嘿伙计！想要通过一些编码技能来丰富您的简历吗？如今，这在科技领域是一件大事。
对你来说幸运的是，学习编码并不意味着回到学校。在线学习正是如此，我在这里谈谈游戏中的两个巨头： DataCamp vs Codecademy.
它们都非常适合编码新手，但哪一个适合您呢？我将对其进行分解，着眼于初学者的用户友好性、课程质量和成本。
让我们找到您完美的编码老师。
内容大纲
DataCamp 与 Codecademy：了解最佳学习平台
Datacamp 提供什么？
数据营 提供多种不同编程语言的课程，以及数据科学和机器学习等主题的课程。
DataCamp 是一个创新的在线平台，致力于教授数据科学和分析。它通过提供专为初学者和高级学习者设计的广泛的互动课程，在电子学习领域脱颖而出。
在 DataCamp，学生可以深入学习涵盖 Python、R 和 SQL 等流行编程语言的课程，这些语言是数据科学领域的基础。 DataCamp 特别有吸引力的地方在于它注重实践、动手学习。
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Datacamp 适合谁？
DataCamp 是一个包容性在线学习平台，专为对数据科学和分析具有不同兴趣和专业知识水平的多元化受众而设计。
它对于渴望进入数据科学世界的初学者特别有益，为 Python 和 R 等关键编程语言以及数据分析和统计奠定了坚实的基础。中级和高级学习者还可以从 DataCamp 丰富的课程目录中找到价值，其中包括机器学习和大数据方面的高级主题。
此外，希望过渡到以数据为中心的角色或寻求增强现有数据技能的专业人士可以利用 DataCamp 的综合学习路径和实践方法。
Codecademy 提供什么？
Codecademy 提供编程语言，但他们也提供设计、营销和商业等主题的课程。
Codecademy 是著名的在线教育平台，专门教授编码和编程技能。
它旨在满足广泛的学习者的需求，从绝对的初学者到具有中级技能并希望进一步进步的人。 Codecademy 提供各种编程语言的课程，包括 Python、Java、JavaScript、Ruby 和 SQL。
此外，它还提供有关网络开发、数据科学和计算机科学基础知识的课程。 Codecademy 的课程简明扼要，您可以在几个小时内完成大多数课程。
Codecademy 适合谁？
Codecademy 是一个理想的在线学习平台，适合对编码和 Web 开发有浓厚兴趣的各类人士。它特别适合刚刚开始编程之旅的初学者。
该平台提供了一个用户友好的交互式学习环境，使新手可以轻松掌握Python、JavaScript和Ruby等各种编程语言的基础知识。
希望提高编码技能并深入研究数据科学或全栈开发等特定领域的中级学习者也会发现 Codecademy 的高级课程和技能路径很有价值。
DataCamp 与 Codecademy 比较
1。 便于使用
在 DataCamp 和 Codecademy 之间进行编码和数据科学学习的选择取决于用户体验和易用性。我的个人经历表明 DataCamp 以其直观的界面提供清晰、结构化的学习路径，非常适合初学者。相比之下， 代码学院的 丰富的课程目录鼓励独立探索，适合喜欢自学方法的学习者。
这两个平台都通过用户友好的应用程序支持当今的移动优先学习趋势。 DataCamp 的应用程序可满足快速学习课程的需求，尤其是对于高级用户而言，而 Codecademy 可确保无缝的移动学习体验。
就内容而言， DataCamp 专注于数据科学和分析，提供交互式、基于项目的学习。 Codecademy 提供更广泛的主题，包括网络开发，并重点强调实际的编码练习。
这两个平台的课程预览都提供了丰富的信息，DataCamp 侧重于课程详细信息和讲师简介， Codecademy 用引人入胜的图形突出课程难度和主题。
2. 课程质量
数据营 其优势在于其专注于数据科学和分析，提供丰富的实用数据技能课程，将理论与现实应用相结合，并利用 Jupyter Notebooks 等工具提供沉浸式学习体验。讲师都是行业专业人士，增加了一层深度和真实性。
相反， Codecademy 提供更广泛的科目，包括网络开发和计算机科学，并采用模块化课程结构，以满足在教育旅程中寻求灵活性和多样性的学习者的需求。
该平台强调互动、实践学习，而不是大量的视频内容，提供了一种获取编码技能的动态方法。这两个平台在社区支持方面都表现出色， DataCamp 提供论坛和聊天室以及 Codecademy 拥有活跃的协作社区。
最终，在 DataCamp 和 Codecademy 之间进行选择取决于个人的学习偏好：DataCamp 适合那些在数据科学领域寻求全面、以实践为导向的方法的人，而 Codecademy 则适合在更广泛的技术相关领域提供更多样化、灵活的学习体验。
3. 其他语言支持
数据营， 其重点关注数据科学和分析，主要提供英语内容。这对我来说是一个限制，因为我经常寻找其他语言的资源来增强理解。然而，DataCamp 课程的技术性质（例如 Python 和 R 编程）意味着，考虑到编码语法的通用性，教学语言并不是什么问题。
Codecademy另一方面，提供了更具包容性的体验。通过提供西班牙语、葡萄牙语和德语等语言的精选课程和资源，我发现更容易浏览和掌握各种编程概念，尤其是在深入研究 Web 开发等更广泛的主题时。
这种多语言支持对于在舒适的语言环境中加强我的学习特别有益。总之，虽然 DataCamp 以英语为中心的方法与其专业课程非常吻合，但 Codecademy 为希望探索各种编程学科的非英语人士提供了更宽松的学习环境。
4。 证明
DataCamp 专注于提供基于技能的证书。当用户完成课程或跟踪时，他们将获得证书，表明他们在 Python、R 或数据分析等特定领域的熟练程度。这些证书对于希望展示其数据科学和分析技能的用户特别有价值。
Codecademy另一方面，提供了类似的认证体系。完成课程或职业道路后，学习者将获得证书。涵盖的主题范围更广泛，不仅包括数据科学，还包括网络开发、编程和计算机科学基础知识。这些证书证明了学习者对相应课程的承诺和技能获取。
DataCamp 和 Codecademy 都为寻求记录和展示其学习历程和技能获取的学习者提供了宝贵的认证选项。两者之间的选择可能取决于您的具体学习目标和职业抱负。如果您主要关注数据科学和分析，DataCamp 的证书可能更符合您的目标。相反，如果您正在寻求更广泛的技术技能，Codecademy 的认证可能更合适。
5. 就业安置
Codecademy 提供就业安置计划，帮助您在完成课程后找到工作。
他们还具有职业道路功能，可让您概述行业中的不同编程语言和工作。
数据营 不提供就业安置计划。
如果您正在寻找一个可以帮助您在完成课程后找到工作的平台，Codecademy 是更好的选择。
定价计划
数据营定价
Datacamp 定价为每门课程提供不同的价格
学习、工作和招聘。
| 计划类型 | 价格 | 特征 |
|---|---|---|
| 高级版 | $ 6.17 /月（每年计费） | – 访问完整的内容库、所有证书和项目、Python、SQL、Tableau、Power BI 和 R 的热门程序、各种学习方法 |
| 基础 | Free | – 访问第一章、免费专业简介和工作委员会访问、证书升级选项 |
| 团队 | $12.42/用户/月（按年计费） | – 高级版的所有功能、群组管理工具、学习活动跟踪、许可证管理工具、教育工作者免费计划 |
| 企业 | 联系销售了解价格 | – Teams 中的所有功能、个性化和自适应学习路径、高级分析和报告集成、单点登录 (SSO) 选项（Okta、Auth0、Azure 等）、LMS/LXP 集成 |
密码学定价
| 特征类别 | 基础 | Plus | 专业版 |
|---|---|---|---|
| 车资 |
$0 |
$ 17.49 /月 |
$ 24.99 /月 |
| 免费课程的基本访问权限 | 有限 | 无限次 | 无限次 |
| 社区支持 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 学习资源 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 在移动应用程序上练习 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 课程内容 | |||
| 所有课程 | – | ✓ | ✓ |
| 心理测验 | – | ✓ | ✓ |
| 个性化实践 | – | ✓ | ✓ |
| 技能和项目建设 | |||
| 技能路径 | – | ✓ | ✓ |
| 现实世界的项目 | – | ✓ | ✓ |
| 结业证书 | – | ✓ | ✓ |
| 职业发展 | |||
| 职业道路 | – | – | ✓ |
| 专业认证 | – | – | ✓（新） |
| 技术面试准备 | – | – | ✓ |
| 代码挑战 | – | – | ✓（新） |
在承受能力方面，这两个平台都提供免费版本，这对于初学者或想要试水的人来说非常有用。要获得更高级的功能和内容，两者都需要订阅，Codecademy 的 Pro 计划和 DataCamp 的 Premium 计划价格相似。
它们之间的选择取决于您的具体学习目标。如果您的重点是数据科学， 数据营 与其他计划相比，高级计划以更低的成本提供良好的价值 代码学院的 专业计划。然而，对于更广泛的技术技能和主题，Codecademy 的 Pro 计划提供了更多的多样性，但价格略高。
您可能还喜欢：
Datacamp vs Codecademy：优点和缺点
DataCamp 优点：
- 数据科学和分析专业： DataCamp 提供专门针对数据科学的广泛课程，使其成为专注于该领域的人的理想选择。
- 实践学习方法： 它提供互动练习和项目，促进实际学习和技能的实际应用。
- 行业专家讲师： 课程由具有实际经验的专业人士教授，提高学习质量。
- 结构化学习路径： 用户可以遵循明确的路径来实现特定的职业或技能目标，这有助于引导学习。
数据营缺点：
- 有限的主题种类： 与 Codecademy 相比，DataCamp 的关注范围较窄，主要关注与数据相关的主题，这限制了它对那些对更广泛的技术教育感兴趣的人的吸引力。
- 不太强调编程基础知识： 它更专注于在数据科学中应用编程，而不是从头开始教授编程。
- 语言限制： 主要提供Python、R和SQL课程，编程语言种类较少。
代码学院的优点：
- 广泛的主题： 提供网络开发、编程语言和数据科学等不同领域的课程，以满足更广泛的受众。
- 互动学习平台： 该平台具有高度互动性，非常有吸引力，特别是对于编码初学者来说。
- 学习的灵活性： 模块化课程设计允许学习者根据自己的兴趣和时间表定制教育。
- 社区支持： 活跃的社区论坛可供讨论、支持和协作。
代码学院的缺点：
- 数据科学的深度较低： 虽然提供数据科学课程，但它可能没有 DataCamp 那样的深度或专业性。
- 专业计划锁定的一些功能： 真实世界项目和个性化学习计划等基本功能仅在付费专业版中提供。
- 不同的讲师专业知识： 由于讲师来自不同的背景和专业水平，课程质量可能会有所不同。
综上所述， DataCamp 更适合那些特别对深入研究数据科学和分析感兴趣的人，提供注重实际应用的实践学习。 Codecademy另一方面，它吸引了那些寻求通过更具互动性和灵活的学习环境更广泛地了解技术相关主题的人。
两者之间的选择取决于您的具体学习目标、首选科目以及您寻求的知识深度。
快速链接
Datacamp 与 Codecademy：最终裁决
DataCamp 和 Codecademy 满足技术教育领域的独特学习需求。 DataCamp 专注于数据科学和分析，通过实践练习和专家指导的课程提供实用、深入的学习，非常适合那些专注于以数据为中心的技能的人。
反过来， Codecademy 提供更广泛的主题，包括网络开发和各种编程语言，有利于适合初学者和探索不同技术领域的人的交互式和灵活的学习方式。
最终，选择取决于您是优先考虑专业数据科学培训 (DataCamp) 还是寻求多元化的技术教育 (Codecademy)。
如果您想要一门具有大量互动功能的综合课程，Datacamp 是更好的选择。.
