Per imparare la scienza dei dati, Data Camp è meglio della specializzazione in scienza dei dati di Coursera?

Non ho preso il corso R di Datacamp... ma ho alcune osservazioni generali su DataCamp (anche se NB proveniente dalla prospettiva di un utente Python):

Ho preso il Microsoft/EDX/Datacamp Data Science intro (quindi è la versione Python del corso Datacamp R). Il test all'interno del corso python datascience è banalmente facile - fondamentalmente 'riempi gli spazi vuoti per questo pezzo di codice molto semplice' - e c'è una ripetizione minima per incorporare qualsiasi apprendimento. Ho anche preso la prima lezione del corso Datacamp Python Stats e la prima lezione del corso Pandas Foundation, per vedere se questi soffrono dello stesso problema. È così. Ho anche scoperto che le domande postate sui forum non hanno avuto risposta, che nel caso di una piattaforma basata su un modello di abbonamento a pagamento è piuttosto deludente. Avendo ora esaminato tre offerte Datacamp, non sarei disposto a pagare per usarle. (Per essere onesti, è improbabile che li userei anche se fossero gratuiti).

Se sei un principiante assoluto, ti fanno sentire come se stessi ottenendo qualcosa, il che può essere positivo per la tua fiducia, ma il materiale e i test sono davvero così basilari che, a mio parere, sono di uso relativamente limitato. Per un'introduzione di base ad una lingua, tendo ad indicare alle persone CodeAcademy, dove la piattaforma è semplicemente migliore, e i quiz testano più efficacemente ciò che è stato insegnato. Il livello di difficoltà di Datacamp sembra essere inferiore ad altri corsi per principianti e alcuni dei quiz/test potrebbero essere fatti semplicemente copiando e incollando dalla domanda (cioè senza avere una reale comprensione del materiale).

Anche se ha un disperato bisogno di un po' di pulizia e rimozione di molti errori, l'offerta di Andrew Ng Coursera (che si concentra specificamente su ML) è ancora un'ottima opzione, venendo da una posizione teorica (NB E' basato su MATLAB/Octave - licenza MATLAB gratuita mentre sei iscritto!) Per chiunque abbia il corso di Andrew Ng sotto la cintura e voglia guardare alla scienza dei dati più pratica (e più generale), Jose Portillas DataScience Bootcamp su Udemy è molto buono (Il corso è disponibile sia in Python che in R). Non si concentra sulla teoria - ci si aspetta che tu abbia già una comprensione di questo o che tu legga molto (il testo consigliato è "Introduction to Statistical Learning" - che è uno dei migliori testi introduttivi/intermedi in circolazione). Invece si concentra, in modo molto pratico, sugli strumenti e le tecniche che probabilmente userete come scienziato dei dati nel mondo reale. Il corso è molto aggiornato e molto pratico... scaricherete un sacco di librerie, avrete a che fare con strani problemi di installazione, creerete account con Kaggle, con Amazon Web Services, ecc. (Sarebbe meglio se non foste su un PC Windows).

La differenza tra Datacamp e ad esempio i corsi di Andrew Ng/Jose Portillas è un cambio di passo nella difficoltà che è come la differenza tra scuola e università. Come piccolo inciso, in contrasto con la mancanza di risposta che ho osservato su Datacamp, i post del forum sono sempre risposte da Jose e quasi sempre risposte (spesso da più persone) sui corsi Coursera.

Odds n ends:
Dalle recensioni che ho visto, la roba John Hopkins ottiene un feedback piuttosto misto. Alcuni dei materiali gratuiti su Udacity sono molto buoni, ma IIRC correttamente, l'offerta di Google ha avuto un po' di problemi. Ci sono anche alcuni tutorial notevolmente buoni su YouTube con codice disponibile su GitHub. Sono stato impressionato dal materiale gratuito disponibile da Dataschool. I suoi corsi a pagamento non sono economici, ma (dalle poche cose che ho visto) sembra essere eccellente nel presentare materiale più difficile. Molti feedback positivi sul corso di Stanford Lagunitas Data Science with R (quello associato ai libri "Introduction to Statistical Learning" e "Elements of Statistical Learning").

PS Il corso di Jose Portillas costa 195 sterline ma è abitualmente in offerta ad una frazione di quel prezzo. Io l'ho pagato 15 sterline.