ベストアンサー
Udacityのデータサイエンスコースは例外的です。資料は簡潔ですが徹底的であり、演習とプロジェクトは優れた実践を提供します。データサイエンスに頭を悩ませているのであれば、Udacityを間違えることはできません。
とはいえ、代替案を検討する理由はいくつかあります。
1つ目は、カタログを拡大し、コンテンツを最新の状態に保つことです（そして、ほとんどのコースは新鮮で、最新のトレンドを備えています。およびベストプラクティス）、それらが提供するコース資料の一部は急いでいるように感じます。
Udacityは問題をすばやく修正します。それでも、直感的でない、または少しずれているように見える課題や資料を見つけても驚かないでください。これらのコースは、良くも悪くも（長期的には、良くなるために）絶えず進化しています。
2つ目は、Udacityは営利事業であるということです。すべてのビジネスが傾いているので、彼らは利益に向かう傾向があります。彼らは無料のイントロレベルのコースを提供してくれてとても親切ですが、彼らの意図は学習者を彼らのNanodegreeプログラムの1つに集めることです。
もちろん、それ自体は問題ではありません。問題はコストです。
月額399ドルで、Nanodegreesは少し急です。これらのプログラムのいくつかにかかる時間を考慮すると、これは特に当てはまります。たとえば、「データアナリスト」プログラムには4か月かかります。これは、毎週必要な時間をコミットできることを前提としています。
数年前、私はこれは間違いなく価値があると言っていたでしょう。 。ただし、2018年の初めから、Udacityは「雇用保証」（またはあなたの返金）の約束を撤回しました。そのため、投資収益率が以前ほど安全ではないこともあり、プログラムの保証が難しくなっています。
では、Udacityのデータサイエンスコースに価値があるかどうかをどのように判断する必要がありますか？
- データサイエンスの確かな紹介を探しているだけなら、Udacityの無料プログラムはどれもそれらを完了するのにかかる時間の価値があります。また、無料です！
- データサイエンスをキャリアの不可欠な部分にすることに取り組んでいる場合は、Nanodegreeプログラムを検討する必要があります。費用がかかる可能性がありますが、役立つように設計されています。プロフェッショナルな環境でデータサイエンスを適用する
- データサイエンスについて深く掘り下げたいが、それをキャリアにすることを望んでいない場合、または独自の「カリキュラム」をまとめる時間がない場合は、他にもたくさんあります。オプションが存在します（この場合、読み進めてください。代替案を検討しています）
この記事の執筆時点では、 1,200以上があります。データサイエンスに関するコース —多くは100ドル未満で利用できます。これらには、データサイエンスを広く紹介する認められたコースが含まれます：
- MITのAnalyticsEdge （無料で受講、証明書は150ドル）
- ミシガン大学のPythonを使用した応用データサイエンス（月額49ドル）
ありますより狭いアプリケーションに焦点を当てたデータサイエンスコースもあります：
- EPFLのScalaでの機能プログラミング（$ 49 /月）ビッグデータを分析するためのScalaとSparkを紹介します
- ジョンズホプキンス大学のゲノムデータサイエンス（月額49ドル）分子生物学者に特に適しています。遺伝学に関連する分野で勉強または働いている人
- Excel to MySQL：DukeUniversityのAnalyticTechniques for Business データを活用したい人のためにビジネスコンテキストでパフォーマンスを測定し、意思決定を推進する
- データマイニング：イリノイ大学アーバナシャンペーン校の6コーススペシャライゼーションデータマイニングと自然言語処理（NLP）技術を適用して非構造化データを分析することに関心のある人向けに設計されています
- ディープラーニング：deeplearning.aiの5コーススペシャライゼーションディープラーニングに関心のあるユーザーを対象としています。ディープラーニングは、自己のような分野で今日の進歩の多くを推進しているAIの強力なブランチです。 -運転車両
これらの代替手段は、UdacityNanodegreeに支払う金額の何分の1かの費用がかかります。彼らは同じレベルのサポートを提供しません（たとえば、Udacityはメンタリングを提供しますが、他の人は提供しません）。
それでも、あなたが学びたいことを知っていれば、今日は難しくありません（非常に多くのオプションが利用可能です）、ニーズに合ったいくつかのコースをまとめます。
この回答が役に立った場合は、フォローしてチェックしてください OpenCourser 、そのサイト学習者がオンラインコースを見つけるのに役立ちます。
回答
Udacityに関する約10のデータサイエンス関連コース（およびCoursera、Codecademy、DataCamp、Treehouse、Khan Academyに関するその他のコース）を修了した人としてUdacityのデータアナリストナノディグリーに90％、機械学習エンジニアに91％Udacityの特定のデータサイエンスコースを受講する価値があると言えます： Intro to Machine学習| Udacity ！
これは私が今まで見た中で最高品質のコースの1つであり（UdacityのAndroidナノディグリーを除く）、完全なナノディグリープログラムのように感じましたが、入門コースとして非常に包括的です。 。その魅力の一部は、セバスチアン・スラン自身が素人の言葉でほとんどの概念を説明していることであり、彼が話していることを本当に知っていると言うことができます。私はいくつかのクイズと最終プロジェクトで立ち往生しましたが、この特定のコースのフォーラムは活気に満ちていて、立ち往生したすべての質問はすでに他の誰かによって尋ねられ、伝説的なフォーラムのメンターであるマイルズによって答えられました。
私のPythonでの機械学習に関するSebastianRaschkaの本を購入することをお勧めします： Python Machine Learning：Machine Learning and Deep Learning with Python、scikit-learn、およびTensorFlow、第2版 は、Amazon、さらにはKindle形式で見つけることができます。コースで簡単に説明されていたので、私は個人的に各モジュール、特にPCAを読むために使用しましたが、実際の機械学習では非常に重要です。
編集：何人かの人に連絡してもらいましたLinkedInやメールで、よりパーソナライズされたアドバイスを求めています。遠慮なくそうしてください！私はすでに、自己啓発、絶え間ない学習、そして時にはデータサイエンスについて、地元コミュニティの80人を指導しています。また、技術以外のバックグラウンドからデータサイエンスへの移行に関心のある人々のために、さらに多くの質問に答える予定ですので、遠慮なくフォローしてください。みなさん、どうもありがとうございました！