Датакам отзывы: Видеорегистраторы DATAKAM отзывы владельцев и экспертов

Думайте о DataCamp как о учебном лагере/интенсивном курсе для изучения науки о данных.

Вместо того, чтобы с головой погрузиться в магистерскую программу стоимостью 25 000 долл. США в год , DC позволяет:

1. Проверить, нравится ли вам наука о данных
2. Изучите базовые навыки, которые вам понадобятся в любой работе по обработке данных
3. Получите практическую практику практически бесплатно
4. Встреча и общение со студентами и преподавателями
5. Получите ценные навыки

И все это довольно дешево.

Отлично подходит для:

1. Помощь в поиске работы в сфере обработки данных

DataCamp — отличный способ начать карьеру в сфере обработки данных. Это всего лишь один инструмент, который вы будете использовать на этом пути. Если вы пройдёте курсовую работу DataCamp по Python, R или SQL, вы будете намного впереди, что может помочь вам найти работу или получить повышение на работе. Однако в одиночку этого не сделать.

2. Получение начального понимания предмета на высоком уровне

Вы узнаете много ценной информации, которую затем сможете использовать с другими материалами, такими как книги, курсы, онлайн-сообщества, такие как Kaggle, обучающие программы, и т.д. Он дает вам инструменты, а остальные вы выбираете сами.

Можно перейти с «Что это за фигня такая?» от до «Я на 100% уверен, что могу программировать на Python», , и это довольно круто, учитывая, что это стоит несколько сотен долларов в год.

3. Получение высококачественной практики обработки данных по дешевке

«Дешёвые» курсы по обработке данных стоят 15 000 долларов США . Для справки: одна из «дешевых» программ Coursera по науке о данных может стоить до 17 000 долларов.

За несколько сотен долларов в год вы изучаете ключевые навыки работы с данными и получаете бесконечные возможности практиковать их в реальных проектах или самостоятельно в режиме практики ( ежедневных практических задач) . Итак, допустим, у вас уже есть работа и вы просто хотите улучшить свои навыки. Бум! Вот дешевый способ сделать это.

Это то, что нравится большинству студентов в DataCamp — он начинает с того, что держит вас за руку, затем медленно снимает тренировочные колеса, заставляя вас написать все это ( некоторые курсы делают это лучше, чем другие).

4. Повышение квалификации для вашей текущей работы или повышение квалификации всей команды

Я думаю, что если Google, PayPal, Uber и Deloitte используют что-то для своих команд, тогда не имеет значения, что я говорю. Но все равно скажу.

Есть причина, по которой 80 % компаний из списка Fortune 1000 используют DataCamp для своих команд.

Скажем, у вас есть устаревшие инструменты динозавров и вам нужно обучить свою команду Python, SQL или R всего за 50 долларов США в месяц (25 долларов США в месяц на пользователя) ваши сотрудники могут учиться, практиковаться и применять ключевые навыки которые продвигают вашу организацию вперед.

Это намного лучше, чем платить за них, чтобы получить степень магистра. Возможно, это лучшее, что есть в DataCamp. Это недорогой и быстрый способ обучить команды основным навыкам работы с электронными таблицами, Excel, Python и SQL, чтобы они могли начать применять их в вашей компании уже через несколько недель или раньше.

На индивидуальном уровне это отлично подходит для изучения новых навыков и продвижения по карьерной лестнице в вашей текущей компании. Раздел обзора изобилует студентами, которые освоили навыки работы с данными и перешли на более высокооплачиваемые должности.

5. «Держать за руку» для новых специалистов по данным

Я знаю, что «держаться за руки» звучит плохо, но я не имею в виду.

DataCamp отлично подходит для новичков в этой области, которым нужно шаг за шагом пройти через теорию, навыки и карьеру в науке о данных.

Career Tracks меняет правила игры. Это набор курсов, предназначенных для того, чтобы дать вам навыки, необходимые для получения работы в этой области.

Допустим, вы хотите стать программистом R. Вы просто выбираете это в меню карьеры, и DC предлагает вам выбрать различные уроки из нескольких курсов, которые дадут вам все навыки, необходимые для получения работы в этой области. Таким образом, вам не нужно смешивать и сочетать или тратить время на игру в угадайку.

Вы не сможете сразу устроиться на работу, но у вас БУДУТ все навыки, которые ищут работодатели. Однако сначала вам придется доказать, что вы действительно можете справиться с реальными сценариями.

6. Дополнение к учебным курсам, книгам, университетским дипломам и т. д.

DataCamp предлагает дешевую практику, реальное обучение, обратную связь и инструкции, которые идеально сочетаются с любой формой обучения.

Почти все согласны с тем, что DataCamp — это всего лишь один винтик в колесе «найди мне работу в Силиконовой долине» . Это не универсальный магазин, чтобы получить работу. Для этого есть слово. Это называется мастер в науке о данных.

DataCamp не является полным университетом данных, магистерской программой или программой трудоустройства.

Это нехорошо для…

1. Немедленное получение работы

DataCamp дает вам навыки, чтобы начать заниматься наукой о данных. Это не дает вам навыков решения проблем, математических и теоретических навыков, необходимых для получения работы сразу после «выпускного». Если это то, что вам нужно, идите и получите степень.

2. Теория обучения

Изучение теории, лежащей в основе навыков, которым обучает DataCamp, имеет решающее значение для успеха в реальном мире. Вы не можете рассчитывать на успех в машинном обучении, не изучив, как работает машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение и все такое.

В DataCamp есть теоретические курсы, но они довольно короткие и по большей части лишены глубины. Помните, что эта платформа предназначена для развития навыков.

3. Визуалы

Я вернусь к этому позже, но давайте быстро коснемся этого здесь.

Отсутствуют видеолекции по ДК. В последние годы стало намного лучше, но по большей части видео довольно короткие и им не хватает глубины. Иногда они даже не соответствуют уроку.

Будьте готовы к БОЛЬШОМУ количеству текста.

4. Быть «Единым центром обслуживания»

Это не место, где можно узнать все о науке о данных, чтобы начать прибыльную карьеру. Это отличный способ попрактиковаться, пройти практическое обучение и изучить основные навыки и концепции, которые вы можете использовать для развития своей карьеры.

DataCamp — это ведущая в мире онлайн-платформа для обучения науке о данных. Его курсы, упражнения, пути карьеры и навыков, а также сообщество позволяют новичкам и опытным студентам изучать ключевые концепции науки о данных, осваивать навыки и начинать свою карьеру.

Они были ведущим именем в игре с 2013 года. ( , а не 2014, как утверждают некоторые).

DataCamp предназначен для всех, кто хочет освоить навыки работы с данными, но в основном для начинающих.

Упражнения очень практичные ( иногда СЛИШКОМ МНОГО) , интерфейс чистый и простой, а учебный план очень линейный. Он проведет вас от самых основ до более продвинутых концепций и теорий с множеством упражнений, практики и реальных приложений, а также обратной связью.

DataCamp фокусируется на Python, R и SQL, но также предлагает обучение по:

• Excel
• Гит
• Таблица
• PowerBI
• Корпус
• Скала
• Искра
• Электронные таблицы

Попутно вы изучите теорию и практические навыки, связанные с программированием, очисткой данных, машинным обучением, вероятностью и статистикой, а также обработкой данных.

DataCamp довольно сложен, поэтому позвольте мне объяснить его как можно проще:

DataCamp помогает вам развивать свои навыки работы с данными в 21 веке с помощью комбинации интерактивных учебных занятий, практических упражнений и реальных проектов. и, наконец, рабочее пространство для совместной работы.

После того, как вы выберете курс или профессию, вы пройдете серию таких курсов:

• Введение в Python
• Питон среднего уровня
• Набор инструментов Python для обработки данных, часть 1
• Набор инструментов Python для обработки данных, часть 2
• Панды в Python
• Навыки Python (очистка данных, написание эффективного кода, синтаксис, статистическое мышление)
• Визуализация данных
• Глубокое обучение в Python

И так далее и тому подобное, пока вы не пройдете все соответствующие курсы.

Однако я думаю, что лучше всего проходить DataCamp через Career Tracks.

Career Tracks — это серия курсов, разработанных специально для того, чтобы дать вам навыки, необходимые для получения конкретной профессии в области науки о данных.

Позвольте мне повторить, что они недостаточно полны, чтобы найти вам работу. Вы не можете просто сказать: : «Эй, я закончил эту карьеру. Найми меня.» Это просто удобный способ убедиться, что вы приобрели основные навыки и уверенность, необходимые для начала карьеры в сфере больших данных.

Давайте проверим Python:

Перейдите на страницу Career Tracks и найдите Python Programmer:

Затем вам будет предложен ряд различных тем/навыков/курсов, собранных в одном порядке. , линейный формат. По мере выполнения каждого из них ваши навыки и уверенность растут, а DataCamp постепенно увеличивает сложность теории и упражнений. Как компьютерщик, который любит развивать навыки, это может быть моей любимой вещью в DataCamp.

Здесь довольно просто. Вы начинаете с простых вещей и переходите к более сложным концепциям.

В конце концов, вы доберетесь до финального босса.

**Я не понимаю некоторых из этих терминов**

Самое интересное, что каждый шаг в Career Tracks — это отдельный мини-курс с множеством глав, так что даже если вы не закончите весь путь карьеры, вы по-прежнему получаете массу преимуществ. Посмотрите, что включено только в первую главу первого курса «Введение в Python: 9».0003

ПРИМЕЧАНИЕ : XP, который вы зарабатываете за выполнение каждого подраздела или задания. Подробнее об этом позже.

Одна большая жалоба на DataCamp заключается в том, что они слишком сильно держат вас за руку во время упражнений.

В каждом модуле есть много «заполни пропуски» упражнений, но программа в основном делает их за вас. Они дают вам длинную строку кода, и все, что вам нужно сделать, это подключить и поместить ответ из группы из 4 вариантов. Там не так много обучения происходит.

Например, зачем я это делаю? Как мне применить это в реальном мире? Могу ли я попрактиковаться, делая все это самостоятельно, чтобы действительно чему-то научиться?

Представляем: режим тренировки!

После завершения определенных курсов вы разблокируете режим практики и его ежедневные испытания, в которых вас бросают в дикую природу и заставляют выполнять работу самостоятельно. Это, безусловно, даст вам опыт мышления на ногах, необходимый для понимания концепций на более глубоком уровне.

Лично мне хотелось бы, чтобы этот материал был больше включен в сами курсы, а не в отдельный режим. Но эй, это люди прогресса.

Учащиеся, завершившие ежедневную практику, гораздо лучше сохраняют знания. Это определенно полезно и весело, чтобы получить дополнительную практику.

Проекты DataCamp — это способ применить полученные навыки в реальных ситуациях и получить удовольствие от работы в полевых условиях.

Я большой поклонник венгерских прорывов в области мытья рук 19-го века ( есть только 1) , поэтому этот проект меня очень вдохновил.

По сути, вы используете навыки, полученные на одном из курсов — в данном случае R или Python — и применяете их к реальным данным, собранным доктором Земмельвейсом, которые привели к одному из крупнейших прорывов в современной медицине. — время от времени мыть грязные руки.

Кроме того, вы получите классный урок истории и глубокое погружение в борьбу людей 200-летней давности.

Довольно круто.

Другие проекты включают в себя данные о Covid-19, визуализацию музыкальных данных для поиска закономерностей у популярных исполнителей и анализ сети персонажей в «Игре престолов» ( стоит одних денег) . Кстати, это Тирион Ланнистер.

Мне и большинству пользователей Интернета нравится ценовая структура DataCamp. Это прозрачно, просто и смехотворно дешево для того, что вы получаете.

Лично я считаю, что это кража для предприятий, которые хотят повысить квалификацию сотрудников в Python, SQL или R. 50 долларов в месяц на обучение сотрудников использованию Python — это безумие, учитывая, сколько стоят программы обучения на степень или эквивалентные им.

Для сравнения: 300 долларов стоит только сдать экзамен на сертификат Python Institute n.

Это не включая стоимость обучения. Большинство учебных курсов стоят 1000 долларов США + на одного студента.

И дипломы по науке о данных стоят десятки тысяч долларов.

Если вы платите ежегодно, вы платите 150 долларов США в год за 350 курсов, режим практики, курсы повышения квалификации и карьеры, а также чат сообщества.

Прежде всего, вы можете попробовать бесплатно!

ПРИМЕЧАНИЕ: Оплата может быть ежемесячной или годовой. Вы будете платить больше, если будете делать что-то из месяца в месяц.

Да, DataCamp стоит своих денег. Стандартный план 12 долларов в месяц в год или 15 долларов в месяц , если вы платите ежемесячно.

Это включает в себя неограниченный доступ к экспертным курсам, режим практики, карьерные пути, тематические исследования и поддержку сообщества для некоторых реальных высокоуровневых курсов обучения Python, SQL и R. Плюс мобильное приложение!

Буквально ничего. Если вы пройдете полные 80 часов курсов за один месяц, это составит 13/80 долларов США = 0,16 долларов США В ЧАС обучения.

ЛОЛ. 16 центов в час при полной загрузке курса 20 часов в неделю.

Вот почему я не понимаю всей ненависти к DataCamp.

Это не кандидат наук. в науке о данных. Это не университетский аттестат. Это платформа для обучения навыкам работы с данными, которая предназначена для того, чтобы дать вам навыки и практику, необходимые для обретения уверенности в области, в которой вы надеетесь когда-нибудь работать, или быстрый и простой способ повысить квалификацию определенной группы сотрудников в бизнесе.

Есть причина, по которой это похоже на 30 долларов в месяц самое большее вместо десятков тысяч долларов в год. Это не та же глубина, практическое обучение, теория и руководство, как у доктора философии. или сертификат от Coursera, Udacity или edX.

ПРИМЕЧАНИЕ. На данный момент студенческий пакет GitHub включает 3 месяца БЕСПЛАТНОГО использования DataCamp.

Существует причина, по которой более 7 миллионов человек во всем мире, включая Google и PayPal, используют DC. Это чертовски хорошо по цене.

Во-первых, я хочу рассказать о трех вещах, которые нравятся большинству людей в DataCamp. Тогда я перейду к одному большому недостатку.

3 лучшие функции

1. UX — использовать DataCamp просто и весело

UX DataCamp не имеет себе равных.

Гладкий интерфейс, приятные для глаз цвета и мало надоедливых всплывающих окон, межстраничных объявлений или баннеров, умоляющих вас «ОБНОВИТЬ ПЛАН». Есть кнопки, предлагающие потратить больше денег, но их очень мало.

Плюс все работает прямо в браузере.

После того, как вы настроите свой профиль, потрясающий UX сразу же поразит вас.

С самого начала DataCamp максимально упрощает начало работы. Затем они упрощают процесс принятия решений, чтобы вы думали как можно меньше. Вы ведете все очень плавно.

Или, если вы хотите освоить определенный навык, вы можете сделать это вместо этого:

Интерфейс курса действительно прост в освоении и идеально подходит для начинающих ( и вообще все уровни навыков) . Слева вам дается текст, а справа — рабочее пространство для решения задач.

Нет ничего проще, чем это:

2. Очки опыта (XP) – Data Science Gamified

Что может быть лучше, чем использование геймификации, чтобы заставить людей тратить время на бесполезные приложения?

Использование геймификации для пристрастия людей к обучению навыкам работы с данными.

Каждый раз, когда вы выполняете урок, задание, проект и т. д., вы получаете XP. Это отличный способ оценить, насколько хорошо вы продвигаетесь, и это сильный мотивирующий фактор для большинства студентов.

Угадайте, для чего можно использовать XP?

НИЧЕГО.

Серьезно, ничего страшного. Но все же мне нравится зарабатывать баллы за выполнение заданий и продвижение по курсам.

3. Огромное количество курсов

Одна подписка дает вам доступ к 353 курсам по состоянию на 2023 год. Это более 350 курсов по Python, SQL, R, Excel, Tableau и множеству других чрезвычайно полезных навыков и концепций. .

Если вы гик, вам понравится.

Один день вы можете изучить Введение в Python, а на следующий перейти к изучению того, как очищать данные. Если это вас утомляет, начните изучать анализ данных в Excel, анонимные функции в R for Finance или введение в Git.

Тысячи часов курсов по множеству действительно интересных тем. Это может занять вас на месяцы.

Одна вещь о DataCamp, которую необходимо знать перед покупкой…

Не все курсы DataCamp, навыки или пути развития карьеры одинаковы.

Курсы действительно удачные. Некоторые из инструкторов являются опытными экспертами и талантливыми учителями. Некоторые просто опытные специалисты. Я поймал некоторых из них, говорящих лишние вещи в видео.

Первые 3 курса прекрасно рисуют картину:

DataCamp — это фантастический ресурс для изучения Python, SQL и R. Все остальное выбрано случайно. Некоторые технологии с трудом выходят за рамки курсовой работы вводного уровня. Некоторые даже этого не делают. Как в Excel:

Здесь мало что происходит.

DataCamp ОЧЕНЬ насыщен Python и R, что не обязательно плохо, поскольку это два наиболее важных языка для науки о данных/статистики. Существует около 150 курсов для Python и R, по сравнению с 27 для SQL и всего 1 для Excel. Некоторые из них могут быть немного устаревшими. Я видел 2017, 2018 и 2019 годы.на некоторых курсах.

Даже некоторые курсы по Python и R всего лишь «мех».

В целом, широта курсовой работы действительно ошеломляет, учитывая цену. Максимум за несколько сотен долларов в год вы получаете доступ практически ко всем человеческим знаниям о R и Python.

Если вы действительно заинтересованы в R или Python, DataCamp вам не составит труда. Если вас интересуют Scala, Tableau или Power BI, вам лучше просто получить учебные пособия из Интернета.

Я много копался, чтобы узнать, что люди говорят в Интернете. По большей части тролли глубоких, темных частей сети держались подальше от Вашингтона.

Общее мнение было примерно таким же, как я говорил все это время: DC хорош для того, что он есть, просто не ожидайте сверхглубокого обучения.

Вот некоторые из основных моментов.

CourseReport это нравится…

4 из 5 звезд. Неплохо.

Reddit был в целом положительным

Вот хорошая инкапсуляция значения, которую приносят курсы DC:

с единственным стуком-отсутствие навыков реального мира:

Switchup (обзоры Bootcamp) мне тоже нравится…

В целом у DataCamp очень солидная репутация

DataCamp — это доступный, увлекательный и простой способ освоить базовые и промежуточные навыки работы с данными, особенно когда речь идет о R и Python. Это, безусловно, ведущий МООК для науки о данных.

Если вы хотите освоиться, изучить основы, попрактиковаться или даже повысить квалификацию на своей текущей работе, это того стоит. Только не надейтесь получить докторскую степень. или ожидайте, что DataCamp немедленно подготовит вас к шестизначной работе по науке о данных.

В 15 долларов в месяц , что вы теряете? Вы можете отменить в любое время, И у них есть бесплатная пробная версия.

Если вы приложите усилия, DataCamp даст вам навыки и практику, необходимые для закрепления фундаментальных концепций науки о данных. Однако вам придется применять эти навыки в сложных реальных ситуациях, чтобы научиться свободно говорить.

Широкий спектр тем оправдывает свою цену. Вместо всех проб и ошибок или поиска некачественных руководств, это универсальный центр, управляемый людьми, которые знают, что, черт возьми, они делают.

После того, как вы «выпустите» из DataCamp, вы сможете применить эти навыки в своих собственных проектах или найти более подробные ресурсы. Вы будете намного впереди кривой.

Для предприятий DataCamp — это отличный способ повысить квалификацию своих сотрудников по дешевке, не тратя десятки тысяч долларов на получение степени или курсов.

Это не самая подробная инструкция, но тем не менее DataCamp стоит того. Просто узнайте, что это такое перед покупкой, и вы останетесь довольны.

Если это не то, что вам нужно, рассмотрите некоторые из этих альтернатив.

Если вы ищете более надежные курсы или программы, которые помогут вам напрямую заняться наукой о данных, будьте готовы платить намного больше. Но вы получите то, за что платите.

Вот лучшие альтернативы DataCamp:

Coursera — лучшее место, где можно найти в Интернете актуальные профессиональные сертификаты, которые помогут вам найти работу в реальном мире.

Вы платите много, но это делает вас на 100% готовым к работе. Навыки, практическое обучение и теория — все это на следующем уровне по сравнению с DC… как и цена.

edX — это еще один МООК, за исключением того, что их курсы представляют собой полные сертификационные программы таких университетов, как Гарвард.

Вы изучите больше материала и получите больше навыков и опыта, необходимых для работы, но заплатите намного больше. Сертификаты Data Science стоят примерно 800 долларов . Это несколько лет DataCamp….

Udacity — это сверхдорогая альтернатива с большим преимуществом: личным наставничеством.

Ничто не поможет вам учиться лучше, чем выполнение работы, когда эксперт проведет вас через все, что вы сделали неправильно, и объяснит, как это исправить.

Программа по науке о данных начинается примерно с 330 долларов в месяц, хотя или 1300 долларов + за 4 месяца. Полностью стоит того, но не дешево.

Бонусное упоминание

Я не большой любитель Udemy, но у них есть хорошие курсы по R и Python, и они очень дешевые. Если вы хотите прощупать почву, приобретите курс Udemy $12 и пройдите его. Посмотрите, нравится вам это или нет.

Если вы действительно целеустремленны, вам может сойти с рук оплата очень дешевого курса, а остальное вы сделаете самостоятельно с книгами и бесплатным контентом в Интернете.

Стоит проверить, если у вас ограниченный бюджет.

A: Сертификаты DataCamp того не стоят. Они тебе ничего не дают. Однако навыки, знания и практический опыт, которые вы получаете в DataCamp, на 100 % того стоят.

A: DataCamp очень эффективен для обучения основным навыкам Python, R и SQL. Вы получаете практический и реальный опыт использования навыков работы с данными в простой для понимания форме.

Ответ: Нет, DataCamp не лучше, чем Coursera. Coursera — более комплексная и аккредитованная платформа. Их сертификаты фактически делают вас готовым к работе. Тем не менее, это экспоненциально дороже. DataCamp — это не онлайн-университет. Это инструмент для отработки навыков работы с данными.

О: DataCamp намного лучше, чем Udemy.