Empecé a aprender ciencia de datos. ¿Dataquest.io vale la suscripción?

Ya estoy leyendo muchos puntos buenos. Pero solo para agregar a las críticas honestas, aquí está el mío.

Empecé a usar DataQuest hace más de un año, cuando todavía estaban en modo de inicio. El hecho de que me haya quedado con ellos todo este tiempo, siendo un miembro premium pagando tarifas de suscripción mensuales, ya es un testimonio de lo que estoy pensando.

Para dar algunos antecedentes, no soy exactamente un principiante completo en ciencia de datos. Con un doctorado en ingeniería financiera y trabajando como investigador para un administrador de activos cuantitativos, estoy bastante expuesto a todo lo relacionado con la ciencia de datos. Pero como cualquier entusiasta de la ciencia de datos sabe, hay mucho que aprender, así que siempre estoy buscando mejorar mi conjunto de habilidades. Aquí también es exactamente donde creo que DataQuest me sirve perfectamente. Es extremadamente práctico, y combina la sintaxis de codificación real con más antecedentes y teoría sin sentido. Las pequeñas misiones y el contenido variado también hacen que sea fácil elegir cosas que le interesan. Incluso reviso misiones a menudo cuando ha pasado un tiempo (por ejemplo, repasar algunas funciones útiles de expresiones regulares cuando estoy luchando con algo). Además, el soporte es insuperable. En los primeros días, Vik me respondía directamente. Ahora, tienen un equipo un poco más grande con personas más excelentes que ayudan cuando es necesario. Como usuario, también puede hacerles saber lo que está buscando para aprender a continuación, y lo tendrán en cuenta al desarrollar contenido nuevo.

Finalmente, solo una comparación con otras cosas que he probado. En el pasado, comencé a aprender Python (proveniente de R) en Codecademy, que es excelente para la sintaxis, pero le falta algo de contexto y teoría cuando entras en cosas como el aprendizaje automático. También he realizado cursos de aprendizaje automático de Coursera y Udacity. Ambas fueron grandes experiencias, pero más cuando buscas un marco más amplio para entender la teoría. Si bien estos MOOC tienen proyectos, etc., es un poco más complicado realmente aprender la habilidad de traducir la teoría en código. DataQuest se encuentra exactamente entre ambos extremos. Si ese es el tipo de cosas que estás buscando, definitivamente recomendaría obtener una suscripción.

Soy un gran admirador del producto Dataquest. Soy un científico de datos incipiente y he pasado muchas horas explorando la web en busca de increíbles ‘codificación’ y cursos en línea de introducción a la ciencia de datos. Dataquest no tiene comparación en términos de una introducción en línea al ámbito de la ciencia de datos.

Hay un montón de otras escuelas y cursos, que van desde campamentos de inmersión inmersivos hasta tutoriales en línea a su propio ritmo. Si lo que estás buscando es una experiencia inmersiva en persona, Data Quest no es para ti: prueba Galvanize o General Assembly. Sin embargo, si está buscando un formato en línea único, a su propio ritmo, para comenzar su viaje de ciencia de datos, no busque más: Data Quest es “eso”.

Sí, aunque Data Camp realiza un trabajo mejor y más completo al enseñarle el lenguaje de programación R y tiene un curso de aprendizaje automático genial, el sitio no es tan completo como Data Quest. El plan de estudios que se encuentra en Data Quest imita el plan de estudios de Data Science que se encuentra actualmente en universidades como el programa Berkeley MIDS, entre otros. Obviamente, Data Quest no tiene la profundidad de la teoría que encontrará en una universidad de primer nivel, pero es una excelente manera de mojarse los pies, tal vez prepararse para un programa de maestría a nivel universitario o incluso utilizarlo como un programa independiente. credencial propia (suponiendo que trabaje en varios proyectos mientras usa el sitio).

En cuanto al valor, con gusto pago la suscripción de $ 50 / mes. Compárelo con cualquier otro curso de Data Science y está pagando centavos por dólar. Claro, podría reunir todos los cursos en Data Quest de forma gratuita a través de otros proveedores educativos en línea como Coursera, Edx y MOOC de nivel universitario. Pero, una vez más, si está buscando que le enseñen los métodos de la ciencia de datos de manera sistemática, paso a paso, entonces Data Quest es su respuesta única. Digamos que completa la pista de Data Science en 3 meses … Boom, acabas de gastar $ 150. Pequeño precio a pagar en el gran esquema de cosas para una educación inicial impresionante en el campo de la ciencia de datos.

Espero que pueda ayudar a informar su decisión.

Descargo de responsabilidad: soy el fundador de Dataquest.

Realmente depende de cuáles son tus objetivos de aprendizaje. Nuestro objetivo es ayudarlo a aprender el material de la manera más completa y rápida posible. Nuestro contenido se presenta de una manera que puede ayudarlo a conseguir un trabajo (si desarrolla proyectos y practica). Hemos tenido varios usuarios que obtienen trabajo después de pasar por Dataquest y luego construir proyectos por su cuenta. Estamos constantemente agregando y mejorando nuestros proyectos y contenido para ayudar en esto.

En este momento, cubrimos Python, R, SQL, Spark, la línea de comandos, scraping web, aprendizaje automático, análisis / exploración de datos y más de una manera bien estructurada y fácil de seguir. También lo ayudamos a construir proyectos y comenzar su cartera.

Es muy posible reunir recursos en línea y aprender por su cuenta, pero es más difícil mantenerse motivado, puede haber lagunas en su conocimiento, y tomará más tiempo construir la cartera que necesitará para que los empleadores lo miren. .

Todo se reduce a si esas cosas importan o no. Si no está seguro, tenemos contenido gratuito en el que puede trabajar para determinar si Dataquest es el adecuado para usted.

De cualquier manera, ¡buena suerte aprendiendo ciencia de datos!

Como mencionó Vik Paruchuri, todo depende de tus objetivos de aprendizaje. Asumiré que quieres conseguir tu primer trabajo como científico de datos o perfeccionar tus habilidades.

La respuesta es entonces: ¡ absolutamente !

Potencia tu aprendizaje

A diferencia de otras plataformas de aprendizaje electrónico (Coursera [1] y Udemy [2], por nombrar algunas), dataquest.io [3] está orientado a enseñarle el material necesario para que pueda comenzar lo más rápido posible .

De hecho, dentro de unos días, podrá realizar su primer análisis de datos y / o entrenar su primer modelo de aprendizaje automático .

Personaliza tu experiencia de aprendizaje

Una vez que adquiere los conocimientos básicos, puede elegir una de las diferentes misiones: visualizaciones de datos, bases de datos y SQL o estadísticas, por nombrar algunos.

Proyectos prácticos

Después, puede practicar sus habilidades recién adquiridas participando en proyectos del mundo real. Un proyecto lo guiará a través del análisis de un conjunto de datos de películas y otro le enseñará cómo configurar Git [4] y Github [5] (estos podrían ser desalentadores sin la orientación adecuada).

¡Increíble!

Gran contenido

Otra cosa notable de esta plataforma es que el contenido mejora y se expande constantemente.

Por ejemplo, soy usuario desde noviembre de 2015 y todavía estoy sorprendido por su calidad. A menudo uso dataquest para obtener una mejor comprensión de un tema en particular. De hecho, pensé que conocía matplotlib [6] (que es una herramienta de visualización poderosa pero complicada) hasta que asumí la misión dedicada.

Soporte de clase mundial

Dado que la empresa detrás de dataquest es una startup, las cosas se mueven rápidamente pero a veces tienden a romperse.

No obstante, puede estar seguro. Siempre puede enviar comentarios y pedir ayuda a través del Slack dedicado [7].

Blog impresionante

Finalmente, hay un blog (de acceso libre) [8] que es una mina de oro para comenzar con la ciencia de datos. Las publicaciones a menudo dan consejos prácticos. Una publicación notable [9] fue sobre los consejos de Jupyter [10] que he encontrado muy útiles (aunque lo he estado usando durante casi 3 años)

Para concluir

Considera suscribirte si quieres:

  • Comience lo más rápido posible
  • Un plan de estudios bien equilibrado : suficiente teoría para comprender las cosas y suficientes consejos prácticos para avanzar
  • Diversas misiones: desde visualizaciones de datos hasta bases de datos, nunca te aburrirás
  • Proyectos prácticos: aprenderá cómo realizar una tarea de aprendizaje automático de extremo a extremo, por ejemplo, o cómo explorar un conjunto de datos de películas.
  • Mejorando y expandiendo contenido
  • Soporte holgado dedicado y una comunidad vibrante
  • Punto de bonificación: blog impresionante (no necesita una suscripción para tener acceso a su contenido)

¡Espero que esto haya sido útil!

Como siempre, asegúrese de seguirme para obtener más información sobre las mejores plataformas de aprendizaje electrónico de ciencia de datos: http://quora.com/profile/Yassine

PD: si desea obtener más información sobre mi experiencia con dataquest, le sugiero que lea mi historia de usuario: Dataquest me ayuda a mantener mis habilidades en Data Science.

Notas al pie

[1] Coursera | Cursos en línea de las mejores universidades. Únete gratis

[2] Cursos en línea de Udemy: aprenda cualquier cosa, en su horario

[3] Aprende ciencia de datos interactivamente en línea. Comience gratis.

[4] Git

[5] Desarrollar mejor el software, juntos

[6] trazado de Python – documentación de Matplotlib 1.5.3

[7] Únete a nuestra comunidad de chat de ciencia de datos

[8] Blog de Dataquest

[9] 27 consejos, trucos y atajos para el cuaderno Jupyter

[10] Proyecto Júpiter

[Divulgación: ahora trabajo para Dataquest, pero cuando se escribió esta respuesta no lo hice. la respuesta a continuación permanece sin editar]

He estado usando dataquest durante aproximadamente 6 semanas, y en ese tiempo he completado aproximadamente el 75% del curso ‘Analista de datos’ y aproximadamente el 50% del curso ‘Científico de datos’.

Soy un gran admirador: lo mejor es el estilo de enseñanza “aprender a través de hacer”. Hay muchos recursos gratuitos, pero la mayoría de ellos son videos o texto, por lo que es fácil de consumir sin aprender en profundidad. Si su estilo de aprendizaje preferido es como el mío, es probable que también lo disfrute.

Su plan premium te da acceso a una comunidad privada de holgura que he encontrado extremadamente útil para preguntas que el contenido no responde, o cuando me atoro en algo, etc.

Si realmente vale la pena la suscripción dependerá de usted: últimamente he tenido tiempo para atacar el contenido, por lo que siento que realmente he ganado el valor de mi dinero.

Por último, me gusta que no esté seguro de si valdrá la pena, así que hice el curso para principiantes de Python (que es gratuito con el registro requerido); al final de eso, estaba listo para entregar mi dinero. Al final de ese contenido, debe tener una buena idea de si Dataquest va a ser una inversión que valga la pena.

Buena suerte en su viaje para aprender Ciencia de datos: si tiene alguna otra pregunta sobre cómo es el curso, siéntase libre de comentar a continuación.

Quizás valga la pena suscribirse a Learn data science en línea.

Realmente depende de lo que estés viendo. Hay varios buenos recursos, que agrupan el conjunto de habilidades, más necesario en Data Science. Si encuentra valor en alguno de ellos, puede usarlo. Sin embargo, creo que un gran problema que muchos principiantes tienden a socavar es el pensamiento matemático y se centran solo en las herramientas. Junto con buenos recursos, concéntrese en las matemáticas detrás de escena.

Hola,

El científico de datos es conocido como uno de los mejores trabajos en el siglo XXI. Para convertirse en un científico de datos exitoso, necesita un conocimiento de dominio, buenas habilidades de comunicación y debe tener experiencia en tecnología.

Como este papel implica muchas responsabilidades. En Imarticus ayudamos a aspirantes como usted a actualizarse y comenzar una carrera como científico de datos.

Ofrecemos el Data Science Prodegree en colaboración con Genpact como socio de conocimiento. Este programa lo ayuda a comprender en profundidad el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia que utilizan SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau. Además de esto, el programa también proporciona asistencia de colocación del 100% para guiar y ayudar a navegar por amplias opciones de carrera y prepararlo para el trabajo desde el día 1.

A través de varios proyectos y estudios de casos, impartimos las habilidades integrales del papel en nuestros estudiantes junto con una amplia capacitación sobre las herramientas y técnicas clave. Ofrecemos una oferta de asistencia de colocación del 100% para este programa.

Para obtener más información sobre nuestro programa, visite el sitio web oficial de Imarticus Learning O puede llamarnos al 18002677679

Espero que esto te ayude en tu proceso de toma de decisiones.

Todo lo mejor..:)

Actualmente estoy haciendo un curso sobre búsqueda de datos. Casi lo completo. Estaba en la misma confusión antes de suscribirme al plan premium. En realidad, también llegué a este artículo después de buscar en Google esta misma pregunta. Finalmente compré una suscripción y debo decir que tomé la decisión correcta. Hay varios cursos disponibles en sitios como coursera, edx, etc. (en realidad, he completado el curso de Andrew Ng sobre coursera antes de ir a dataquest), pero dataquest se distingue de estos por dos razones principales (según yo):

  1. La cantidad de práctica que realizas en cada misión aumenta enormemente tu nivel de confianza. Esa es la mejor parte, no solo te enseña los conceptos, sino que también te hace practicarlos tantas veces que nunca los olvidas.
  2. La comunidad floja es muy útil. Cada vez que se quede atascado en algo (y definitivamente lo haría de vez en cuando), simplemente publíquelo en holgura y recibirá su solución realmente rápido (incluso mejor que la búsqueda de Google). A veces recibí respuestas en 5 a 10 minutos. Además, los empleados responsables de ayudar también son muy eficientes. Responden a todas sus preguntas.

El único inconveniente que se me ocurre es que no proporciona mucha teoría en comparación con otros cursos, pero se puede aprender después de hacer este curso. Es un gran lugar para comenzar y aumentar su interés en la ciencia de datos.