सबसे अच्छा है | डेटाक्वेस्ट व्यावहारिक कोडिंग के माध्यम से डेटा विज्ञान सीखने के लिए सर्वोत्तम है, जिससे यह कम बजट में स्वयं-गति से सीखने वालों के लिए बहुत अच्छा है। | उदासिटी, मार्गदर्शक समर्थन के साथ संरचित शिक्षण के लिए सर्वोत्तम है, जो इसे वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं के साथ कैरियर-केंद्रित कार्यक्रम चाहने वालों के लिए आदर्श बनाता है। |
मूल्य निर्धारण | $ 29 / माह | $ 399 / माह |
विशेषताएं | इंटरैक्टिव कोडिंग |
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फ़ायदे | सस्ती | सलाहकार सहायता |
नुकसान | कोई वीडियो पाठ नहीं | अधिक समय प्रतिबद्धता की आवश्यकता है |
जब मैंने पहली बार डेटा साइंस की खोज शुरू की, तो मैं डेटाक्वेस्ट और उदासिटी में से किसी एक को चुनने में असमर्थ था। दोनों ही बहुत अच्छे लग रहे थे, लेकिन सीखने के उनके तरीके बहुत अलग थे।
डेटाक्वेस्ट ने सीधे ब्राउज़र में ही व्यावहारिक कोडिंग पर ध्यान केंद्रित किया, जिससे यह इंटरैक्टिव और आसान हो गया। दूसरी ओर, उदासिटी ने उद्योग के पेशेवरों से संरचित वीडियो पाठ की पेशकश की, जिससे यह एक पारंपरिक कक्षा जैसा अनुभव प्रदान करता है।
तो, कौन सा विकल्प बेहतर है? सच कहूँ तो, यह आपकी सीखने की शैली पर निर्भर करता है। मैंने दोनों का इस्तेमाल किया है, और दोनों की अपनी खूबियाँ और कमज़ोरियाँ हैं। इस डेटाक्वेस्ट बनाम उदासिटी तुलना में, मैं मुख्य अंतरों पर चर्चा करूँगा ताकि आपको यह तय करने में मदद मिल सके कि आपके लिए कौन सा विकल्प सबसे उपयुक्त है।
चलो अंदर चलें!
🚀निचला बिंदु:
डेटाक्वेस्ट उन शिक्षार्थियों के लिए बेहतर विकल्प है जो डेटा विज्ञान के लिए एक किफायती, स्व-गतिशील, व्यावहारिक दृष्टिकोण पसंद करते हैं।
अपनी इंटरैक्टिव कोडिंग चुनौतियों और करके सीखने पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, डेटाक्वेस्ट, उडासिटी जैसे प्रोग्रामों की उच्च लागत या संरचना के बिना एक मज़बूत आधार प्रदान करता है। यह उन लोगों के लिए आदर्श है जो अपनी सीखने की यात्रा में लचीलेपन और स्वायत्तता की तलाश में हैं।
डेटाक्वेस्ट बनाम उदासिटी: एक अवलोकन
डेटाक्वेस्ट का अवलोकन
डेटाक्वेस्ट एक ऑनलाइन शिक्षण मंच है जिसे इंटरैक्टिव, व्यावहारिक दृष्टिकोण के माध्यम से डेटा विज्ञान, पायथन, एसक्यूएल और मशीन लर्निंग सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
वीडियो व्याख्यानों को निष्क्रिय रूप से देखने के बजाय, शिक्षार्थी आसानी से समझ आने वाले, चरण-दर-चरण निर्देशों का पालन करते हुए, सीधे अपने ब्राउज़र में कोड लिखते और चलाते हैं।
यह प्लेटफ़ॉर्म स्व-गति वाला है, जो उन लोगों के लिए लचीलापन प्रदान करता है जो अपने समय पर सीखना पसंद करते हैं। अपनी किफायती कीमत के साथ, डेटाक्वेस्ट शुरुआती लोगों या बिना ज़्यादा खर्च किए कौशल बढ़ाने की चाह रखने वालों के लिए एक बेहतरीन विकल्प है।
यह उन शिक्षार्थियों के लिए एकदम उपयुक्त है जो व्यावहारिक, बिना किसी तामझाम वाले वातावरण में पनपते हैं और वास्तविक कोडिंग अनुभव प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
उदासिटी का अवलोकन
उदासिटी एक ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म है जो डेटा साइंस, एआई और प्रोग्रामिंग जैसे क्षेत्रों में संरचित नैनोडिग्री प्रदान करता है। डेटाक्वेस्ट के विपरीत, जो ब्राउज़र में व्यावहारिक कोडिंग पर केंद्रित है, उदासिटी वीडियो व्याख्यान, वास्तविक दुनिया के प्रोजेक्ट और उद्योग विशेषज्ञों से मार्गदर्शन प्रदान करता है।
यह करियर सहायता भी प्रदान करता है, जिसमें रिज्यूमे समीक्षा और प्रोजेक्ट फीडबैक शामिल है। हालाँकि, इन लाभों की लागत अधिक होती है, कुछ कार्यक्रमों की कीमत सैकड़ों डॉलर प्रति माह होती है।
यदि आप कैरियर-केंद्रित सहायता के साथ अधिक निर्देशित शिक्षण अनुभव चाहते हैं, तो Udacity आपके लिए बेहतर विकल्प हो सकता है।
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उदासिटी विभिन्न क्षेत्रों में विविध प्रकार की विशिष्ट नैनोडिग्रियाँ प्रदान करती है, जिनमें से प्रत्येक अपने स्वयं के "स्कूलों" के अंतर्गत आती है। इनमें से कुछ स्कूल इस प्रकार हैं:
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्कूल
- क्लाउड कंप्यूटिंग स्कूल
- कार इंजीनियरिंग स्कूल
- स्वायत्त प्रणालियों का स्कूल
- व्यवसाय विभाग
- डेटा विश्लेषण स्कूल
- प्रोग्रामिंग स्कूल
इसके अतिरिक्त, उडासिटी अपने कई पाठ्यक्रमों के लिए छात्रवृत्ति के अवसर भी प्रदान करती है।
सही ऑनलाइन कोर्स चुनना थोड़ा मुश्किल हो सकता है क्योंकि फैसला लेने से पहले कई बातों पर विचार करना पड़ता है। डेटाक्वेस्ट और उदासिटी द्वारा पेश किए जाने वाले डेटा साइंस कोर्स के बीच मुख्य अंतरों को मैं आपको समझाता हूँ ताकि आप बेहतर चुनाव कर सकें।
डेटाक्वेस्ट बनाम उडासिटी: मूल्य निर्धारण
दोनों पाठ्यक्रमों को अपनी व्यवहार्य गति से पूरा किया जा सकता है। तो अंततः आपको पाठ्यक्रम पूरा करने में हर बार कितना खर्च आएगा। आप जितना कम समय लेंगे, आपको उतना ही कम भुगतान करना पड़ेगा।
डेटाक्वेस्ट मूल्य निर्धारण
डेटाक्वेस्ट एक सदस्यता मॉडल का उपयोग करता है, इसलिए आप उनके पाठ्यक्रमों तक पहुँचने के लिए मासिक या वार्षिक शुल्क का भुगतान करते हैं। उनके पास एक निःशुल्क योजना है जो आपको कुछ बुनियादी पाठ आज़माने की अनुमति देती है, लेकिन सामग्री बहुत सीमित है।
अगर आप करियर पथ, प्रोजेक्ट और अभ्यास अभ्यासों सहित पूरी पहुँच चाहते हैं, तो आपको प्रीमियम प्लान की ज़रूरत होगी। अपने कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने के इच्छुक व्यवसायों के लिए एक टीम प्लान भी उपलब्ध है।
उदासिटी की तुलना में, डेटाक्वेस्ट अधिक बजट-अनुकूल है, जो इसे स्वयं-गति से सीखने वाले लोगों के लिए एक ठोस विकल्प बनाता है, जो बिना अधिक पैसे खर्च किए गुणवत्तापूर्ण शिक्षा चाहते हैं।
उदात्तता मूल्य निर्धारण
दूसरी ओर, उदासिटी प्रति पाठ्यक्रम भुगतान मॉडल का उपयोग करती है, जिसमें अधिकांश नैनोडिग्री कार्यक्रमों की लागत 399 डॉलर से 600 डॉलर प्रति माह के बीच होती है।
चूंकि इन कार्यक्रमों को पूरा होने में आम तौर पर 3 से 6 महीने लगते हैं, इसलिए कुल लागत आसानी से $1,000-$3,000 तक हो सकती है। हालाँकि, Udacity अक्सर छूट और वित्तीय सहायता प्रदान करता है, जो इसे थोड़ा और किफ़ायती बना सकता है।
उच्च कीमत के साथ अतिरिक्त सुविधाएं भी मिलती हैं, जैसे कैरियर समर्थन, मार्गदर्शन, तथा उद्योग के पेशेवरों द्वारा समीक्षा की गई वास्तविक दुनिया की परियोजनाएं, जो इसे तकनीक में प्रवेश करने के बारे में गंभीर लोगों के लिए एक मजबूत विकल्प बनाती हैं।
डेटाक्वेस्ट बनाम उडासिटी: प्रस्तावित पाठ्यक्रम
डेटाक्वेस्ट पाठ्यक्रम
डेटाक्वेस्ट आर में डेटा एनालिस्ट, पायथन में डेटा एनालिस्ट, पायथन में डेटा साइंटिस्ट और डेटा इंजीनियर के रूप में आपके लिए करियर का रास्ता तैयार करता है। उनके द्वारा प्रस्तावित कुछ पाठ्यक्रम नीचे सूचीबद्ध हैं।
- डेटा विज्ञान के लिए पायथन: बुनियादी बातें
- पायथन प्रोग्रामिंग और डेटा विज्ञान सीखने की मूल बातें जानें।
- डेटा साइंस सीखने के लिए पायथन: इंटरमीडिएट
- पांडा और न्यूमपी फंडामेंटल
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से कहानी सुनाना
- पायथन में डेटा विश्लेषण की सफाई के लिए उन्नत तकनीकें सीखें।
- मशीन लर्निंग की बुनियादी बातें
- डेटा सफ़ाई और विश्लेषण
- खोजपूर्ण डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- पायथन में डेटा सफ़ाई: उन्नत
उडेसिटी पाठ्यक्रम
Udacity डेटा साइंस में नैनोडिग्री कोर्स प्रदान करता है। यहाँ Udacity Nanodegree में डेटा साइंस के अलावा कुछ अन्य कोर्स की सूची दी गई है।
- शुरुआती लोगों के लिए जेनेटिक्स का परिचय
- जावा में प्रोग्रामिंग का परिचय: जावा सीखना
- कंप्यूटर विज्ञान का परिचय: एक खोज इंजन का निर्माण
- कंप्यूटर पाठ्यक्रमों का डिज़ाइन: प्रोग्रामिंग सिद्धांत
- वेब डेवलपमेंट: ब्लॉग कैसे बनाएं
- खेल विकास: उच्च-प्रदर्शन वेब अनुप्रयोगों का निर्माण
- मोबाइल वेब विकास: मोबाइल वेब अनुभव का निर्माण
- समानांतर प्रोग्रामिंग का परिचय: GPU की शक्ति का उपयोग करने के लिए CUDA का उपयोग करना
- सॉफ़्टवेयर परीक्षण: सॉफ़्टवेयर को विफल कैसे करें
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय: एआई-क्लास
- इंटरएक्टिव रेंडरिंग: 3डी कंप्यूटर ग्राफिक्स का परिचय
- सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान का परिचय: चुनौतीपूर्ण समस्याओं से निपटना
सीखने की पद्धति
डेटाक्वेस्ट:
डेटाक्वेस्ट का दृष्टिकोण व्यावहारिक, स्व-गति सीखने पर केंद्रित है। यह प्लेटफ़ॉर्म इंटरैक्टिव कोडिंग पाठ प्रदान करता है जहाँ आप सीखते हुए वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल कर सकते हैं। लंबे वीडियो ट्यूटोरियल देखने या टेक्स्ट-आधारित सामग्री पढ़ने के बजाय, आप सीधे कोडिंग अभ्यास और प्रोजेक्ट में उतर सकते हैं।
यह दृष्टिकोण आपको समस्या-समाधान कौशल विकसित करने और आगे बढ़ने के साथ-साथ सामग्री को सुदृढ़ बनाने में मदद करता है। अभ्यास पूरा करने के बाद आपको मिलने वाला तत्काल फीडबैक आपको गलतियों को पहचानने और सुधार करने में मदद करता है।
यदि आप करके सीखना पसंद करते हैं तो यह विधि आपके लिए आदर्श है, विशेषकर यदि आप ऐसे व्यक्ति हैं जो निष्क्रिय सीखने के बजाय अभ्यास के माध्यम से चीजों को समझने में आनंद लेते हैं।
हालाँकि, यह उन शिक्षार्थियों के लिए थोड़ा भारी पड़ सकता है जो संरचित व्याख्यान या स्पष्टीकरण के रूप में थोड़ा अधिक मार्गदर्शन चाहते हैं।
उतावलापन:
इसके विपरीत, उदासिटी सीखने के लिए एक अधिक संरचित और निर्देशित दृष्टिकोण प्रदान करती है। प्रत्येक पाठ्यक्रम, विशेष रूप से उनके नैनोडिग्रीज़, आपको एक स्पष्ट और व्यवस्थित रोडमैप के माध्यम से मार्गदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
आपको वीडियो लेक्चर, क्विज़ और प्रोजेक्ट मिलते हैं जो आपको अवधारणाओं को क्रमबद्ध तरीके से समझने में मदद करते हैं। ये कोर्स उद्योग के विशेषज्ञों द्वारा डिज़ाइन किए गए हैं और आमतौर पर डेटाक्वेस्ट के पाठों की तुलना में ज़्यादा गहन होते हैं।
उदासिटी का संरचित प्रारूप उन लोगों के लिए बहुत उपयोगी हो सकता है जो सीखने के लिए अधिक विस्तृत, चरण-दर-चरण दृष्टिकोण पसंद करते हैं। अगर आप चाहते हैं कि आपके लिए चीज़ें व्यवस्थित हों और आप पाठ्यक्रम सामग्री के माध्यम से स्पष्ट प्रगति चाहते हैं, तो यह एकदम सही है।
सामुदायिक संपर्क बनाम मेंटरशिप और फीडबैक का समर्थन करें
डेटाक्वेस्ट:
डेटाक्वेस्ट एक समुदाय-आधारित सहायता प्रणाली प्रदान करता है। शिक्षार्थी मंचों पर बातचीत करते हैं जहाँ वे प्रश्न पूछ सकते हैं, प्रगति साझा कर सकते हैं और चुनौतियों पर चर्चा कर सकते हैं।
यह समुदाय अन्य प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में छोटा है, लेकिन यह एकजुट है और मुख्य रूप से डेटा साइंस पर केंद्रित है। आपको समान रुचियों और लक्ष्यों वाले साथी शिक्षार्थियों का समर्थन मिलेगा।
हालाँकि, कोई व्यक्तिगत मार्गदर्शन उपलब्ध नहीं है, और मंचों पर प्रतिक्रियाएँ हमेशा उतनी शीघ्रता से नहीं आ सकतीं जितनी आप चाहते हैं।
अगर आप स्वतंत्र रूप से सीखना पसंद करते हैं और खुद ही समस्या निवारण करने में कोई आपत्ति नहीं रखते, तो डेटाक्वेस्ट का सामुदायिक समर्थन आपके लिए पर्याप्त हो सकता है। लेकिन जिन शिक्षार्थियों को अधिक मार्गदर्शन की आवश्यकता है, उनके लिए यह थोड़ा सीमित लग सकता है।
उतावलापन:
उदासिटी ज़्यादा प्रत्यक्ष और व्यक्तिगत सहायता प्रदान करके अपनी अलग पहचान बनाती है। जब आप नैनोडिग्री में दाखिला लेते हैं, तो आपको एक निजी मार्गदर्शक मिलता है जो पूरे कार्यक्रम के दौरान व्यक्तिगत मार्गदर्शन प्रदान करता है।
अगर आपको असाइनमेंट में अतिरिक्त मदद चाहिए, कठिन अवधारणाओं पर स्पष्टीकरण चाहिए, या बस करियर संबंधी सलाह चाहिए, तो यह मेंटरशिप अमूल्य हो सकती है। मेंटरों के अलावा, आपको एक बड़े सहकर्मी समुदाय तक पहुँच मिलती है, जो सहयोग और समूह परियोजनाओं के लिए पर्याप्त अवसर प्रदान करता है।
यदि आप अपने काम पर विशेषज्ञ मार्गदर्शन और फीडबैक चाहते हैं, तो उडासिटी की संरचित सहायता प्रणाली अधिक मजबूत और उत्तरदायी शिक्षण वातावरण प्रदान करती है।
नौकरी सहायता कौशल निर्माण बनाम करियर कोचिंग
डेटाक्वेस्ट:
डेटाक्वेस्ट मुख्य रूप से नौकरी दिलाने के बजाय कौशल विकास पर केंद्रित है। आप डेटा विज्ञान और विश्लेषण के लिए ज़रूरी तकनीकी कौशल सीखेंगे, और आप परियोजनाओं का एक ऐसा पोर्टफोलियो तैयार करेंगे जिसे आप संभावित नियोक्ताओं को दिखा सकते हैं।
हालांकि डेटाक्वेस्ट बहुत अच्छी व्यावहारिक शिक्षा प्रदान करता है और आपको साक्षात्कार के लिए तैयार करने में मदद कर सकता है, लेकिन इसमें नौकरी दिलाने में कोई प्रत्यक्ष सहायता नहीं है।
आपको नौकरी की तलाश में पहल करनी होगी, तथा नौकरी बाजार में प्रवेश पाने के लिए प्लेटफॉर्म पर सीखे गए कौशल का उपयोग करना होगा।
उतावलापन:
नौकरी सहायता के मामले में उडासिटी एक अधिक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करती है। नैनोडिग्री के छात्रों को करियर सेवाओं तक पहुँच मिलती है, जिसमें रिज्यूमे समीक्षा, साक्षात्कार कोचिंग और नौकरी खोज सहायता शामिल है। इसके अतिरिक्त, उडासिटी गूगल, आईबीएम और फेसबुक जैसी प्रमुख कंपनियों के साथ साझेदारी करती है, जिससे छात्रों को शीर्ष नियोक्ताओं द्वारा ध्यान आकर्षित करने के अवसर मिलते हैं।
यदि आप तकनीकी करियर में सहज परिवर्तन करना चाहते हैं तो उडेसिटी की करियर कोचिंग और नौकरी सहायता विशेष रूप से लाभदायक है।
उडासिटी द्वारा दी जाने वाली नौकरी-केंद्रित सहायता उन शिक्षार्थियों के लिए एक बड़ा परिवर्तनकारी कदम साबित हो सकती है, जो अपना पाठ्यक्रम पूरा करने के तुरंत बाद तकनीकी उद्योग में नौकरी पाना चाहते हैं।
यदि कैरियर सेवाएं और नौकरी की व्यवस्था आपके लिए महत्वपूर्ण है, तो उडासिटी का समर्थन आपके लिए बहुत लाभदायक होगा।
लचीलापन अपनी गति से सीखें बनाम संरचित समयसीमा
डेटाक्वेस्ट:
डेटाक्वेस्ट का लचीला, स्व-गतिशील मॉडल आपको अपनी शर्तों पर सीखने की सुविधा देता है। आप जब चाहें सामग्री तक पहुँच सकते हैं और अपनी गति से पाठ पूरा कर सकते हैं।
चाहे आप पाठ्यक्रमों को शीघ्रता से पूरा करना चाहते हों या सामग्री को गहराई से समझने के लिए अपना समय लेना चाहते हों, डेटाक्वेस्ट की संरचना उन शिक्षार्थियों के लिए उपयुक्त है जो अपना स्वयं का कार्यक्रम निर्धारित करना पसंद करते हैं।
समय-सीमाओं का अभाव आपको आज़ादी देता है, लेकिन इसके लिए आत्म-अनुशासन की भी ज़रूरत होती है। अगर आपको ट्रैक पर बने रहने के लिए बाहरी दबाव या प्रेरणा की ज़रूरत है, तो डेटाक्वेस्ट के पूरी तरह से लचीले दृष्टिकोण के साथ आपको गति बनाए रखने में मुश्किल हो सकती है।
उतावलापन:
उदासिटी के नैनोडिग्रीज़ ज़्यादा समय-बद्ध हैं। ज़्यादातर प्रोग्राम 3-6 महीनों में पूरे करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिनमें एक निश्चित साप्ताहिक समय-सीमा होती है।
हालाँकि आपके पास अभी भी कुछ लचीलापन है, लेकिन स्पष्ट समय-सीमाएँ और लक्ष्य हैं जो आपको सही रास्ते पर बनाए रखते हैं। अगर आपको एक सुव्यवस्थित योजना पसंद है और आप जानना चाहते हैं कि आप समय-सीमा के भीतर अपना कोर्स पूरा करने की दिशा में आगे बढ़ रहे हैं, तो Udacity का सुव्यवस्थित तरीका आपके लिए बेहतर हो सकता है।
अतिरिक्त लाभ यह है कि यदि आप पीछे रह जाते हैं, तो आप अतिरिक्त शुल्क लेकर अपना पाठ्यक्रम बढ़ा सकते हैं, जिससे आपको कुछ छूट मिलेगी और साथ ही आपके पास काम करने के लिए एक लक्ष्य भी रहेगा।
स्व-निर्देशित बनाम प्रशिक्षक-नेतृत्व वाली परियोजनाएँ
डेटाक्वेस्ट:
डेटाक्वेस्ट में, आप वास्तविक दुनिया के प्रोजेक्ट्स पर काम करेंगे जो सीधे पाठों में एकीकृत होंगे। जैसे-जैसे आप प्रत्येक पाठ को पूरा करेंगे, आपको कोडिंग चुनौतियाँ और प्रोजेक्ट पूरे करने होंगे जो सामग्री की आपकी समझ का परीक्षण करेंगे।
ये परियोजनाएं वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को प्रतिबिंबित करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं, जो आपको एक पोर्टफोलियो बनाने में मदद कर सकती हैं जिसे आप बाद में नियोक्ताओं के सामने प्रस्तुत कर सकते हैं।
नकारात्मक पक्ष यह है कि ये परियोजनाएं स्व-निर्देशित हैं, जिसका अर्थ है कि आपको बहुत अधिक चरण-दर-चरण निर्देशों के बिना स्वयं ही समस्याओं का समाधान करना होगा।
कुछ शिक्षार्थियों के लिए यह चुनौतीपूर्ण हो सकता है, जबकि अन्य इसे समस्या-समाधान कौशल विकसित करने का एक उत्कृष्ट तरीका पाएंगे।
उतावलापन:
उदासिटी के नैनोडिग्रीज़ में प्रोजेक्ट भी शामिल हैं, लेकिन ये ज़्यादातर प्रशिक्षक-निर्देशित होते हैं। प्रत्येक प्रोजेक्ट को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि आपको स्पष्ट निर्देशों और मार्गदर्शन के साथ कई कार्यों से गुज़ारा जा सके।
उदासिटी प्रत्येक परियोजना के लिए व्यापक संसाधन उपलब्ध कराती है, इसलिए जब आप वास्तविक दुनिया की समस्याओं का समाधान कर रहे होंगे, तो आपको रास्ते में थोड़ा और समर्थन भी मिलेगा।
जो शिक्षार्थी परियोजनाओं के बारे में स्पष्ट मार्गदर्शन चाहते हैं, उनके लिए उदासिटी की संरचना बेहतर हो सकती है। हालाँकि, जो लोग अधिक स्वतंत्र दृष्टिकोण पसंद करते हैं, उन्हें डेटाक्वेस्ट की विधि उनकी सीखने की शैली के लिए अधिक उपयुक्त लग सकती है।
इन शिक्षण प्लेटफार्मों पर प्रशिक्षक कौन हैं?
डेटाक्वेस्ट में संकाय और शिक्षक इन-हाउस हैं। हालाँकि, समीक्षाओं से पता चलता है कि छात्र इन-हाउस प्रशिक्षकों से बहुत संतुष्ट हैं।
दूसरी ओर, उदासिटी ऐसे प्रशिक्षकों को नियुक्त करती है जो पेशेवर हैं क्षेत्र में। उनके पास विशेषज्ञ प्रशिक्षक हैं जो इनमें से अधिकतर गूगल जैसे उद्योग से आते हैं।
कौन से प्रमाणपत्र प्रदान किये जाते हैं?
हालाँकि Udacity पहले प्रमाणपत्र जारी करता था, लेकिन अब उसने प्रमाणपत्र जारी करना बंद कर दिया है। भले ही आप भुगतान करने को तैयार हों, फिर भी वे आपको पाठ्यक्रम पूरा करने का प्रमाणपत्र नहीं सौंपेंगे।
दूसरी ओर, डेटाक्वेस्ट सभी छात्रों को कोर्स के अंत में एक सर्टिफिकेट प्रदान करता है, जिसे पीडीएफ फॉर्मेट में डाउनलोड किया जा सकता है या लिंक्डइन पर जोड़ा जा सकता है। नौकरी के लिए आवेदन करते समय इस सर्टिफिकेट को अपने रिज्यूमे के साथ संलग्न किया जा सकता है। यह निश्चित रूप से आपके लिए फायदेमंद साबित होगा।
डेटाक्वेस्ट बनाम उदासिटी: फायदे और नुकसान
डेटाक्वेस्ट: फायदे और नुकसान
पेशेवरों:
- सस्ती: मासिक सदस्यता बजट के अनुकूल है।
- व्यावहारिक शिक्षा: कोडिंग और वास्तविक समस्याओं को हल करके सीखें।
- स्व-गति: बिना किसी समय-सीमा के अपनी गति से सीखें।
- डेटा विज्ञान पर केंद्रित: डेटा विज्ञान और विश्लेषण सीखने के लिए बढ़िया।
विपक्ष:
- सीमित पाठ्यक्रम: मुख्य रूप से डेटा विज्ञान पर केंद्रित, इसके अलावा और कुछ नहीं।
- कोई मार्गदर्शन नहीं: प्रशिक्षकों से कोई व्यक्तिगत मार्गदर्शन नहीं।
- सामुदायिक सहायता: सहायता मंचों से आती है, लाइव सहायता से नहीं।
उदासिटी: फायदे और नुकसान
पेशेवरों:
- संरचित शिक्षण: पाठ और समय सीमा के साथ स्पष्ट मार्ग।
- पाठ्यक्रमों की विस्तृत श्रृंखला: डेटा विज्ञान से परे कई तकनीकी विषय प्रदान करता है।
- मेंटरशिप: विशेषज्ञों से व्यक्तिगत सहायता।
- कैरियर सहायता: बायोडाटा और नौकरी की तैयारी में सहायता।
विपक्ष:
- महँगा: अधिक लागत, विशेष रूप से नैनोडिग्री के लिए।
- समय-प्रतिबंधित: पाठ्यक्रमों की समय-सीमा निर्धारित होती है, जो पूरी तरह लचीली नहीं होती।
- प्रीमियम सुविधाएँ: सर्वोत्तम सुविधाएँ उच्च कीमत के पीछे हैं।
डेटाक्वेस्ट बनाम उदासिटी उपयोगकर्ता समीक्षाएं
डेटाक्वेस्ट ग्राहक समीक्षाएँ
उदासिटी ग्राहक समीक्षाएँ
श्रेय: G2 समीक्षाएं
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न: डेटाक्वेस्ट बनाम उडासिटी तुलना
👉क्या दोनों प्लेटफॉर्म पाठ्यक्रम पूरा होने का प्रमाण पत्र प्रदान करते हैं?
पाठ्यक्रम पूरा करने का प्रमाणन केवल डेटाक्वेस्ट द्वारा प्रदान किया जाता है। Udacity शिक्षार्थियों को प्रमाणपत्र प्रदान नहीं करता, भले ही वे इसके लिए भुगतान करने को तैयार हों। लेकिन नौकरी के लिए आवेदन करते समय उन्हें अच्छी तरह से पहचाना और स्वीकार किया जाता है।
👉क्या प्लेटफ़ॉर्म कोई अन्य पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं?
डेटाक्वेस्ट डेटा साइंस सीखने के लिए विशिष्ट पाठ्यक्रम प्रदान करता है। उपलब्ध कराए गए सभी पाठ्यक्रमों को डेटा साइंस के मुख्य डोमेन के अंतर्गत वर्गीकृत किया गया है। इस बीच, यूडेसिटी के विभिन्न स्कूलों में विभिन्न पाठ्यक्रम हैं और यह केवल डेटा विज्ञान तक ही सीमित नहीं है। आप ब्लॉग में दिए गए लिंक पर अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं
👉कोर्सेज की अवधि क्या है?
प्लेटफ़ॉर्म पर सभी पाठ्यक्रम स्व-गति वाले हैं, जिसका अर्थ है कि आप उन्हें अपनी व्यवहार्यता के अनुसार पूरा कर सकते हैं। पाठ्यक्रम कब समाप्त करना है इसका कोई निर्धारित समय नहीं है। लेकिन आमतौर पर, पाठ्यक्रम को पूरा होने में लगभग 4 से 6 महीने लगते हैं, जो किसी की सीखने की गति पर निर्भर करता है।
👉क्या प्रति कोर्स शुल्क लिया जाता है?
शिक्षण पाठ्यक्रमों में नामांकन के लिए आपसे शुल्क मासिक आधार पर लिया जाता है। आपने जिस कोर्स के लिए आवेदन किया है उसे पूरा करने में आपको जितने महीने लगेंगे उसके अनुसार भुगतान करना होगा।
👉क्या डेटाक्वेस्ट पैसे के लायक है?
इसमें कोई संदेह नहीं है कि डेटाक्वेस्ट इसके लायक है। जब आप डेटाक्वेस्ट के कई शिक्षण पथों का उपयोग करते हैं, तो आपके पास वास्तविक दुनिया के डेटा सेट के साथ काम करने और वास्तविक दुनिया के लिए प्रासंगिक परियोजनाओं को पूरा करने के लिए प्रेरित होने का अवसर होगा, जो आपके लिए कोड करना सीखना संभव बनाता है।
👉क्या डेटाक्वेस्ट आपको नौकरी के लिए तैयार करता है?
छात्र अपने पेशेवर पोर्टफोलियो को बेहतर बनाने के लिए इस पाठ्यक्रम में भाग लेते हैं और साथ ही नौकरी के लिए तैयार डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक प्रशिक्षण भी प्राप्त करते हैं। इन पाठ्यक्रमों में कमांड लाइन, पायथन और एसक्यूएल की अनिवार्यताएं शामिल हैं। डीप लर्निंग, कागल और अपाचे स्पार्क तीन अन्य उपकरण हैं जिनका उपयोग छात्र संभावनाओं, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग की जांच के लिए करते हैं।
त्वरित सम्पक:
- विचारशील बनाम पढ़ाने योग्य: ऑनलाइन पाठ्यक्रम निर्माण के लिए कौन सा उपयुक्त है?
- स्किलशेयर बनाम उडेमी: एक गहन तुलना
- डेटाकैम्प बनाम कोर्सेरा: किसे चुनें?
- ट्रीहाउस बनाम उदासिटी: कौन सा है सबसे अच्छा? (टॉप पिक)
- काजाबी बनाम थिंकफिक 2025: कौन सा ऑनलाइन प्लेटफॉर्म सर्वश्रेष्ठ और बेहतर है?
निष्कर्ष: डेटाक्वेस्ट बनाम यूडेसिटी तुलना 2026
कुल मिलाकर। Udacity और Dataquest दोनों की समीक्षाएँ बहुत अच्छी हैं और वे उत्कृष्ट डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं।
उदासिटी, डेटाक्वेस्ट की तुलना में कई गुना अधिक महंगी है, लेकिन इसमें अतिरिक्त मार्गदर्शन के लिए मेंटरशिप और परियोजना समीक्षा भी शामिल है।
डेटाक्वेस्ट के पास पुरस्कार विजेता पाठ्यक्रम और मजबूत छात्र सफलता है। हालांकि इसमें व्यक्तिगत सहायता का अभाव है, लेकिन यह शिक्षा और करियर विकास के लिए समुदाय और सीखने के संसाधन प्रदान करता है।
यदि आप आत्म-प्रेरित हैं, तो डेटाक्वेस्ट आपके शिक्षण लक्ष्यों तक पहुंचने का एक बजट-अनुकूल तरीका है।
