La migliore risposta
I corsi di Data Science di Udacity sono eccezionali. Il materiale è conciso ma completo e gli esercizi ei progetti forniscono buone pratiche. Se sei seriamente intenzionato a concentrarti sulla scienza dei dati, non puoi sbagliare con Udacity.
Detto questo, ci sono alcuni motivi per cui potresti prendere in considerazione delle alternative.
Il primo è che, nel far crescere il loro catalogo e mantenere i loro contenuti aggiornati (e la maggior parte dei loro corsi sono freschi, completi delle ultime tendenze e best practice), alcuni dei materiali del corso che offrono sembrano affrettati.
Udacity è veloce nel risolvere le cose. Tuttavia, non essere sorpreso di trovare incarichi o materiali che sembrano poco intuitivi o un po fuori luogo. Questi corsi sono in continua evoluzione, nel bene e nel male (a lungo termine, in meglio).
Il secondo è che Udacity è unattività a scopo di lucro. Poiché tutte le aziende sono inclini, tendono al profitto. Sebbene siano molto gentili nelloffrire corsi di livello introduttivo gratuiti, il loro intento è quello di incanalare gli studenti in uno dei loro programmi Nanodegree.
Ovviamente, questo non è di per sé il problema. Il problema è il costo.
A $ 399 al mese, i nanodegrees sono un po sul lato ripido. Ciò è particolarmente vero se si tiene conto della durata di alcuni di questi programmi. Il programma “Data Analyst”, ad esempio, richiede 4 mesi. Questo presuppone che tu sia in grado di impegnare la quantità di tempo necessaria ogni settimana.
Un paio di anni fa, io avrei detto che ne sarebbe valsa la pena . Dallinizio del 2018, tuttavia, Udacity ha ritirato la promessa di una “garanzia di lavoro” (o rimborsati). Ciò ha reso i programmi più difficili da garantire, in parte perché il tuo ritorno sullinvestimento non è così sicuro come una volta.
Quindi come dovresti decidere se valgono i corsi di scienza dei dati di Udacity?
- Se stai solo cercando una solida introduzione alla scienza dei dati, qualsiasi programma gratuito di Udacity vale il tempo necessario per finirli. Sono anche gratuiti!
- Se hai intenzione di rendere la scienza dei dati una parte integrante della tua carriera, dovresti considerare i loro programmi Nanodegree: potrebbero essere costosi, ma sono progettati per aiutarti applicare la scienza dei dati in un ambiente professionale
- Se vuoi approfondire la scienza dei dati, ma non stai cercando di farne una carriera o avere del tempo per mettere insieme il tuo “curriculum”, molti altri esistono opzioni (nel qual caso, continua a leggere: stiamo arrivando alle alternative)
Al momento della stesura di questo articolo, ci sono 1.200+ corsi sulla scienza dei dati, molti disponibili per meno di $ 100. Questi includono corsi riconosciuti che introducono ampiamente la scienza dei dati:
- The Analytics Edge del MIT (gratuito, $ 150 per certificato)
- Applied Data Science with Python dellUniversità del Michigan ($ 49 / mese)
Ci sono anche corsi di data science che si concentrano su applicazioni più ristrette:
- Functional Programming in Scala da EPFL ($ 49 / mese) Un corso che introduce Scala e Spark per analizzare i big data
- Genomic Data Science della Johns Hopkins University ($ 49 / mese) Particolarmente adatto a biologi molecolari e coloro che studiano o lavorano in campi correlati alla genetica
- Da Excel a MySQL: tecniche analitiche per il business della Duke University Per coloro che cercano di sfruttare i dati per misurare le prestazioni e guidare il processo decisionale in un contesto aziendale
- Data mining: una specializzazione in 6 corsi presso lUniversità dellIllinois a Urbana-Champaign Progettato per coloro che sono interessati al data mining e allapplicazione di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) per analizzare i dati non strutturati
- Deep Learning: una specializzazione in 5 corsi da deeplearning.ai Rivolto a coloro che sono interessati al Deep Learning, un potente ramo dellIA che sta guidando molti dei progressi odierni in campi come lauto -guidare veicoli
Queste alternative costano una frazione di quello che potresti pagare per un Udacity Nanodegree. Non offriranno lo stesso livello di supporto (ad esempio, Udacity offre tutoraggio mentre altri no).
Tuttavia, se sai cosa vuoi imparare, non è difficile oggi (con così tante opzioni disponibili) per mettere insieme alcuni corsi che soddisfano le tue esigenze.
Se trovi utile questa risposta, segui e controlla OpenCourser , un sito che aiuta gli studenti a trovare corsi online.
Risposta
Come persona che ha terminato circa 10 corsi relativi alla scienza dei dati su Udacity (e molti altri su Coursera, Codecademy, DataCamp, Treehouse e Khan Academy) e il 90\% nel nanodegree Data Analyst e il 91\% in Machine Learning Engineer anche su Udacity Posso dire che vale sicuramente la pena seguire un particolare corso di data science su Udacity: Intro to Machine Apprendimento | Udacity !
È uno dei corsi di altissima qualità che abbia mai visto (con leccezione del nanodegree Android di Udacity) e molto completo come corso introduttivo anche se sembrava più un programma completo di nanodegree . Parte del suo fascino è che lo stesso Sebastian Thrun spiega la maggior parte dei concetti in parole povere e si può dire che sa veramente di cosa sta parlando. Sono rimasto bloccato in alcuni quiz e nel progetto finale, ma il forum di questo particolare corso era vivace e ogni domanda a cui ero bloccato era già stata posta da qualcun altro e il leggendario mentore del forum Miles ha risposto. il miglior consiglio per te se decidi di accettarlo è di acquistare il libro di Sebastian Raschka sullapprendimento automatico in Python: Python Machine Learning: Machine Learning e Deep Learning con Python, scikit-learn, e TensorFlow, 2a edizione che può essere trovato su Amazon e anche in formato Kindle. Lho usato personalmente per leggere su ciascuno dei moduli, in particolare PCA poiché è stato spiegato brevemente nel corso, ma è così importante nellapprendimento automatico pratico.
Modifica: ho avuto diverse persone in contatto con me su LinkedIn e via email chiedendo consigli più personalizzati. Non esitare a farlo! Faccio già da mentore a 80 persone nella mia comunità locale sullauto-sviluppo, lapprendimento costante e talvolta anche sulla scienza dei dati. Inoltre, sentiti libero di seguirmi poiché risponderò ad altre domande per le persone interessate alla transizione alla scienza dei dati da background non tecnologici. Grazie mille a tutti!