니다. DataCamp의 몇 년입니다.

3. 유다시티

Udacity는 개인 멘토링이라는 큰 이점이 있는 매우 비싼 대안입니다.

작업을 수행하고 전문가가 귀하가 잘못한 모든 것을 안내하고 수정 방법을 설명하는 것보다 학습에 도움이 되는 것은 없습니다.

데이터 과학 프로그램은 4개월 동안 약 $330/월 또는 $1,300 이상 에서 시작합니다. 그만한 가치가 있지만 저렴하지는 않습니다.

보너스 언급

유데미

나는 큰 Udemy 사람은 아니지만 R 및 Python에 대한 몇 가지 확실한 수업이 있으며 매우 저렴합니다. 물을 테스트하고 싶다면 $12 Udemy 과정을 수강하고 이 과정을 진행하십시오. 당신이 그것을 좋아하는지 여부를 참조하십시오.

당신이 정말로 스스로 동기를 부여한다면, 매우 저렴한 과정에 비용을 지불하고 웹에서 책과 무료 콘텐츠로 나머지를 스스로 할 수 있습니다.

예산에 여유가 있는지 확인하는 것이 좋습니다.

데이터캠프 FAQ

Q: DataCamp 인증서는 그만한 가치가 있습니까?

A: DataCamp 인증서는 가치가 없습니다. 그들은 당신에게 아무것도 얻을 수 없습니다. 그러나 DataCamp에서 얻은 기술, 지식 및 실무 경험은 100% 가치가 있습니다.

Q: DataCamp는 얼마나 효과적입니까?

A: DataCamp는 Python, R 및 SQL의 기본 기술을 가르치는 데 매우 효과적입니다. 이해하기 쉬운 방식으로 데이터 과학 기술을 사용하여 실습 및 실제 경험을 얻을 수 있습니다.

Q: DataCamp가 Coursera보다 낫습니까?

A: 아니요, DataCamp는 Coursera보다 좋지 않습니다. Coursera는 보다 포괄적이고 공인된 플랫폼입니다. 그들의 인증서는 실제로 당신을 취업 준비 상태로 만듭니다. 그러나 기하급수적으로 더 비쌉니다. DataCamp는 온라인 대학이 아닙니다. 데이터 과학 기술을 연습하기 위한 도구입니다.

Q: DataCamp와 Udemy 중 어느 것이 더 낫습니까?

A: DataCamp가 Udemy보다 훨씬 낫습니다. Udemy를 ​​사용하면 누구나 코스를 만들 수 있습니다. DataCamp는 전문가만 사용하며 교육 연습과 실제 프로젝트를 제공합니다. Udemy는 그 중 어느 것도 제공하지 않습니다.