DataCamp vs DataQuest: выбираем платформу, где обучают работе с данными
Пока на планете лютует COVID-2019, спрос на услуги EdTech платформ продолжит расти. И это понятно: время жизни в карантине никто не вернёт, значит его стоит потратить на что-то ценное. Например, на то, чтоб совершенствоваться в той области, которая давно привлекала, и о которой есть довольно четкое представление. Лично мне в этом деле помогают две образовательные платформы DataCamp и DataQuest.
Предыстория для тех, кто никогда раньше не встречал упоминаний об этих EdTech стартапах. Если платформы-старожилы образовательного рынка Coursera, FutureLearn или edX предлагают онлайн-курсы по всем мыслимым предметам /областям знаний, то DataCamp и DataQuest специализируются на курсах для специалистов IT и/или смежных специальностей.
Стартап DataCamp — практически ровесник Coursera, он создан в 2013 г. На данный момент его офисы действуют в трёх странах (США, Бельгия и Великобритания), основной при этом находится в Нью-Йорке.
В отличие от Coursera первые годы о ее айтишном «родственнике» DataCamp в нашей части планеты мало кто слышал. Лично мне помогла чистая случайность — совместные курсы DataCamp и edX.org по Python и R, которые я проходила в конце 2016-начале 2017 гг. Выглядело все так: регистрируешься на курс edX, и по ссылкам прямо из учебных модулей попадаешь на платформу DataCamp, где слушаешь видео и делаешь упражнения. В конце твои результаты отображаются как на edX, так и на DataCamp.
Стартап DataQuest появился в 2015 году. Его офис находится в районе Сан-Франциско. Любопытный нюанс: эту платформу основал бывший сотрудник edX.org. Для меня большая загадка, почему он не запартнерился с бывшим работодателем для раскрутки своего проекта, а позволил себя опередить такому серьёзному конкуренту.
Наше знакомство с DataQuest состоялось где-то в начале 2018 г. Первое время я в основном читала их великолепные tutorials & пыталась повторять код примеров из них на своём ноуте. Год спустя зарегистрировала эккаунт, а начиная с зимы 2020 г. начала интенсивно делать курсы.
- Количество и принцип формирования курсов / треков
DataCamp
Курсов здесь свыше трёх сотен, и это не предел. Технологии / языки програмирования, которым они посвящены, включают Python, R, SQL, Excel, Google Sheets, Power BI, Conda (от компании Anaconda). Также есть курсы по Git, Spark, Scala, Shell и ряд сугубо теоретических курсов:
Причём если надо, к примеру, изучить SQL, то для начала стоит определиться, нужен ли классический SQL или же его flavors: T-SQL (Microsoft SQL Server), PostgreSQL или Oracle SQL. Потому как платформа предлагает курсы по всем этим направлениям. А ещё – по SQLalchemy, Python-библиотеке для работы с всеми перечисленными выше типами SQL.
Помимо skill tracks курсы DataCamp сгруппированы в career tracks. Мне, как человеку с опытом работы в коммерческих структурах и профильным бизнес-образованием, подход этот к изложению материала очень импонирует. Все-таки куда увлекательней анализировать клиентскую базу или строить финансовые прогнозы с помощью Python, чем просто разбирать сухие теоретические основы языков программирования.
DataQuest
У этой платформы 4 основных профессиональных трека: Data Analyst / Python, Data Analyst /R, Data Scientist, Data Engineer. В рамках каждого трека можно также пройти курсы по SQL (к примеру, я сделала все три курса для Data Analyst / Python и получила основательное представление о работе SQLite и PostgreSQL). Трек по R включает несколько в высшей степени качественных модулей по статистике.
- Длительность
DataCamp – курсы короткие (рассчитаны минимум на 4–5 часов, максимум на 1 день).
DataQuest
По сравнению с конкурентом DataQuest предлагает значительно более объемные курсы. Они состоят в среднем из 6–10 разделов (missions). По сути, разработчики компенсируют меньшее разнообразие курсов за счёт более основательного подхода к изложению материала. Пройти курс от DataQuest за день вряд ли получится. И хорошо, что так.
- Ценообразование
Обе платформы практикуют оплату за месяц или за год. Отличаться могут разве что сами скидки, которые с наступлением COVID-2019 случаются довольно часто.
- Авторы курсов
У DataCamp впечатляющий список Big names. Из тех курсов, что я лично изучала, навскидку вспоминаются:
- Каролис Урбонас, руководитель подразделения Machine Learning and Science, Amazon Web Services (трек Marketing Analytics with Python + отличный курс по Machine Learning);
- Джейсон Майерс (курс по работе с базами данных в Python), со-автор книги Essential SQLAlchemy, которую он написал вместе с Риком Коуплендом;
- Team Anaconda (курс Conda Essentials). Уверена, что 6 млн. пользователей Jupyter Notebooks (софт, который входит в состав Anaconda distribution) отдельно представлять ребят из Team Anaconda не надо.
DataQuest
Основатели этой платформы предпочитает не акцентировать внимание на том, кто именно разрабатывал программу курсов. Что ж, тоже вариант.
- Язык обучения
DataCamp
Изначально все курсы были на английском, но с мая 2020 появились субтитры к видео. ещё на 9 языках: испанском, французском, китайском, португальском, немецком, корейском, японском, русском и итальянском. С одной стороны, затея прекрасная, должна бы помочь основательно расширить потенциальную аудиторию. С другой, сами тексты учебных заданий остались на английском. Поэтому без английского все равно не обойтись.
К тому же субтитрам не помешала бы вычитка носителями языков. Иначе то и дело будут всплывать всякие несуразицы.
DataQuest
Курсы доступны только на английском. Простое решение, зато никакого риска по части «шедевров» машинного перевода.
- Обучающие видео
DataCamp
Короткие обучающие видео (4–5 минут в среднем), после которых сразу же следуют примеры на закрепление материала. На мой взгляд, это идеальное сочетание для тех, кто не любит читать с экрана длинные тексты, а предпочитает запоминать визуальную информацию + звук.
DataQuest
Отсутствие обучающих видео – основная «фишка» этой платформы. И хотя они повсюду стараются подчеркивать это своё отличие от конкурентов, замечу, пожалуй, что мне также встречались курсы без видео и на DataCamp (об этом чуть позже).
- Возможность скачать слайды / код упражнений
DataCamp
Скачать слайды можно, и лучше скачивать их заранее с тем, чтоб просматривать перед новыми видео или же во время выполнения заданий. Для скачивания кода отдельной опции нет. Вся надежда на старую добрую привычку вести конспекты:).
Кстати, ещё недавно привычный для DataCamp набор «видео + слайды» теперь доступен не везде. Трек Spreadsheets Fundamentals такого удобства не обеспечивает – доступно лишь видео. Авторы курса Conda Essentials и вовсе обошлись как без видео, так и без слайдов. Зато для упражнений обеспечили полную интеграцию (или же довольно достоверную имитацию) со своими облачными ресурсами.
DataQuest
Есть опция для скачивания кода, а также есть опции для скачивания основных тезисов каждого раздела в pdf формате.
- Проекты (guided и unguided)
DataCamp
У этой платформы огромное количество самых разнообразных проектов. Отдельно отмечу удобный интерфейс – эмуляцию Jupyter Notebooks.
DataQuest
Проекты на этой платформе тоже имеются. И хотя кое-где тоже встречаешь эмулятор Jupyter Notebooks, мне делать их было не так удобно, как на конкурирующей DataCamp. Сайт основательно напичкан кодом, отчего часто тормозил. Наверное, поэтому возможные варианты кода для таких проектов выложены на GitHub, а не на самой DataQuest.
Вообще чувствуется, что ребята, поддерживающие DataQuest, сильно ограничены в ресурсах и до сих пор больше уделяли внимание десктопной, а не мобильной версии. И это досадно: ты можешь читать обычные tutorials с айпада, но если захочешь залогиниться и пройти курсы, то ни Chrome, ни Safari браузеры в этом деле ничуть не помогут.
- Мобильное приложение
DataCamp
Есть неплохое приложение для мобильных устройств iOS и Android. Часть курсов даже можно сделать оффлайн и затем синхронизировать свои результаты с сайтом. (Правда, в 2018 г, когда я делала курс Introduction to SQL, там была реализована какая-то странная логика, из-за чего один и тот же курс пришлось проходить дважды: в приложении и на десктопной версии. Сохранился ли этот дуализм в 2020 г, не знаю. В идеале хотелось бы избежать чего-то подобного).
DataQuest
Мобильного приложения, как ни странно, все ещё нет. А жаль, с ним наверняка у платформы было бы больше пользователей. Ну, кому в наши дни охота чему-то обучаться, пристально вглядываясь в экран десктопа?
- YouTube канал
DataCamp основательно представлены на YouTube. Можно посмотреть некоторые ролики курсов, а можно [заочно] познакомиться с сотрудниками компании.
DataQuest
YouTube канала этой платформы я пока не нашла. Впрочем, если основатели стартапа упорно не занимаются производством видео-контента, то, думаю, и каналом они озадачиваться не станут. Хотя не помешало бы. Как минимум, выкладывали бы там истории успеха своих студентов, рекламу промо-акций или же видео сюжеты о нюансах «внутренней кухни» компании.
- Подкаст
DataCamp
Начиная со старта подкаста DataFramed в январе 2018 я старалась не пропускать ни одного его выпуска. К сожалению, платформа DataCamp больше его не делает. Подозреваю, что это как-то связано с переходом на другую работу бессменного ведущего подкаста Хьюго Боун-Андерсона. А жаль, подкасты у него получались замечательные. Динамичные, насыщенные и информативные.
DataQuest
На данный момент подкаст отсутствует. Если когда запустят, буду невообразимо рада.
Так кто же круче / профессиональней подходит к обучению будущих, а также настоящих data евангелистов? Однозначного ответа у меня нет. Скорей я рада, что обе эти платформы существуют и развиваются, постоянно конкурируя друг с другом. Потому что от их конкуренции выигрываем мы с вами, их пользователи.
