数据营了解更多 |
Udacity了解更多 |
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| $ 定价 | |
| 25 /月 | 399 |
| 最适合 | |
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最适合初学者和中级 |
最适合高级学习者 |
| 特征 | |
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| 优点 | |
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| 缺点 | |
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| 易用性 | |
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课程以幻灯片和视频材料提供。 预订，捆绑订阅，手动（每月）订阅，基于术语的订阅 |
视频资料质量好且易于使用，免费订阅，标准订阅，高级订阅，专业订阅，企业订阅 |
| 物有所值 | |
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Datacamp没有退款政策 |
退款期限为2-7天 |
| 客户支持 | |
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他们为客户提供了强大的支持，但有时他们需要更长的回复时间。 |
他们有强大的客户支持，通常学生会在24-48小时内得到答复。 |
寻找 DataCamp 与 Udacity 的比较并困惑选择哪个？
您听说过数据科学以及它在未来将如何成为一件大事。 所以你将学习如何进行数据科学，即使这需要很多时间。
您仍然可以参加 MOOC（大规模开放在线课程）并在家观看这些课程，因为您将无法像不工作的人那样投入那么多时间。
之所以要选择MOOC（大规模开放在线课程），是因为它为您提供了随时随地学习的灵活性。 尽管您已经从所有在线平台中选择了两个选项，但是您无法在Datacamp Vs Udacity之间进行弥补。 你呢？
🚀 底线前期：Udacity 与 DataCamp – 比较概述
数据营 非常适合初学者和中级学习者说实话它有助于开始您在数据科学领域的旅程，并且有利于学习基本的基本概念。
另一方面， Udacity 如果您熟悉数据科学的概念（包括 Python 和 R），那么它是为高级学习者设计的。
🔥 对于在线学习平台而言，物有所值非常重要。 如果我们将 Udacity 与 DataCamp 进行比较，我们会发现 Udacity 比 DataCamp 更物有所值。
我们还看到 Udacity 上的内容质量优于 DataCamp。 这两个网站上提供的课程数量并不相同。
Udacity 有 500 门课程，DataCamp 只有 150 门课程。 Udacity 上的所有课程都有不同的语言可供选择，而 DataCamp 的网站上主要只提供英语和西班牙语。
🔥 Udacity 提供无需订阅费的免费课程，而 DataCamp 则不提供。
Udacity 有更多的课程可供您选择而无需付费 DataCamp 一样。
两者对比后就很明显了 Udacity 更好，因为它的定价和它提供的免费课程数量。
这就是为什么我们在这里帮助您为您提供有关 DataCamp 和 Udacity 的详细知识，以及您应该选择哪一个来学习数据科学。
在本文中，我们对 DataCamp 与 Udacity 进行了详细比较。
DataCamp 与 Udacity 2024：哪一个最好？ （#1 原因）
DataCamp 与 Udacity - 概述
数据营地：
DataCamp 是一个用于数据科学和分析的在线交互式学习平台。 它提供数据科学教程和课程，学生可以通过这些教程和课程，按照自己的节奏从自己的浏览器的舒适区中掌握数据科学。 DataCamp 在他们的网站上提供了一些免费的初级课程。
DataCamp 还提供年度和月度订阅计划，以访问其网站上提供的所有高级课程。 学习者可以每月支付 25 美元或每年 250 美元来访问所有高级课程。 但是，这些课程的第一章是免费访问的，以便在付费之前让您了解课程的精髓。
由于教程不足以深入理解任何主题，DataCamp 为学生提供基于小现实数据科学问题的编码挑战，帮助他们通过实践方法和理论知识深入学习数据科学。
DataCamp 专注于技术 R，用于大数据、数据可视化和 R 编程。（R 是一种强大的语言，广泛用于数据分析和统计计算）DataCamp 上提供的课程是初级水平，您可以将大部分时间花在编码而不是看教程。
如果您想修改忘记的任何内容，这些课程可以帮助您复习概念。 DataCamp 允许您随时随地学习，并且非常灵活，可以帮助学生根据自己的进度学习这些课程。 课程结束后，颁发证书，学生可以使用这些证书将其上传到LinkedIn等任何专业网站。
Udacity：
Udacity 是提供大规模开放在线课程（MOOC）的在线平台。 Udacity上提供的课程非常有启发性和互动性。 从初学者到高级，每个课程均分为多个级别。 根据您对课程的了解，可以选择级别。
Udacity上可用的课程的设计方式使其符合行业标准，这些标准是与诸如Salesforce，Google，Cloudera Hack Reactor（在旧金山成立的软件工程Coding Bootcamp教育计划），Autodesk，Facebook和MongoDB等
因此，您可以放心，这些课程为您提供了最新的技术信息。 Udacity提供的课程是由与这些公司合作的专业人员教授的，这些公司在计算机科学和编程领域拥有丰富的实际经验，这就是为什么向如此出色的专业人员学习会非常有价值的原因。
Udacity为您提供免费的课程，通过这些课程，您可以随时随地舒适地学习。 但是，要获得证书，您需要注册其付费的Nano学位课程之一。 Udacity上的某些课程是按月收费的，即该课程要支付的费用取决于完成该课程所花费的时间。
有些课程具有一次性付款系统，您需要在课程开始时全额支付。 这些纳米学位课程的原因是要教给学生基本的编程技能，这将帮助他们开始从事数据分析师的工作。
这些纳米学位程序的主要缺点是它们非常昂贵。 可用的课程有时仅适合那些了解课程内容的专业人员。 此外，有关Udacity的课程非常有限。
Datacamp vs Udacity-历史
数据营：
DataCamp 它始于 2011 年，现在是拥有超过 4 万用户的领先平台之一。 DataCamp 提供的课程属于数据科学和 R 程序的类别。 他们的学习模型专为刚接触数据科学领域的学生而设计。 DataCamp 在其网站上提供了 325 门不同主题的课程，包括可视化、数据工程、概率和统计等。 DataCamp 为您提供年度订阅计划，您可以通过该计划完成任意数量的课程。
Udacity：
Udacity 从2011年开始，它还是一个领先的平台，在全球拥有超过10万用户。 Udacity提供的课程属于计算机科学和编程类别。 Udacity提供与各种组织和大学合作的类似Nanodegree程序的程序。 通过完成Nanodegree计划，人们可以获得证书，可以将该证书进一步用于上载到LinkedIn等专业网站。
DataCamp 与 Udacity-定价审查
在 DataCamp 和 Udacity 之间进行选择时，课程订阅成本起着重要作用。 他们都提供免费课程，但他们的付费课程更深入。 免费访问的课程只是在付款前为您提供该课程的要点。
数据营地：
DataCamp 有月度和年度订阅计划，根据计划类型提供各种服务。 DataCamp 有 3 个订阅计划：基本、高级和免费。
免费计划使您无需付费即可访问每个主题的头等舱，这样您就可以清楚地知道是否申请该课程。
基本计划 每月将花费您$ 29。 这将包括：
- 所有免费内容，外加：
- 333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
为了深入研究该主题，您必须选择每年订阅，这将花费您300美元，最多可节省48美元。
高级计划 如果采用年度订阅，则每月费用约为$ 33.25。 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
Udacity：
Udacity， 另一方面，完成纳米学位课程的费用为399美元。 同样对于每个毫微学位，您必须支付固定的费用才能完成。 因此，要完成多个这样的毫微学位，您会发现困难。
通过支付如此巨大的订阅费用，一个人只能访问3-4个月的Nano学位课程。 如果在这3-4个月内未完成纳米学位课程，则需要支付额外的费用。
DataCamp 与 Udacity-课程
数据营地：
DataCamp 似乎对初级学生更有吸引力。 它提供 325 门基于数据科学和 R 编程的课程。 每门课程为4小时。 为了帮助您选择课程，DataCamp 引入了技能跟踪和职业跟踪。 职业轨道适合那些希望将数据科学作为他们的新职业的人。 您可以选择任何您想学习的编程语言。
Udacity：
谈论 Udacity， 它提供 纳米学位课程 其中包含5-6门课程，您必须在3-4个月内完成。 Udacity处理计算机科学和编程问题，并在其网站上提供了许多与此主题相关的课程。 它提供了有关编程，人工智能，云计算，数据科学，自治系统和商业等主题的课程。
对于数据科学，Udacity上总共提供9个纳米学位。 每个毫微学位都包括课程以及课程结束时提供的项目或测验。 顶点项目是在测试所有课程学习者所研究的每个纳米学位课程后都可以使用的项目。
DataCamp 与 Udacity-课程可用
数据营地：
DataCamp 提供 325 门课程以及 43 门技能课程和 13 门职业课程。 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
以下是一些技能跟踪示例：
- 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
Udacity：
Udacity 在数据科学领域提供9纳米学位。 他们是
- 数据流纳米度
- 数据分析师纳米度
- 数据工程师纳米度
- 使用Python进行数据科学编程
- 数据科学家纳米度
- 数据结构和算法纳米度
- 业务纳米度的预测分析
- 使用R进行数据科学编程
- 纳米业务分析
DataCamp 与 Udacity-导师/讲师
如果您正在考虑上课，请确保您知道谁将教它。 您了解的详细信息越多，您对该讲师的信任度就越高。
数据营地：
Datacamp 拥有 250 多名讲师。 其中一些是Datacamp的工作人员，一些来自纽卡斯尔大学、华盛顿大学等其他大学。一些教师拥有专业知识，创办或联合创办科技公司，让你了解不同的教学方式。
Udacity：
Udacity上的讲师是以前的老师，毕业生，某些公司的首席执行官等。Udacity的创始人本人也是某些课程的负责人，例如自动驾驶和AI。
Udacity 的讲师非常有经验。 他们拥有超过 5 年的专业经验，来自 Facebook、YouTube 和 Google 等大公司。 Udacity 要求讲师具有丰富的经验，并且可以教授现实世界的行业经验。 我在 Udacity 数据工程纳米学位中向 Olli Iivonen 学习。 他是 Wolt 的一名数据工程师，在构建和管理各种数据仓库系统上的数据管道方面拥有多年经验。
DataCamp 与 Udacity- 赞成＆反对
DataCamp 优点
- 提供比DataCamp更频繁的折扣和促销
- 提供教师折扣政策
- 提供课程取消注册政策
- 提供肯定融资支持
- 提供国际运输政策
- 比许多同类学习计划更具成本效益
- 专业指导，提供更多面向细节的学习方法
- 提供免费课程，让所有好奇的用户将自己的脚趾浸入水中。
数据营缺点
- 测试不像其他许多学习平台那样严格
- 缺乏重复性使它对依赖死记硬背的学生不太理想
- 高级课程需要财务投资
Udacity优点
- 良好的平台内容
- 好吸引人的演讲者
- 基于项目的方法课程
- 免费和付费课程
- 提供的内容与行业当前的需求极为相关。
- 经验丰富的教练
Udacity缺点
- 完成纳米学位课程的时间非常少
- 许多可用的课程很难掌握
- 不适合初学者
的常见问题 数据营与优达学城
CDataCamp证书值得吗？
从DataCamp进行R跟踪中的数据科学是值得的，但不一定要进行认证。 造成这种情况的原因有两个，其中一个原因是，与证书相比，现实生活中的技能在数据科学行业中（仍然）更有价值。
CDataCamp项目好吗？
他们通过做模型学习非常有意义。 您花费更少的时间观看视频，而花费更多的时间进行编码。 因此，如果您需要提高自己的编码技能，那么DataCamp是一个不错的选择。 但是，您将需要补充数据科学材料和其他实践项目。
CDataCamp是否适合Python？
对我而言，DataCamp是学习R，Python和数据科学的绝佳平台，主要是因为边做边学是DataCamp中的现实：您被迫通过交互式练习进行动手操作，这对于那些必须克服的人来说非常有用入门的门槛或因思维而出发的人的门槛。
CDataCamp是否提供认证？
DataCamp不提供证书，但确实提供了成就声明。 购买DataCamp订阅后，您将可以访问DataCamp的所有内容，如果您完成与它们相关的课程，则可能获得成就声明。
UUdacity的课程免费吗？
Udacity大约有200门完全免费的课程（但不提供证书）。 通常，这些课程是作为Udacity提供的称为纳米学位的有偿微证书的一部分而创建的。 较新的纳米学位中的许多课程不再免费
U为什么Udacity这么贵？
由于Udacity通过收取课程费用来获利，因此知名公司提供的课程比其他公司更昂贵。 如果您负担不起，则平台上有很多课程，可让您免费查看课程资料（视频，作业，论坛等）。
daUdacity是否归Google所有？
他们绝对是附属的。 Udacity根据其服务条款与Google分享有关其学生的信息。 它或多或少在哪里结束。 Udacity不属于Google或Alphabet所有
daUdacity会为您找到工作吗？
您已经掌握了技能，现在可以找到工作。
快速链接
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- CXL课程评论
Udacity 与 DataCamp：指导
许多在线课程缺乏教授来帮助解决任何问题。 那么让我们看看 Udacity 和 DataCamp 如何解决这个问题。
在 Udacity 中，当您注册 Udacity纳米学位课程，您可以获得来自 Udacity 专家的一对一指导。 此人将在整个计划中指导您并回答出现的任何问题。 Udacity 的 Mentor Support 功能非常有用，因为在项目期间，如果没有帮助，可能很难弄清楚某些事情。
数据营 有自己的社区，您可以在其中与其他人谈论您的工作。 有一个关于数据科学的文章和新闻列表。 您可以与社区中的专家交谈。 当您对数据科学有疑问时，那里的人会帮助您。
Udacity 与 DataCamp：证书和认证
您可能对 Udacity 和 DataCamp 证书是否经过认证有疑问。 我们会为您解答。
首先，让我告诉您哪些 Udacity 证书不受任何大学的认可。 他们也不是认可的学校。 但是一些科技公司在雇用新员工时会重视 Udacity 证书。 这取决于选择哪一家公司以及他们是否关心证书。
Datacamp 在其网站上完成课程后提供免费的成就声明，但这也不是认可的证书。 如果你愿意，你可以在你的 Linkedin 个人资料页面上分享它，但没有人会赢，因为这两个平台最终提供了不同的东西。”
客户评论：Udacity 与 DataCamp
DataCamp 评论和推荐
Udacity评论与推荐
在进行 Udacity 与 DataCamp 比较时，我应该考虑哪些功能？
人们学习有许多不同的偏好和目标。 但根据我们的经验，最重要的因素是优质的内容、平台（享有盛誉）、使用的难易程度以及您想学习的内容。 我们有一个图表详细显示了所有这些。 在你决定之前，你应该看看它。
这个 Udacity 与 DataCamp 比较工具是如何使用的？
您可以查看要比较的品牌。 这是两张桌子。 有一个总览表和一个更详细的表。 浏览信息并将您选择的品牌与表中的分数并排比较。
在撰写电子学习课程评论之前，您做了多少研究？
我们花费数周时间研究 MOOC 以进行评估。 我们需要确保所有重要功能都经过尝试和测试。 我们通过研究和获取真实数据来做到这一点。
结论-DataCamp 与 Udacity | 哪一个是最好的，为什么？
当我们讨论了 DataCamp 和 Udacity 的优缺点时，很难说哪个是最好的。
谁应该注册 DataCamp？
DataCamp 显然是为刚进入该领域的学习者设计的 数据科学 因此，DataCamp 上提供的课程是初级课程。 DataCamp 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。
谁应该注册 Udacity？
另一方面，Udacity 是为中级和高级学习者设计的。 Udacity 帮助高级学习者深入了解课程。 它可以帮助您完全掌握可以帮助您在该领域找到工作的主题。
我们尽力为您讲解，并帮助您根据自己的需要和水平在两个平台之间进行选择，当然，您想学习。
我们希望如此 数据营与优达学城 比较非常适合您的目的。
我刚刚爱上了 Datacamp 的交互式学习混合模型。 它的字节大小的视频和带有提示和提示的创意编码非常适合从头开始学习编码。 对于时间较少的在职专业人士来说，这简直是令人垂涎的学习体验。 我只是爱上了编码，我今年 38 岁。 我在完成课程模块后获得的互动积分和认证是纯粹快乐的兴奋和热情的真实体现。
datacamp的内容很全面，课程说明正在激励解决越来越多的任务。 我喜欢 Web 界面中的嵌入式 R-Client，即使在小型笔记本电脑上也能学习。 这增加了学习机会，因为我可以把我的笔记本电脑放在沙发上学习 R 中的新东西。
干得好，我喜欢的xp越来越多！
Datacamp 改变了我的生活。 数据科学和分析的在线交互式学习平台提供数据科学教程和课程，通过这些教程和课程，我可以在自己的浏览器中按照自己的节奏轻松掌握数据科学，而无需支付高额学费或负债来获取学位。 Datacamp 在他们的网站上提供了一些免费的初级课程，供希望进入数据科学领域的初学者使用。
我喜欢您可以访问客座讲座、包含数千个练习题和测验的虚拟实验室。 除了让您的旅程顺畅无阻的顶级讲师和导师之外，一些不错的功能是一些老师的实时办公时间，因此当您需要他们时，他们总是在那里
Datacamp 课程全面且详细，它们以易于理解的方式呈现，如果您是初学者，这尤其有用。
对于刚接触数据科学世界的人来说，这是一个很好的选择。 使其从其他平台中脱颖而出的一件事是其职业和技能轨道。 如果您正在寻求提高数据科学和分析方面的技能或新职业，这绝对值得一试！！
Udacity 是现存最好的教育平台之一，但是有一个细节我根本不喜欢，那就是它没有很多俄语课程，对于那些不太掌握英语的人来说变得复杂，当然有些课程是有字幕的，但是没有办法提前知道，因为课程说明里没有指定字幕的语言，所以你必须注册，看看在那个特定的课程中是否有字幕翻译成俄文与否。
我喜欢 Udacity 涵盖了自动驾驶汽车技术的广泛主题，例如计算机视觉、深度学习、本地化和路径规划。 内容相当广泛，但仍会在每个主题上都有一定的深度。 这帮助我培养了对自动驾驶的兴趣，并最终让我开始了在这个领域的职业生涯。 内容（动画、图表等）的制作质量相当高。 大部分内容都得到了很好的呈现和教导。
Datacamp 是像我这样的数据科学迷的完美解决方案，他们需要比普通讲师所能提供的更令人兴奋和互动的东西。 通过各种主题的简短教程和引人入胜的课程，它永远不会不保持我的兴趣，同时教会我强大的技能，我也可以在课程之外使用 - 我的老板已经对我们花在“体力劳动”上的时间少了印象深刻' 在我们接受培训时开发我们的报告！
我喜欢 Udacity 的一点是它创造了高质量的内容。 Udacity 与谷歌、AWS（亚马逊）、梅赛德斯或英伟达等（行业领先的）合作伙伴密切合作，开发自己的内容，而且其后端直观且易于遵循。
我喜欢它提供免费课程的事实。 Udacity 提供超过 200 门免费课程。 这是开始并了解从这个流行的电子学习社区期望什么的好地方。
好东西，一定要推荐！
我对 Datacamp 与潜在招聘人员和就业市场忍者的较低联系感到有点不安。 我准备为辅助求职和潜在的职业发展机会支付费用，以及一份定制的简历和辅助的职业指导和求职经验。 如果 Datacamp 想要大举推进，它必须走出自己的舒适区，勇于挑战 LinkedIn 和其他平凡的工作网站。 这只是一个想法！
我真的很喜欢你注册的 DataCamp 曲目，你不需要安装任何软件来练习你的技能。 我最近在 Intro to R for Data Science 中获得了认证，这是一项强大的技能，我获得了更多关于语法的知识，并在回答编码问题时进行了彻底的思考。
我喜欢他们关于 Python 和 R 语言等语言的教程。 DataCamp 的教学风格和浏览器内编程环境非常适合学习 Python 和 R 的语法。我不是 CS 工程师，但我也不得不经常使用 Python 来完成我的工作和作业。 我同意我们在互联网上获得了大量资源，但以互动方式学习一些东西总是一个加分项。 我也必须在试用期内评估这个网站，这很棒。 这给了我一些时间来考虑进一步访问他们的服务，我显然做到了。 他们有大量的教程，在每个教程之后，我们都会得到一份关于我们所学内容的编码作业。 我发现这种方式非常适合学习任何语言。 他们的 R Programming Track 也是我最喜欢的编程课程之一，它有效地为您提供了编程基础和 R 语法指令的融合。 这个网站肯定有很多优点。 它甚至都不贵。 他们的视频非常好，切中要害。 它们几乎涵盖了主题中的每个关键方面。 我会向所有数据科学人员推荐这个。
Datacamp 正在被我们团队中的很多人使用，并且在帮助那些刚开始的人以及更高级的用户方面做得很好。 我们发现，动手学习的方法是通过应用学习和巩固知识的绝佳方式。 我们拥有出色的客户支持，并且正在寻找可以进一步将 datacamp 集成到整个团队的学习中的方法。
DataCamp 有一套非常强大的材料，可以很好地组织成课程、项目、职业轨迹和技能轨迹。 它们使您可以轻松了解可以通过评估改进的地方。 您可以通过实践和项目功能提交您所学到的知识。我喜欢 Datacamp 如何强调学习者通过在同一平台上练习他们学到的知识来获得各种技能。
我在 DataCamp 中没有发现任何问题，除了一个不会妨碍功能但确实让它变得麻烦的问题。 移动集成不是最好的，因此您移动设备上的任何进度都不会自动与桌面版本的进度集成。 毋庸置疑，移动应用程序仍然提供触手可及的惊人练习和练习工具。
DataCamp 中的内容很好地呈现，并且以易于记忆的方式教授了 Python 和 R 常用的基础知识。 对于那些想要更多地了解 Kaggle 的人，他们有一门课程可以帮助您准备好第一个 Kaggle 提交并了解如何参与该社区。
我喜欢在 DataCamp 上学习的方式非常简单，而且代码可以在浏览器中运行。 每门课程结束后都会有一个练习来测试你的技能，这真是堪称典范。 我想不出有什么可以帮助我更多地了解编码，或者任何让我印象深刻的积极特征。 最好的部分是练习。 Datacamp 确保我们在进入新主题之前有足够的练习。 每个主题有 4 到 5 个视频课程，每个课程后面都有一组练习课程，由许多问题组成。
非常好的内容结构和动手实验和练习，以及当前所用技术的清晰学习路径。 如果您购买全年订阅，您可以享受折扣。
DataCamp 每周都会提醒您继续学习课程，您还会收到一份学习状态报告，以保持动力。
少量内容也是让您减少认知负担的好方法。
我从 Udacity 获得了很多关于我的 LinkedIn 个人资料和简历的好建议。 然而，作为一个商业领域的人，我觉得我不能得到更多的支持。 因为 Udacity 的职业支持主要在科技领域。 我希望 Udacity 能有更多结合商业和技术的课程。 我想在消费品领域从事产品经理的职业。 我希望 Udacity 有涵盖产品开发和管理的课程。
我很高兴我尝试了 Udacity 前端开发人员纳米学位计划。 我非常喜欢它，以至于我立即注册了他们的 React Nanodegree。 在这两门课程中，Udacity 都有效地吸收了大量信息，并将其浓缩成小块、易吸收的小块，并附有测验、检查点和项目，所有这些都让我在相对较短的时间内掌握了一系列技能. 该领域专家的代码审查非常详细和有价值，简历、链接和 github 审查也很有见地，无疑将 Udacity 与其他在线课程区分开来。 我还观看了他们提供的一些有关职业发展的网络研讨会，这些研讨会的授课方式专业且包含有用的观点。
DataCamp 是一个学习和实践数据科学和数据分析相关主题的绝佳平台。 它有一个很好的教程库，并为使用论坛和松弛社区的用户提供 24/7 支持。 该网站提供的特殊吸引力在于，它为完成各种课程设定了里程碑。 它提供了继续学习的动力。 这些教程旨在提供实时体验和概念知识。 界面吸引人且易于使用。 DataCamp 提供很多学生折扣，并且有非常易于管理的计划。 除了所有这些，时事通讯是惊人的。 我建议订阅他们以了解有关数据科学和数据分析的更多信息。
我喜欢 Udacity 界面，它简单易用，除了平台本身非常发达之外，我对它提供给我的工具从来没有任何问题。 课程提供的音频质量和视频分辨率令人惊叹，质量完美。
我也喜欢你找到许多免费课程，这就是我开始的方式，这是发生在我身上的最好的事情之一。
Udacity 本质上是一个很棒的平台，因为它具有非常友好且易于理解的界面，而且速度非常快。 课程的质量要高得多，因为视频的分辨率非常好，音频质量更是一个层次，从技术层面来说，它是一个非常发达的平台，可以为您提供优质的教育。
Udacity 是目前最好的电子学习平台之一，它拥有来自不同领域和主题组的各种课程，从视频讲座到文章，模块内测验，同行评分，严谨和竞争性的项目。 课程材料和内容非常有用且符合标准，使学习者能够通过项目从理论和实践上理解和研究每个主题。
R 和 Python 都在 DataCamp 上。 R 和 Python 之间总是存在争论，并且两者都让用户选择！ 此外，一直有新内容 - 真棒。 我已经完成了预测分析硕士课程，并且我一直在做 DataCamp 练习来帮助我。
DataCamp 有一套非常强大的材料，可以很好地组织成课程、项目、职业轨迹和技能轨迹。 它们使您可以轻松了解可以通过评估改进的地方。 您可以通过练习和项目功能提交所学内容。
Datacamp 是数据科学和分析的最佳学习平台之一。 它提供交互式教程，您可以通过这些教程在家中按照自己的节奏学习数据科学的不同方面。 他们在 Datacamp 的网站上提供了一些免费的初级课程，因此您不必成为付费客户即可亲身体验他们的出色工作。 订阅计划也值得投资，因为它们允许您访问 Datacamp 网站上提供的所有高级课程 - 但更好的是视觉和图形被像加州大学洛杉矶分校的硕士讲师 Scott Dill 这样的大师用作有效的教育工具。
Datacamp 最好的事情是他们教给我们的概念。 首先，他们通过视频和示例解释概念，然后为我们提供一些小练习来完成。 稍后他们为每门课程提供现实生活项目的练习。 有许多现实生活项目以及非常支持的 Slack 社区。
我每天都使用 DataCamp 以加强我在教育和商业环境中使用的语言的一些技能，包括 R 和 C++。 我发现这个软件非常易于使用，并且与大多数软件不同，它鼓励用户继续下一课并继续该程序。 除了出色的用户界面外，实际信息本身的结构也很好。
DataCamp 易于使用，简单的概念解释旨在从简单到复杂的事物。 该应用程序可以在任何地方使用来学习 Python 编程的基础知识，我什至在午休时间在等待我的食物订单时使用它。 主题的种类每周都在增加，网站包含有用的备忘单，可轻松刷新关键库。
我喜欢你在观看短视频后可以直接练习编码。 当您需要额外帮助时，您还会获得反馈和提示。 这绝对是边做边学的方法。 讲师们都很投入并且在他们的材料演示中很专业。 我也喜欢练习题中可用的 python/r 命令行工具。 它允许您实时试验代码。 我很欣赏所提供的广泛主题——DataCamp 提供从统计到文本挖掘、编写函数和使用空间数据的所有课程。 最后，我喜欢 DataCamp 非常用户友好。
在专注于特定领域数据科学的 DataCamp 课程中，分成易于消化的小块。 课程侧重于应用。
在特定领域使用 R 和 python 的精彩介绍，大量使用统计和机器学习，如金融统计、自然语言处理。
还很好地介绍了在 R 和 python 中使用流行库的实际方面，以及数据科学和 SQL 中的 Git 等支持技术。
作为一个拥有2纳米学位的udacity校友，我可以说与我使用过的其他在线学习平台相比，Audacity课程的内容是迄今为止最详尽、最丰富和最全面的。 通过有趣的项目和大量示例向您介绍每个主题。 学生论坛和知识中心非常有帮助，每当我遇到项目时，我总能在这两个地方之一找到答案。
我喜欢 Udacity，因为它对所有人都有用，它提供免费的高质量课程和工具，以全新且简单的方式促进学习，提供解释性视频，最重要的是，他们免费获得了教师签名的证书。 它证明他们接受了培训并成功通过了培训。 Udacity 招收 13 岁以上的学生，让年轻一代可以在不同领域接受培训，我们可以在那里找到不同语言的课程。 Udacity 有一个适用于 Android 和 iOS 的应用程序，因此我们可以随时随地使用任何设备继续我们的培训，完全舒适、轻松、灵活和直观的平台提供巨大的好处。
我真的很喜欢这些项目和项目评审员的反馈，它们是现实生活中的项目，对你的职业非常有用。 我也喜欢这些视频，它们简短直接，帮助我快速准确地理解大多数概念。
Udacity 提供了许多不同的课程，但在您选择纳米学位之前，我建议您在注册之前先参加免费课程，因为这将对您在纳米学位期间有所帮助。
Udacity 在整体学习体验中最有帮助的部分是项目。 处理项目以及 Jupyter 笔记本中的必要文档有助于正确理解您在讲座中所经历的理论概念。
Udacity 提供的另一个有用的平台是讨论论坛。 当我在处理项目时遇到困难时，我发现它非常有帮助。 其他学生提出的问题可帮助您了解在研究概念时可能未遇到的问题。
我正在寻找在线课程，我开始了解 Udacity，它的用户友好界面吸引了我。 该网站包含有关每个主题的课程，您无需到其他地方获取内容。 它根据我的兴趣向我推荐课程。 它向我推荐了一门对我来说非常简单且有益的课程。
DataCamp 拥有大量资源来帮助初学者程序员学习数据科学。 它主要关注 Python 和 R，但也有关于 SQL、电子表格、Git 和 Shell 的课程。 目前有 287 门课程，总有新的东西需要学习。
一种免费/廉价的在线学习模式。 精彩、简洁的视频辅助平行练习。 一个有用的动手工具，带有预加载的语言包。 我发现只需登录并在我喜欢的任何地方使用它非常方便。
Udacity 提供有用的材料，以客观的方式提供有趣的示例和实践项目。 课程内容在一系列短视频中介绍，中间有恰到好处的测验：没有那么多会让人讨厌……足以确保您理解特定主题的主要概念。 项目审查非常快（不到 24 小时），而且非常彻底！ 也喜欢职业支持。 在推广对我的简历和 Linkedin 个人资料的建议更改后，我确实注意到我的个人资料活动大幅增加。 了不起的工作！
我喜欢 Udacity，因为它非常有用，可以加强我们的知识，训练我们，每天学习新事物，提供精彩的免费课程，提供非常迷人的材料，以一种全新而简单的方式供我们学习，我着迷于讲解视频，本平台有机会获得免费认证培训讲师签署的证书。 Udacity 适合任何想学习的人，因为它不分年龄地招收中年学生，让年轻一代以安全、智能和完全成熟的方式在不同的工作领域训练他们的表现，我真的很喜欢它，因为它适应根据我们的需求提供不同语言的课程，这取决于最合适的，因此无论我们处理哪种语言，都没有理由学习，它完美地适应。 Udacity 灵活且直观，它有一个适用于 Android 和 iOS 的应用程序，可以随时随地从任何设备以完全舒适、轻松的方式进行我们的培训，提供出色的工具并适应我们的需求。
Udacity 为学习者及其用户提供了最优质的内容和服务，唯一的缺点是他们对纳米学位课程的定价，它们确实值得，但对于那些在默认情况下无法负担的人来说可能是一个转折点定价或什至在一些折扣后，如果没有可用的经济援助选项，有时会很艰难。