DataCamp 与 Coursera:🚀2023 年哪个最适合您?


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DataCamp

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Coursera

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$ 定价
$ 25 /月 $ 320 /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 提供大量基于每个主题和每个分支的课程,从数学、生物学到商业。 Coursera 与不同的公司合作

特征
  • 无限访问超过300门课程
  • R介绍
  • 用R中的词袋进行文本挖掘
  • 适合所有人的Python
  • Excel商业技能
  • 社会心理学
优点
  • 提供比Coursera更频繁的折扣和促销活动
  • 提供教师折扣政策
  • 提供肯定融资支持
  • 提供的课程来自一些世界顶级大学
  • 高视频质量的内容
  • 结构良好的学习平台
缺点
  • 高级课程需要财务投资
  • 固定日期报名参加课程
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。

欢迎来到我的 DataCamp 与 Coursera 2023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,我还是在思考像 DataCamp 和 Coursera 这样的组织是否真的可以帮助人们在家里有效地学习,因为这些技能并不总是最容易掌握的。

在这篇评论中,我将比较 DataCamp 和 Coursera 上最受欢迎的课程,并让您知道我认为哪一个最适合您。

言归正传,让我们开始进行 DataCamp 与 Coursera 的比较。

🚀 前期底线

在比较 Coursera,它提供广泛主题的课程、在线学位和证书, DataCamp 提供 STEM 领域的课程和轨道。 个人可以选择 DataCamp 的三种会员资格,而 Coursera 提供免费访问,但对课程和学位单独收费,DataCamp 根据您的订阅套餐为每门课程提供项目,而 Coursera 则对同行输入、项目和课程评估收费。 Coursera 同时提供自定进度和计划学习,而 DataCamp 仅提供自定进度的视频课程。

DataCamp 与 Coursera 比较:概述

关于DataCamp

数据营概述

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 25 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。

DataCamp与Coursera比较-DataCamp-类型转换

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概述

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。 这 Coursera 上的讨论论坛 可以让大家互动,而且这些论坛都是教授们积极关注的。

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。 

Datacamp-统计

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,受到大学和企业的认可,可以帮助学生就业或升学。

Coursera-无障碍

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。 

数据营课程

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。 

Coursera-课程

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: 可用的讲师 DataCamp 来自不同的组织和大学。 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。

DataCamp-讲师

Coursera: 可用的讲师 Coursera 来自知名顶尖大学,并且许多人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。

Coursera-讲师

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。

Datacamp vs Coursera:定价

成本在决定任何学习平台时都起着至关重要的作用。 那么,让我们看看订阅计划 DataCamp。

Data Camp 基本上为其用户提供了 5 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。

数据营定价计划

免费 计划将帮助您清楚地了解是否申请该课程。 它还提供 7 个项目、所有编码挑战的访问权限和 1 项技能评估。

基本包 计划将花费您每月 29 美元。 这包括所有免费内容,以及:

  • 341个课程
  • 14条职业轨迹
  • 43个技能轨
  • 无限的技能评估
  • 社区聊天

要深入研究该主题,必须选择按年订阅,费用为 300 美元,最多可节省 48 美元。

高级计划 如果按年订阅,每月费用约为 33.25 美元。 这将包括所有 BASIC 内容,以及:

  • 82项目
  • Tableau和Oracle内容
  • DataCamp实时会话
  • 优先支持

对于团队,可用的两个计划是高级计划和企业计划。

1)的 所以专业 计划费用为 25 个用户,每个用户每月 5 美元,按年计费。 该计划包括所有优质内容以及:

  • 分配
  • 管理控制台
  • 用户角色和权限
  • 管理员实时聊天

2)的 企业 计划提供所有专业计划内容和功能以及以下内容:

  • 按用户付费或按小时付费
  • Tableau和Oracle内容
  • 自定义学习轨道
  • 高级报告
  • 资料汇出
  • 单点登录
  • LMS集成
  • 资料整合
  • 优先支持
  • 专门的客户成功经理(可供20个以上的用户使用)
  • 抢先体验计划

企业计划的费用尚未在官方网站上公布,但如果您想选择此计划,则必须联系 DataCamp 团队了解定价详细信息。


Coursera

Coursera 定价计划

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。

DataCamp 与 Coursera:优缺点

让我们看看 DataCamp 的优缺点 Coursera.

数据营优点

  • 它比Coursera提供更多的折扣和促销。
  • 教师优惠政策。
  • 提供有关注册政策的课程。
  • 提供肯定融资支持。
  •  优良的国际航运政策。
  •  专业教学提供了一种更注重细节的学习方法。

DataCamp 缺点

  • 缺乏重复性使得它对于依赖死记硬背学习的学生而言并不理想。
  • 高级课程需要财务投资。

Coursera 专业版

  • Coursera提供的课程来自一些世界顶级大学。
  • 认证以及基本项目都包含在专业中。
  • 高视频质量的内容。
  • 结构良好的学习平台。
  • 可以提供经济援助。

Coursera 缺点

  • 固定日期以注册该课程。
  • 认证有效性未知。

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 

数据营支持

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

DataCamp帐户

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

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:

Coursera帐户设置

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

Datacamp-推荐

Coursera评论

Coursera-客户评价

我的个人评论

我个人很喜欢 数据营 更多的是由于其订阅设施和自定进度的学习。 由于它的订阅计划,我还觉得Datacamp更加透明,并且通过它学习会比Coursera便宜。 

上面的比较必须使您对DataCamp和Coursera有一定的了解。 

我希望我尽力解释并帮助您根据您的需求、水平以及您想学习的内容在这两个平台之间进行选择。 保持学习!

DataCamp 与 Coursera:常见问题解答

👉DataCamp 和 Coursera 哪个更好?

如果您想直接学习 R 编程,DataCamp 是更好的工具。 尽管如此,如果您想继续攻读学位课程,最好的选择是注册 Coursera。

👉Coursera 和 DataCamp 有什么区别?

Coursera 的定价结构比 DataCamp 更具适应性。 Coursera 上的每门课程都可以点菜,因此您可以通过挑选您想要的高级课程来最大限度地节省开支。 他们还免费提供大量高质量的东西。

👉 DataCamp 证书值得吗?

DataCamp 提供的证书不值得。 他们不会为你完成任何事情。 话虽如此,您从 DataCamp 获得的能力、信息和实践经验绝对是无价的。

👉为什么Coursera这么贵?

Coursera 在很大程度上是一个完全免费且一点也不昂贵的教育平台。 另一方面,如果您想参加您的专业领域的课程,则必须付费。 订阅单一专业并不会太贵; 然而,由于每个专业都是独立收费的,因此同时订阅多个专业的成本可能会变得非常高。

👉 DataCamp 适合数据科学吗?

我可以理解为什么这是一个常见的问题,因为数据科学是快速扩张的顶级业务之一,一些消息来源预测短期内将继续呈指数级增长。 Python 和数据科学是 DataCamp 最受欢迎且可能获得批准的两门课程,因此如果您喜欢该网站,请考虑学习这些课程。 我认为如果您刚刚开始数据科学,这是一个很好的起点。 不过,如果您已经在数据科学领域工作了一段时间,我认为该平台不是最好的选择。

Coursera 贵吗?

Coursera 提供多种免费课程可供选择。 尽管如此,特定顶尖大学提供的某些课程和学位可能会很昂贵。 但是,无力支付费用的学生可以获得经济援助和贷款。

👉 Datacamp 有免费课程吗?

Datacamp 有一个免费订阅计划,通过该计划您可以免费观看前几章。 不过,它不提供任何免费课程。

👉 我的 Coursera 证书会过期吗?

根据课程类型及其付款和完成情况,Coursera 的某些证书​​可能会过期。 因此,您的证书的有效期完全取决于您的课程。 有时,您甚至可能会被要求支付额外费用才能获得证书。

快速链接:

结论:DataCamp与Coursera 2023

Coursera 存在太多问题,无法考虑使用它。 DataCamp 是一个更好、更具成本效益的选择; 然而,如果我想学习编码之类的东西,我想我可以找到其他东西来更好地满足我的需求。

如果您正在考虑成为 DataCamp 的会员,您可以仔细阅读他们在此页面上提供的各种订阅计划。 我建议选择最基本的选择。 免费选项无法提供足够的功能,而高级选项则需要长期的订阅承诺。

安迪·汤普森
该作者已在 BloggersIdeas.com 上经过验证

安迪·汤普森(Andy Thompson)长期以来一直是自由作家。 她是的高级SEO和内容营销分析师 数码软件,一家专门从事内容和数据驱动的 SEO 的数字营销机构。 她在数字营销和联盟营销方面也有七年多的经验。 她喜欢在广泛的领域分享她的知识,从电子商务、初创公司、社交媒体营销、在线赚钱、联盟营销到人力资本管理等等。 她一直在为多个权威的 SEO、Make Money Online 和数字营销博客撰写文章,例如 影像工作站.

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评论(2)

  1. 感谢您的评论。 我来到这里是因为我在第一个有薪年期间基本上完成了我想在 Coursera 上做的所有事情,我想知道 DataCamp 是否值得再有一个有薪年。

    tl;dr:对于 Coursera 上的 R 研究,请注意您正在研究的内容。 他们的同行评审过程可能会导致死/废弃课程的挫败感。

    我的两分钱:我不了解 DataCamp,但我对 Coursera 的 R 产品有疑问,特别是他们的同行评审系统。 我已经注册了五个 JHU 专业。 数据科学专业非常棒,开启了我的 R 之旅。 其他三个(执行、tidyverse 和可视化)也非常好。 然而,我注册的最后一个专业(掌握 R 中的软件开发)令人非常失望,我已经放弃了它。 问题是它是一个死专业。 我完成了第一门课程,但我已经为接下来的两门课程等待了很长时间,除了同行评审外,我已经完成了。 由于这是课程运作方式不可或缺的一部分,而且没有人再学习它们,所以这是一条死胡同。 买者自负! 如果我只为那个专业付费,我不会对此感到高兴。 这并不是说 UMich 或其他数据科学课程/专业,因为我没有参与其中。

  2. 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。

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