やあ皆さん！コーディングスキルを身につけて履歴書を強化したいですか?最近のテクノロジー業界ではそれが大変なことになっています。
幸いなことに、コーディングを学ぶことは学校に戻ることを意味しません。オンライン学習がまさにその時代です。私はここで、ゲームにおける 2 つの巨人について話したいと思います。 データキャンプ vs Codecademy.
どちらもコーディング初心者には最適ですが、あなたにはどちらが適していますか?初心者向けの使いやすさ、コースの質、料金などに分けて解説していきます。
あなたにぴったりのコーディング講師を見つけましょう。
コンテンツ概要
DataCamp と Codecademy: 最適な学習プラットフォームを知る
Datacampは何を提供しますか？
データキャンプ さまざまなプログラミング言語のコースのほか、データサイエンスや機械学習などのトピックに関するコースを提供しています。
DataCamp は、データ サイエンスと分析の教育に特化した革新的なオンライン プラットフォームです。初心者と上級学習者の両方を対象に設計された幅広いインタラクティブなコースを提供することで、e ラーニング界で際立っています。
DataCamp では、学生は、データ サイエンスの世界の基礎である Python、R、SQL などの人気のあるプログラミング言語をカバーするコースに飛び込むことができます。 DataCamp の特に魅力的な点は、実践的で実践的な学習に焦点を当てていることです。
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データキャンプは誰のためのものですか?
DataCamp は、データ サイエンスと分析に対するさまざまなレベルの関心と専門知識を持つ多様な対象者向けに設計された包括的なオンライン学習プラットフォームです。
データ サイエンスの世界に足を踏み入れたいと考えている初心者にとって特に有益で、Python や R などの主要なプログラミング言語、データ分析や統計の強固な基礎を提供します。中級および上級の学習者は、機械学習とビッグ データの高度なトピックを含む DataCamp の広範なコース カタログにも価値を見出しています。
さらに、データ中心の役割への移行を検討している専門家や、既存のデータ スキルの向上を目指している専門家は、DataCamp の包括的な学習パスと実践的なアプローチを活用できます。
Codecademyは何を提供しますか？
Codecademyはプログラミング言語を提供していますが、デザイン、マーケティング、ビジネスなどのトピックに関するコースもあります。
Codecademy は、コーディングとプログラミングのスキルを教えることに特化した有名なオンライン教育プラットフォームです。
まったくの初心者から、さらなる進歩を目指す中級レベルのスキルを持つ学習者まで、幅広い学習者に対応できるように設計されています。 Codecademy では、Python、Java、JavaScript、Ruby、SQL など、さまざまなプログラミング言語のコースを提供しています。
さらに、Web 開発、データ サイエンス、コンピューター サイエンスの基礎に関するレッスンも提供します。 Codecademy のレッスンは短く要点を絞ったもので、ほとんどのコースは数時間で完了できます。
Codecademy は誰のためのものですか?
Codecademy は、コーディングと Web 開発に強い関心を持つ幅広い個人にとって理想的なオンライン学習プラットフォームです。特に、プログラミングを始めたばかりの初心者に最適です。
このプラットフォームは、ユーザーフレンドリーでインタラクティブな学習環境を提供し、初心者が Python、JavaScript、Ruby などのさまざまなプログラミング言語の基礎を簡単に理解できるようにします。
コーディング スキルを強化し、データ サイエンスやフルスタック開発などの特定の領域をさらに深く掘り下げたいと考えている中級学習者にとっても、Codecademy の上級コースとスキル パスは価値があると思われます。
DataCamp と Codecademy の比較
1 使いやすさ
コーディングとデータ サイエンスの学習に DataCamp と Codecademy のどちらを選択するかは、ユーザー エクスペリエンスと使いやすさによって決まります。私の個人的な経験から明らかになったのは、 データキャンプ は、初心者に最適な直感的なインターフェイスを備えた、明確で構造化された学習パスを提供します。対照的に、 Codecademyの 広範なコースカタログは独立した探求を奨励しており、自発的なアプローチを好む学習者に適しています。
どちらのプラットフォームも、ユーザーフレンドリーなアプリで今日のモバイルファースト学習トレンドをサポートしています。 DataCamp のアプリは、特にプレミアム ユーザー向けの迅速な学習セッションに対応し、Codecademy はシームレスなモバイル学習体験を保証します。
内容的には データキャンプ データサイエンスと分析を専門とし、インタラクティブなプロジェクトベースの学習を提供します。 Codecademy 実践的なコーディング演習に重点を置き、Web 開発を含む幅広い科目を提供します。
どちらのプラットフォームもコースのプレビューで有益な情報を提供しており、DataCamp ではコースの詳細と講師のプロフィールに焦点を当てています。 Codecademy コースの難易度や主題を魅力的なグラフィックで強調します。
2. コースの質
データキャンプの 強みは、データ サイエンスと分析に特化したことにあり、実践的なデータ スキルが豊富なコースを提供し、理論と現実世界のアプリケーションを融合し、Jupyter Notebooks などのツールを活用して没入型の学習体験を提供します。業界の専門家であるインストラクターが、深みと信頼性をさらに高めます。
対照的に、 Codecademy は、教育の過程で柔軟性と多様性を求める学習者に対応するモジュール式のコース構造で、Web 開発やコンピューター サイエンスなどの幅広い科目を提供します。
このプラットフォームは、重いビデオ コンテンツではなく、インタラクティブな実践的な学習に重点を置いており、コーディング スキルを習得するための動的なアプローチを提供します。どちらのプラットフォームもコミュニティ サポートに優れています。 データキャンプ フォーラムやチャットルームを提供し、 Codecademy コラボレーションのための活発なコミュニティを誇ります。
最終的に、DataCamp と Codecademy のどちらを選択するかは、個人の学習の好みによって決まります。DataCamp は、データ サイエンスにおける包括的で実践指向のアプローチを求める人向けであり、Codecademy は、より広範なテクノロジー関連分野でのより多様で柔軟な学習体験を求める人向けです。
3. 他言語のサポート
データキャンプ、 データ サイエンスと分析に重点を置いており、主に英語でコンテンツを提供しています。私は理解を高めるために他の言語のリソースを探すことが多いので、これは制限でした。ただし、Python や R プログラミングなどの DataCamp コースの技術的な性質は、コーディング構文の普遍的な性質を考慮すると、指導言語はそれほど問題ではないことを意味していました。
Codecademy一方、より包括的なエクスペリエンスを提供しました。スペイン語、ポルトガル語、ドイツ語などの言語で利用できるコースやリソースが揃っているため、特に Web 開発などのより広範なトピックを掘り下げる場合、さまざまなプログラミングの概念を簡単にナビゲートして把握できることがわかりました。
この多言語サポートは、快適な言語環境での学習を強化するのに特に有益でした。要約すると、DataCamp の英語中心のアプローチはその専門コースとよく調和していますが、Codecademy は、さまざまなプログラミング分野を探求したい非英語話者にとって、より柔軟な学習環境を提供します。
4。 認証
データキャンプ スキルベースの証明書の提供に重点を置いています。ユーザーはコースまたはトラックを完了すると、Python、R、データ分析などの特定の分野での熟練度を示す証明書を取得します。これらの証明書は、データ サイエンスと分析のスキルを証明したいユーザーにとって特に価値があります。
Codecademy一方、 は同様の認定システムを提供しています。コースまたはキャリアパスを完了すると、学習者は証明書を受け取ります。カバーされる主題の範囲はより広く、データ サイエンスだけでなく、Web 開発、プログラミング、コンピューター サイエンスの基礎も含まれます。これらの証明書は、学習者のそれぞれのコースへの取り組みとスキルの習得の証として機能します。
DataCamp と Codecademy はどちらも、学習行程とスキル習得を文書化して紹介したいと考えている学習者に貴重な認定オプションを提供します。どちらを選択するかは、あなたの具体的な学習目標とキャリアの願望によって異なります。主にデータ サイエンスと分析に重点を置いている場合は、DataCamp の証明書がより目的に沿ったものになる可能性があります。逆に、より幅広い技術スキルを求めている場合は、Codecademy の認定資格がより適切である可能性があります。
5. 職業紹介
Codecademy コース修了後の仕事探しを支援する就職紹介プログラムを提供しています。
また、業界のさまざまなプログラミング言語と仕事の概要を提供するキャリアパス機能もあります。
データキャンプ 就職斡旋プログラムは提供していません。
コースを修了した後に仕事を見つけるのに役立つプラットフォームを探している場合は、Codecademyが最適です。
料金プラン
データキャンプの価格
データキャンプの価格設定ではコースごとに異なる価格が提供されます
学び、ワークスペースを作り、採用します。
| プランタイプ | 価格 | 特徴 |
|---|---|---|
| プレミアム | 月額6.17ドル（毎年請求） | – フルコンテンツライブラリへのアクセス、すべての証明書とプロジェクト、Python、SQL、Tableau、Power BI、R のトッププログラム、さまざまな学習方法 |
| Basic | 無料版 | – すべての最初の章へのアクセス、無料の専門プロフィールと求人情報サイトへのアクセス、証明書を取得するためのアップグレードのオプション |
| チーム | $12.42/ユーザー/月 (毎年請求) | – プレミアムの全機能、グループ管理ツール、学習活動追跡、ライセンス管理ツール、教育者向けの無料プラン |
| Enterprise | 価格については営業担当者にお問い合わせください | – Teams のすべての機能、パーソナライズされた適応型学習パス、高度な分析とレポートの統合、シングル サインオン (SSO) オプション (Okta、Auth0、Azure など)、LMS/LXP 統合 |
Codecademyの価格
| 機能カテゴリ | Basic | プラス | Pro |
|---|---|---|---|
| ブランド |
$0 |
$ 17.49 /月 |
$ 24.99 /月 |
| 無料コースへの基本的なアクセス | 限定的 | スケーラブル – | スケーラブル – |
| コミュニティサポート | ✓ | ✓ | ✓ |
| 学習リソース | ✓ | ✓ | ✓ |
| モバイルアプリで練習する | ✓ | ✓ | ✓ |
| コースコンテンツ | |||
| すべてのコース | – | ✓ | ✓ |
| クイズ | – | ✓ | ✓ |
| 個別の練習 | – | ✓ | ✓ |
| スキルとプロジェクトの構築 | |||
| スキルパス | – | ✓ | ✓ |
| 実世界のプロジェクト | – | ✓ | ✓ |
| 修了証明書 | – | ✓ | ✓ |
| キャリア開発 | |||
| キャリアパス | – | – | ✓ |
| プロフェッショナル認定 | – | – | ✓ (新規) |
| 技術面接の準備 | – | – | ✓ |
| コードの課題 | – | – | ✓ (新規) |
手頃な価格の点では、どちらのプラットフォームも無料バージョンを提供しており、初心者や試してみたい人に最適です。より高度な機能とコンテンツを利用するには、どちらもサブスクリプションが必要で、Codecademy の Pro プランと DataCamp の Premium プランの価格は同様です。
どちらを選択するかは、特定の学習目標によって異なります。データサイエンスのみに焦点を当てている場合は、 データキャンプの プレミアムプランは、以下のプランに比べて低コストで優れた価値を提供します。 Codecademyの プロプラン。ただし、より広範囲の技術スキルや科目については、Codecademy の Pro プランのほうが多様性が高くなりますが、価格は若干高くなります。
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Datacamp vs Codecademy：長所と短所
データキャンプ 長所：
- データサイエンスと分析の専門分野: DataCamp は、データ サイエンスに特化した幅広いコースを提供しており、この分野に焦点を当てている人にとって理想的です。
- 実践的な学習アプローチ: インタラクティブな演習とプロジェクトを提供し、実践的な学習と実際のスキルの応用を促進します。
- 業界の専門家講師: コースは実際の経験を持つ専門家によって教えられ、学習の質を高めます。
- 構造化された学習パス: ユーザーは、特定のキャリアやスキルの目標に向けた明確な道筋をたどることができるため、ガイド付き学習に役立ちます。
Datacampの短所：
- 限られた主題の種類: Codecademy と比較すると、DataCamp は主にデータ関連の主題に焦点を絞っており、より広範な技術教育に興味がある人への魅力が限定されています。
- プログラミングの基礎をあまり重視しない: プログラミングをゼロから教えるのではなく、データサイエンスにプログラミングを応用することに重点を置いています。
- 言語の制限: 主に Python、R、SQL のコースを提供していますが、プログラミング言語の種類はそれほど多くありません。
コードアカデミーの長所:
- 幅広いトピック: ウェブ開発、プログラミング言語、データ サイエンスなど、幅広い分野のコースを提供し、幅広い受講者に対応します。
- インタラクティブな学習プラットフォーム: このプラットフォームは非常にインタラクティブなので、特にコーディングの初心者にとって魅力的です。
- 学習における柔軟性: モジュール式のコース設計により、学習者は興味やスケジュールに合わせて教育を調整できます。
- コミュニティサポート： 活発なコミュニティ フォーラムは、ディスカッション、サポート、コラボレーションに利用できます。
コードアカデミーの短所:
- データサイエンスの深さが浅い: データ サイエンスのコースを提供していますが、DataCamp ほどの深さや専門性は備えていない可能性があります。
- Pro プランでは一部の機能がロックされています: 実際のプロジェクトやパーソナライズされた学習プランなどの重要な機能は、有料の Pro バージョンでのみ利用できます。
- さまざまなインストラクターの専門知識: 講師の背景や専門レベルはさまざまであるため、コースの質はさまざまです。
要約すれば、 データキャンプ データサイエンスと分析を深く掘り下げることに特に興味がある人に適しており、実践的な応用に重点を置いた実践的な学習を提供します。 Codecademy一方、よりインタラクティブで柔軟な学習環境を備えたテクノロジー関連科目の幅広い概要を求める人にとっては魅力的です。
どちらを選択するかは、特定の学習目標、好みの科目、求めている知識の深さによって異なります。
クイックリンク
Datacamp 対 Codecademy: 最終評決
データキャンプ Codecademy は、テクノロジー教育分野における独特の学習ニーズに応えます。 DataCamp はデータ サイエンスと分析に特化しており、データ中心のスキルを重視する人に最適な、実践的な演習や専門家主導のコースを通じて実践的で深い学習を提供します。
逆に、 Codecademy Web 開発やさまざまなプログラミング言語を含む幅広い科目を提供し、初心者やさまざまな技術分野を探索する人に適したインタラクティブで柔軟な学習スタイルを好みます。
最終的には、専門的なデータ サイエンス トレーニング (DataCamp) を優先するか、多様なテクノロジー教育 (Codecademy) を求めるかによって選択が決まります。
インタラクティブな機能を豊富に備えた包括的なコースが必要な場合は、Datacampが適しています。.
