DataCamp了解更多 |
Coursera了解更多 |
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$ 定价 | |
$ 6 /月 | $ 399 /年 |
最适合 | |
DataCamp在其网站上提供了一些免费的初学者课程,这是一个非常好的起点。 |
Coursera 让您可以随时随地方便地学习;因此,学习者发现在 Coursera 上学习课程非常灵活。 |
特征 | |
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优点 | |
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缺点 | |
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易用性 | |
与移动设备兼容,更易于导航,专注于数据科学和分析课程,以及用于吸引学习的游戏化方法。 |
与移动设备兼容的广泛目录可能令人眼花缭乱,但它提供了广泛的主题,包括数据科学。 |
物有所值 | |
DataCamp提供的课程是由专业人士设计的,并与他们一起提供现实生活中的项目。 这些都是值得投资的东西。 |
在定价方面,Coursera有点贵,但是此平台提供的课程是顶尖大学的,因此值得投资那么多钱。 |
欢迎来到我们 DataCamp 与 Coursera 2024年比较
如果您和我一样,您已经考虑过通过参加新课程来提高自己的能力。 对于许多人来说,这意味着利用 DataCamp 和 Coursera 等在线学习资源的最新折扣。
学习平台比以往任何时候都更提供免费、打折甚至完全免费的软件、培训和数据课程试用。 由于许多人被困在家里,对自己在工作场所的未来充满不确定性,因此机器学习、医疗保健分析、云计算和 IT 方面的技能都很受欢迎。
尽管有广告,我们仍在思考像 DataCamp 和 Coursera 这样的组织是否可以真正帮助人们在家有效学习,因为这些技能并不总是最容易掌握的。
在此比较中,我们将比较 DataCamp 和 Coursera 上最受欢迎的课程,并让您知道我们认为哪一门最适合您。
言归正传,让我们开始进行 DataCamp 与 Coursera 的比较。
DataCamp 与 Coursera 比较:
标准 | DataCamp | Coursera |
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易用性 | 与移动设备兼容,更易于导航,专注于数据科学和分析课程,以及用于吸引学习的游戏化方法。 | 与移动设备兼容的广泛目录可能令人眼花缭乱,但它提供了广泛的主题,包括数据科学。 |
语言支持 | 英文网站、带有至少 10 种语言字幕的视频以及各种语言的社区资源。 | 该网站有多种语言本地化,课程主要是英语,有一些翻译内容和字幕。 |
课程质量和多样性 | 由行业专业人士讲授的以职业为中心的课程,真实世界的数据项目,适合所有学习者水平。 | 以学术为中心,与顶尖大学合作,课程种类丰富,达到大学水平的标准。 |
认证证书 | 提供课程完成证书(未经认可但作为技能证明很有价值)以及更全面的学习路径的认证。 | 各种课程(课程、专业、学位)的认可证书,免费用户可以使用审核选项。 |
定价 | 提供不同的计划,包括针对企业和团队的特殊计划。 | 根据课程或项目的不同定价选项、免费审核以及针对企业和教育工作者的特殊计划。 |
关于DataCamp
DataCamp 其网站上提供一些免费的初级课程。 DataCamp 还提供年度和月度订阅计划,以访问其网站上的所有高级课程。 学习者可以每月支付 6 美元或每年 250 美元来访问所有优秀课程。
这些课程的第一章是免费的,让您在付费前了解课程的精髓。
完成课程后,您将获得大数据证书。 学生可以使用这些证书将其上传到 LinkedIn 等任何专业网站上。
关于Coursera
Coursera 提供基于每个主题和每个分支的课程,从数学、生物学到商业。 Coursera 与不同的大学和组织合作,帮助学习者通过可用课程获取知识。
Coursera 为您提供从初级到高级的课程。 Coursera 提供的课程可以学习 10-12 周。
每门课程分为几周,包括 1-2 小时的视频讲座和有关该主题的电子材料。 每周完成后,都会布置一个作业供学生解决。
这些作业将被进一步评估,并根据学生的表现给予评分。有些课程可以按照我们自己的节奏进行学习,但对于某些课程,您必须与讲师的节奏相匹配。
Coursera 让您可以随时随地方便地学习;因此,学习者发现在 Coursera 上学习课程非常灵活。 Coursera 上提供的讨论论坛允许您进行互动,并且这些论坛受到教授的积极关注。
完成课程后,您将获得证书,学生可以使用这些证书将其上传到LinkedIn等任何专业网站上。
DataCamp 与 Coursera:计划
数据营地: DataCamp 有月度和年度订阅计划,并根据计划类型提供各种服务。 DataCamp 有 3 种订阅计划: 基本的 高级版和免费版.
除了这 3 个针对个人的计划外,DataCamp 还有 2 个针对团队的计划: 专业和企业。 当您进一步阅读本博客时,我将详细描述每个计划的功能。
Coursera: Coursera Coursera 提供的内容主要是免费的。 您可以观看您所学课程的视频并在给定时间内完成课程。 但如果您想为所修课程颁发证书,则必须支付 0 至 99 美元之间的费用。 Coursera 上提供了一些专业课程,并且只能通过支付一定的费用来学习。
通常,订阅一门专业课程的费用为每月 39 美元到 89 美元。 订阅专业化课程后,您可以完全访问该课程中的所有内容,直到您的订阅生效。
我的话: 虽然Coursera提供免费课程,但DataCamp比Coursera更透明、更便宜,具有成本优势。
DataCamp 与 Coursera:课程
数据营地: DataCamp 对于初学者来说似乎更有吸引力。 它提供 325 门基于数据科学和 R 编程的课程。 使用 DataCamp 快速学习数据科学。 每节课4小时。 为了帮助您选择课程,DataCamp 还引入了技能轨道和职业轨道。
Coursera: 谈论 Coursera 拥有超过 5400 门基于不同主题的活动课程。 Coursera 为您提供从初级到高级的课程。
最近,Coursera开始为您提供学士和硕士学位,这些学位受到大学和公司的认可,可以帮助学生就业或升学。
我的话:如果您是初学者并想学习一些基础知识,那么 Datacamp 非常适合您,但如果您专门寻找学位和证书,您应该选择 Coursera。
DataCamp 与 Coursera:可用课程
数据营地: DataCamp 提供325门课程以及43条技能轨道和13个职业课程。
除了提供的普通钱包之外,技能轨道是专门为提高您的技能而设计的,而职业轨道是为促进您的职业生涯而设计的。 为了更好地理解这一点,让我们更详细地看看可用的各种课程。
以下是DataCamp上提供的一些课程示例
- R介绍
- 中级R
- 机器学习简介
- 使用ggplot2进行数据可视化
- 用R中的词袋进行文本挖掘
- python简介
- SQL简介
- Python数据科学工具箱
- Python网络分析简介
以下是技能轨迹的一些示例:
- 图像处理
- 导入和清理数据
- 闪亮的基础知识
- 应用金融
以下是一些职业发展的例子
- R的数据分析师
- python数据分析师
- Python程序员
- 统计员
- 机器学习科学家
Coursera: Coursera 提供艺术和人文科学等各个领域的各种课程,
商业,数据科学,信息技术,健康,数学和逻辑,
物理科学与工程,社会科学和语言学习。
以下是Coursera上的一些课程:
- 适合所有人的Python
- 面向所有人的编程(Python入门)
- Python中的应用数据科学
- 市场调查
- Excel商业技能
- 项目计划和管理的基础
- 心理学概论
- 社会心理学
除了这些课程之外,Coursera 还为您提供学士学位和硕士学位课程,您可以在线学习并获得学位,该课程受到行业、公司和大学的广泛认可。
Coursera上提供的某些学位课程
- 巴黎高等商学院创新与创业理学硕士
- 北德克萨斯大学应用艺术与科学学士
- 亚利桑那州立大学计算机科学硕士
- 科罗拉多大学电气工程理学硕士
- 密歇根大学应用数据科学硕士
- 伦敦帝国理工学院机械学习理学硕士
我的话:Coursera 比 DataCamp 更有优势,因为除了常规课程外,您还可以获得所选学科或主题的学位,并且拥有学位有利于您的职业发展。
DataCamp 与 Coursera:讲师
数据营地: DataCamp 上的讲师来自各个组织和大学。 DataCamp 在每位导师的简历下都有一份所有导师的个人资料。您可以从那里更多地了解将教您的人。
Coursera: Coursera 上的讲师来自著名的顶尖大学,并且许多讲师仍然在这些大学工作。除了讲师的简历之外,您还将了解他们的学位、证书以及有关其证书的所有信息。
我的话:在比较这两个平台的导师时,我发现DataCamp的一些导师在他们的简历中写了“Datacamp的数据科学家”,我认为这写得很模糊,我发现很难相信他们。 Coursera 的所有大学教师都是讲师,他们在简历中上传了所有学位和证书,因此很难怀疑他们的资历。
定价比较:Datacamp 与 Coursera
成本在决定任何学习平台时都起着至关重要的作用。那么,让我们看看 DataCamp 的订阅计划.
Data Camp 基本上为其用户提供了 4 种不同的计划。 3 个计划针对个人,2 个计划针对团队。 首先,让我们看一下为个人提供的计划。
- 基本(免费)
- 高级版(6 美元/月)
- 团队(每人 12 美元/月)
- 企业(联系方式)
Coursera
Datacamp 与 Coursera:学习数据科学的最佳平台?
因此,我们的主要问题是:哪个是学习数据科学课程的最佳平台?我们只想回答这个问题,你应该清楚你从这些课程中寻求什么,才能知道这个答案。
对于只有基本数据科学知识或没有数据科学知识的初学者来说,Datacamp 将是一个很好的平台,而对于中级学习者来说,从 Coursera 学习将会创造奇迹。
我们从 DataCamp 的数据科学课程开始,并从 Coursera 获得了更专业的证书。为了形成更好的意见,让我们看看每个平台的优缺点。
数据营对比。 Coursera:支持
在选择最佳在线学习平台时,支持在讨论中起着至关重要的作用。学习永远不应该因为遇到一些问题而停止,并且解决问题应该总是很容易。让我们看一下每个平台提供的支持。
DataCamp支持
DataCamp的支持页面如下所示。
当您单击“您的 DataCamp 帐户”时,将打开此窗口
在这里,您可以找到与您的问题相关的详细帮助和文章。
Coursera支持
当您单击其网站上的“帮助”选项卡时,Coursera 帮助页面将显示如下:
点击帐户设置后,出现帮助选项如下:
这些帮助文章可以有效地帮助您解决问题。
我的话: DataCamp 和 Coursera 拥有专门的支持团队,不断努力为用户提供更好的支持,并且联系他们的支持团队也很容易。 当他们提供的支持都非常出色时,无论您选择哪个平台,学习都会很有趣。
数据科学与数据科学Coursera:建议
一些诚实可靠的建议为您提供:
迈克尔格雷斯:我会向那些自律且渴望学习新技能的人推荐 Coursera(专业化),特别是数学、计算机科学和其他 STEM 导向的科目。
恒林吴: 任何想要提高和学习的人。 对于那些主要对机器学习感兴趣的人来说,吴恩达课程是必要的。
帕特里克格雷:Coursera 适合想要从知名机构的有资格的教授那里学习有趣课程的人。
DataCamp 与 Coursera:谁应该使用它?
正如我们在 DataCamp 和 Coursera 的优缺点中讨论的那样,很难说哪个是最好的。
DataCamp 专为刚接触数据科学的学习者而设计,将帮助您学习数据科学的基础知识。这就是为什么对于初学者来说,DataCamp 是迄今为止最好的平台。
另一方面,Coursera 是为中级和高级学习者设计的。 Coursera 帮助高级学习者深入了解课程。 它可以让你最终掌握这个主题,这可以帮助你在这个领域找到工作。
Coursera 提供各种课程,因此,这两个平台都有其独特之处。 想要获得所需领域学位的学习者应该选择 Coursera,因为这里提供的学位来自世界各地的顶尖大学。
客户评论和推荐
DataCamp评论
Coursera评论
DataCamp 与 Coursera 的常见问题解答:
DataCamp 与 Coursera 之间有什么区别?
虽然 DataCamp 和 Coursera 都是著名的在线学习平台,但它们的产品有很大不同。 Coursera 提供广泛的课程,包括经过认可的大学学位,涵盖各个科目。相比之下,DataCamp 专注于数据科学和分析。此外,虽然 DataCamp 的认证获得行业认可,但与经过认可的 Coursera 文凭不同,它们缺乏正式认证。
DataCamp 与 Coursera:成本有何不同?
DataCamp 和 Coursera 都提供免费学习选项,但课程和服务范围有限。 Coursera 的单门课程起价为 49 美元,每月计划选项价格为 59 美元。另一方面,DataCamp 的高级计划的月费为 25 美元。
您如何选择要查看的在线课程网站?
我们对在线学习平台的选择取决于其市场地位、受欢迎程度等因素,最重要的是,寻求各种 MOOC(大规模开放在线课程)真实评论的用户的兴趣和要求。
快速链接:
结论:DataCamp与Coursera 2024
在 DataCamp 和 Coursera 之间的比较中,我们发现了一些关键见解。 Coursera 主要侧重于学术学习,而 DataCamp 拥有 390 多门课程,更倾向于职业发展和实际行业洞察。这两个平台在电子学习社区中都受到高度重视,并提供适合各个级别学习者的一流内容。
Coursera 凭借其全面的本地化工作,对学习外语的学生具有吸引力。另一方面,DataCamp 正在通过视频字幕和社区贡献来增强可访问性。每个平台都提供视频讲座、可下载材料以及具有相关数据和案例研究的实践项目。
现在您已经了解了 Coursera 和 DataCamp 之间的根本区别,选择权就在您手中。您甚至可以考虑探索这两个平台来丰富您的数据科学学习之旅。我们很乐意在评论中听到您使用这些平台的体验。
祝您的教育事业一切顺利!无论您选择哪个平台,您都对自己的未来进行了宝贵的投资。
Very helpful article, just what I needed!非常有用的文章,正是我所需要的! I think I am going to try out DataCamp, as the possibility to study self-paced is very important to me.我认为我将尝试DataCamp,因为学习自定进度对我来说非常重要。