Lohnt es sich, an Udacity Data Science-Kursen teilzunehmen?

Beste Antwort

Die Data Science-Kurse von Udacity sind außergewöhnlich. Das Material ist prägnant, aber gründlich, und die Übungen und Projekte bieten bewährte Verfahren. Wenn Sie es absolut ernst meinen, sich mit Data Science zu beschäftigen, können Sie mit Udacity nichts falsch machen.

Es gibt jedoch einige Gründe, warum Sie Alternativen in Betracht ziehen sollten.

Das erste ist, dass beim Erweitern des Katalogs und beim Aktualisieren des Inhalts (und der meisten Kurse frisch und mit den neuesten Trends versehen sind und Best Practices), einige der angebotenen Kursmaterialien fühlen sich gehetzt an.

Udacity ist schnell in der Lage, Probleme zu beheben. Seien Sie dennoch nicht überrascht, Aufgaben oder Materialien zu finden, die nicht intuitiv oder etwas unpassend erscheinen. Diese Kurse entwickeln sich ständig weiter, zum Guten oder Schlechten (auf lange Sicht zum Guten).

Das zweite ist, dass Udacity ein gewinnorientiertes Unternehmen ist. Da alle Unternehmen dazu neigen, tendieren sie zum Gewinn. Sie sind zwar sehr freundlich, kostenlose Kurse für Anfänger anzubieten, beabsichtigen jedoch, die Lernenden in eines ihrer Nanodegree-Programme einzubeziehen.

Natürlich ist dies an sich nicht das Problem. Das Problem sind die Kosten.

Mit 399 US-Dollar pro Monat sind Nanodegrees etwas steil. Dies gilt insbesondere dann, wenn Sie berücksichtigen, wie lange einige dieser Programme dauern. Das Programm „Data Analyst“ dauert beispielsweise 4 Monate. Vorausgesetzt, Sie können jede Woche die erforderliche Zeit festlegen.

Vor ein paar Jahren hätte ich gesagt, dass sich dies definitiv gelohnt hat . Seit Anfang 2018 hat Udacity jedoch sein Versprechen einer „Arbeitsplatzgarantie“ (oder Ihres Geldes zurück) zurückgezogen. Das macht es schwieriger, für die Programme zu bürgen, auch weil Ihre Kapitalrendite nicht annähernd so sicher ist wie früher.

Wie sollten Sie also entscheiden, ob sich die Data Science-Kurse von Udacity lohnen?

1. Wenn Sie nur nach einer soliden Einführung in die Datenwissenschaft suchen, ist jedes der kostenlosen Programme von Udacity die Zeit wert, die erforderlich ist, um sie zu beenden. Sie sind auch kostenlos!
2. Wenn Sie Data Science zu einem integralen Bestandteil Ihrer Karriere machen möchten, sollten Sie ihre Nanodegree-Programme in Betracht ziehen – sie sind zwar teuer, aber sie sollen Ihnen helfen Anwenden von Data Science in einem professionellen Umfeld
3. Wenn Sie tief in Data Science eintauchen möchten, aber keine Karriere machen möchten oder etwas Zeit haben, um Ihren eigenen „Lehrplan“ zusammenzustellen, viele andere Es gibt Optionen (in diesem Fall lesen Sie weiter – wir kommen zu den Alternativen).

Zum jetzigen Zeitpunkt gibt es 1.200+ Kurse über Datenwissenschaft – viele für weniger als 100 US-Dollar. Dazu gehören anerkannte Kurse, in denen die Datenwissenschaft allgemein vorgestellt wird:

• The Analytics Edge vom MIT (kostenlos, 150 USD für Zertifikat)
• Angewandte Datenwissenschaft mit Python von der University of Michigan (49 USD / Monat)

Es gibt auch datenwissenschaftliche Kurse, die sich auf engere Anwendungen konzentrieren:

• Funktionale Programmierung in Scala von der EPFL (49 USD / Monat) Ein Kurs, der führt Scala und Spark zur Analyse von Big Data ein
• Genomische Datenwissenschaft von der Johns Hopkins University (49 USD / Monat) Besonders geeignet für Molekularbiologen und Personen, die in genetischen Bereichen studieren oder arbeiten
• Excel zu MySQL: Analysetechniken für Unternehmen von der Duke University Für diejenigen, die Daten nutzen möchten Messung der Leistung und Entscheidungsfindung in einem Geschäftskontext
• Data Mining: Eine 6-Gänge-Spezialisierung der University of Illinois in Urbana-Champaign Entwickelt für diejenigen, die sich für Data Mining und die Anwendung von NLP-Techniken (Natural Language Processing) zur Analyse unstrukturierter Daten interessieren
• Deep Learning: Eine 5-Gänge-Spezialisierung von deeplearning.ai Für diejenigen, die sich für Deep Learning interessieren, einen leistungsstarken Zweig der KI, der viele der heutigen Fortschritte in Bereichen wie dem Selbst antreibt -fahrende Fahrzeuge

Diese Alternativen kosten einen Bruchteil dessen, was Sie für einen Udacity Nanodegree bezahlen könnten. Sie bieten nicht das gleiche Maß an Unterstützung (zum Beispiel bietet Udacity Mentoring an, während andere dies nicht tun).

Wenn Sie jedoch wissen, was Sie lernen möchten, ist es heute nicht schwer (mit So viele Optionen verfügbar), um einige Kurse zusammenzustellen, die Ihren Anforderungen entsprechen.

Wenn Sie diese Antwort hilfreich finden, folgen Sie bitte OpenCourser , eine Site, die hilft den Lernenden, Online-Kurse zu finden.

Antwort

Als Person, die ungefähr 10 datenwissenschaftliche Kurse zu Udacity (und viele weitere zu Coursera, Codecademy, DataCamp, Treehouse und Khan Academy) abgeschlossen hat. und 90\% in den Data Analyst Nanodegree und 91\% in den Machine Learning Engineer auch in Udacity. Ich kann sagen, dass es sich definitiv lohnt, einen bestimmten Data Science-Kurs in Udacity zu belegen: Intro to Machine Lernen | Udacity !

Es ist einer der qualitativ hochwertigsten Kurse, die ich je gesehen habe (mit Ausnahme von Udacitys Android-Nanodegree) und als Einführungskurs sehr umfassend, obwohl es sich eher wie ein vollständiges Nanodegree-Programm anfühlte . Ein Teil seines Charmes ist, dass Sebastian Thrun selbst die meisten Konzepte in Laienbegriffen erklärt und man merkt, dass er wirklich weiß, wovon er spricht. Ich habe mich in einigen Tests und im Abschlussprojekt festgefahren, aber das Forum für diesen speziellen Kurs war lebendig und jede Frage, bei der ich feststeckte, wurde bereits von jemand anderem gestellt und vom legendären Forum-Mentor Miles beantwortet.

Meine Die beste Empfehlung für Sie, wenn Sie sich dafür entscheiden, ist Sebastian Raschkas Buch über maschinelles Lernen in Python zu kaufen: Python Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen und tiefes Lernen mit Python, scikit-learn, und TensorFlow, 2. Ausgabe , die bei Amazon und sogar im Kindle-Format erhältlich ist. Ich persönlich habe es verwendet, um mich über jedes der Module zu informieren, insbesondere über PCA, da es im Kurs kurz erklärt wurde, aber es ist für das praktische maschinelle Lernen so wichtig.

Bearbeiten: Ich habe mehrere Personen kontaktiert Ich auf LinkedIn und per E-Mail um persönlichere Beratung bitten. Bitte zögern Sie nicht! Ich betreue bereits 80 Menschen in meiner Gemeinde in Bezug auf Selbstentwicklung, ständiges Lernen und manchmal auch in Bezug auf Datenwissenschaft. Sie können mir auch gerne folgen, da ich weitere Fragen für Personen beantworten werde, die an einem Übergang in die Datenwissenschaft mit nicht-technischem Hintergrund interessiert sind. Vielen Dank an alle!