Cel mai bun răspuns
Cursurile de știință a datelor Udacity sunt excepționale. Materialul este concis, dar minuțios, iar exercițiile și proiectele oferă bune practici. Dacă sunteți foarte serios în legătură cu știința datelor, nu vă puteți înșela cu Udacity.
Acestea fiind spuse, există câteva motive pentru care ați putea dori să luați în considerare alternative.
Primul este că, prin creșterea catalogului și menținerea conținutului actualizat (și majoritatea cursurilor lor sunt proaspete, completate cu ultimele tendințe și cele mai bune practici), unele dintre materialele pe care le oferă se simt grăbite.
Udacity se ocupă de reparații. Totuși, nu vă mirați să găsiți sarcini sau materiale care par neintuitive sau puțin dezactivate. Aceste cursuri evoluează constant, în bine sau în rău (pe termen lung, în bine).
Al doilea este că Udacity este o afacere cu scop lucrativ. Deoarece toate afacerile sunt înclinate, tind spre profit. Deși sunt foarte amabili să ofere cursuri gratuite la nivel de inițiere, intenția lor este de a direcționa cursanții într-unul dintre programele lor de nanodegree.
Desigur, nu este problema în sine. Problema este costul.
La 399 USD pe lună, nanodegradele sunt puțin abrupte. Acest lucru este valabil mai ales atunci când țineți cont de cât durează unele dintre aceste programe. Programul „Data Analyst”, de exemplu, durează 4 luni. Asta presupunând că ești capabil să angajezi timpul necesar în fiecare săptămână.
Acum câțiva ani, aș fi spus că merită SIGUR . Cu toate acestea, de la începutul anului 2018, Udacity și-a retras promisiunea de „garanție a locului de muncă” (sau a banilor înapoi). Acest lucru a făcut ca programele să fie mai greu de garantat, în parte, deoarece rentabilitatea investiției dvs. nu este aproape la fel de sigură ca odinioară.
Deci, cum ar trebui să decideți dacă merită cursurile de știință a datelor de la Udacity?
- Dacă căutați doar o introducere solidă în știința datelor, oricare dintre programele gratuite ale Udacity merită timpul necesar pentru a le finaliza. Sunt, de asemenea, gratuite!
- Dacă sunteți hotărât să faceți din știința datelor o parte integrantă a carierei, atunci ar trebui să luați în considerare programele lor de nanodegree – ar putea fi costisitoare, dar sunt concepute pentru a vă ajuta aplicați știința datelor într-un mediu profesional
- Dacă doriți să vă adânciți în știința datelor, dar nu căutați să o faceți o carieră sau să aveți ceva timp pentru a vă pune propriul „curriculum” laolaltă, multe alte există opțiuni (caz în care, citiți mai departe – ajungem la alternative)
Începând cu această scriere, există 1.200+ cursuri despre știința datelor – multe disponibile pentru mai puțin de 100 USD. Acestea includ cursuri recunoscute care introduc în general știința datelor:
- Analytics Edge de la MIT (gratuit, 150 USD pentru certificat)
- Știința datelor aplicate cu Python de la Universitatea din Michigan (49 USD / lună)
Există de asemenea, cursuri de științe ale datelor care se concentrează pe aplicații mai restrânse:
- Programare funcțională în Scala de la EPFL (49 USD / lună) Un curs care introduce Scala și Spark pentru a analiza datele mari
- Știința datelor genomice de la Universitatea Johns Hopkins (49 USD / lună) deosebit de potrivită pentru biologii moleculari și cei care studiază sau lucrează în domenii legate de genetică
- Excel către MySQL: tehnici analitice pentru afaceri de la Duke University Pentru cei care doresc să valorifice datele pentru măsurați performanța și stimulați luarea deciziilor într-un context de afaceri
- Data Mining: O specializare cu 6 cursuri de la Universitatea din Illinois la Urbana-Champaign Conceput pentru cei interesați de mineritul datelor și aplicarea tehnicilor de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a analiza datele nestructurate
- Învățare profundă: o specializare în 5 cursuri de la deeplearning.ai Destinat celor interesați de învățarea profundă, o ramură puternică a AI care conduce multe dintre progresele actuale în domenii precum auto -conducerea vehiculelor
Aceste alternative costă o fracțiune din ceea ce ați putea plăti pentru un Nanodegree Udacity. Nu vor oferi același nivel de sprijin (de exemplu, Udacity oferă mentorat în timp ce alții nu).
Totuși, dacă știi ce vrei să înveți, nu este greu astăzi (cu atât de multe opțiuni disponibile) pentru a pune împreună câteva cursuri care să răspundă nevoilor dvs.
Dacă vi se pare util acest răspuns, vă rugăm să urmați și să verificați OpenCourser , un site care ajută cursanții să găsească cursuri online.
Răspuns
Ca persoană care a terminat aproximativ 10 cursuri legate de știința datelor despre Udacity (și multe altele despre Coursera, Codecademy, DataCamp, Treehouse și Khan Academy) și 90\% în nanodegree Data Analyst și 91\% în Machine Learning Engineer, de asemenea, pe Udacity. Pot spune că merită cu siguranță să urmezi un anumit curs de știință a datelor despre Udacity: Introducere în Machine Învățare | Udacity !
Este unul dintre cursurile de cea mai înaltă calitate pe care le-am văzut vreodată (cu excepția nanodegree-ului Android al Udacity) și foarte cuprinzător ca curs introductiv, deși s-a simțit mai degrabă ca un program complet de nanodegree . O parte din farmecul său este că Sebastian Thrun însuși explică majoritatea conceptelor în termeni laici și puteți spune că știe cu adevărat despre ce vorbește. Am rămas blocat în câteva teste și proiectul final, dar forul pentru acest curs a fost vibrant și fiecare întrebare la care am rămas a fost deja pusă de altcineva și a răspuns de legendarul mentor al forumului Miles. cea mai bună recomandare pentru dvs. dacă decideți să o luați este să cumpărați cartea lui Sebastian Raschka despre învățarea automată în Python: Python Machine Learning: Machine Learning și Deep Learning cu Python, scikit-learn, și TensorFlow, ediția a doua care poate fi găsit pe Amazon și chiar în format Kindle. Personal, l-am folosit pentru a citi fiecare dintre module, în special pentru PCA, deoarece a fost explicat pe scurt în cadrul cursului, dar este atât de important în procesul de învățare automată.
Edit: Am avut mai mulți oameni care au contactat eu pe LinkedIn și prin e-mail cerând sfaturi mai personalizate. Vă rugăm să nu ezitați să faceți acest lucru! Deja mentor 80 de oameni din comunitatea mea locală cu privire la auto-dezvoltare, învățare constantă și uneori și la știința datelor. De asemenea, nu ezitați să mă urmați, deoarece voi răspunde la mai multe întrebări pentru persoanele interesate să treacă la știința datelor din medii non-tehnologice. Vă mulțumesc mult, tuturor!