Przejdź do głównej zawartości

Czy DataCamp pomógł mi w przebranżowieniu? Moje doświadczenia po 2 latach


DataCamp — czy warto wykupić subskrypcję?

Jeśli tak jak ja, nie jesteś finansowo w najlepszym momencie swojego życia, możesz zastanawiać się, czy warto inwestować w kursy online, które w gruncie rzeczy nie pokazują niczego, czego nie można w internecie znaleźć zupełnie za darmo. Byłam w tym samym miejscu i tę samą decyzję musiałam podjąć. Zrobiłam swój research, posłuchałam, co mieli do polecenia prowadzący zajęcia, na które uczęszczałam, i ostatecznie podjęłam decyzję o wykupieniu dostępu do platformy DataCamp.

Trochę zdradzając moje wrażenia z korzystania z zasobów oferowanych przez DataCamp — nie żałuję ani jednej złotówki, którą wydałam na nieograniczony dostęp do materiałów.

Dlaczego DataCamp?

Zacznę od tego, że pomimo używania tej strony już od około dwóch lat, ona ciągle ma mi wiele do zaoferowania. Pracując jednocześnie na pełny etat, nigdy nie miałam zbyt wiele czasu na eksplorowanie strony, szczególnie że przeglądam też trochę treści z innych źródeł — bywa to całkiem czasochłonne.

Niemniej jednak to właśnie DataCamp jest tym źródłem, które zawsze porządkuje mi w głowie dany temat, który zaczynam. Zanim jestem w stanie pojąć coś z materiałów z innych źródeł, zwykle potrzebuję tego „krok po kroku” wprowadzenia oferowanego mi przez DataCamp.

Co wyróżnia DataCamp?

Mega ważnym aspektem tej platformy jest fakt, że nie tylko przekazuje informacje, które należy sobie przyswoić, ale od razu inicjuje kontakt z przerabianym materiałem. Po każdym filmiku jest parę ćwiczeń do zrobienia.

To jest zbawienie dla osób takich jak ja, które:

  • są kinestetykami,

  • potrzebują paru kanałów nadawania informacji,

  • chcą czuć się zaangażowane w proces nauki.

Krótkie filmy — zbyt krótkie, by poczuć się znudzonym, ale wystarczające, by przekazać sensowny pakiet informacji.

Zaraz po nich — praktyczne ćwiczenia.
Czego chcieć więcej?

Ciągły rozwój platformy

Ponadto ta strona nie jest „martwa” — to nie jest zbiór kilku kursów, który zatrzymał się w rozwoju.
Tam ciągle coś się dzieje, zmienia na lepsze, poszerza o nowe dostępne materiały.

Bogactwo tematyki i form nauki

Zakres tematów na DataCamp jest naprawdę bogaty:

  • kursy,

  • projekty,

  • ćwiczenia,

  • praktyka,

  • cheat sheety,

  • code alongs...

i wiele innych.

Tematy obejmują około 30 technologii.

Można np.:

  • uczyć się filtrując kursy pod kątem zagadnienia („Python”),

  • przejść gotowy Skill Track, np. „Python Data Fundamentals”,

  • albo nawet Career Track, np. „Associate Data Scientist in Python”.

Możliwości zdają się nie kończyć!

Dlaczego to ważne przy przebranżowieniu się?

Dla osób takich jak ja, które są na etapie zmieniania branży, samodzielna decyzja, czego się uczyć, by nie tracić czasu, bywa bardzo trudna.

Na ile szczegółowo nauczyć się zagadnienia, by móc pracować w danej branży?
Wiadomo, że wiedza się nie kończy, i to jest piękne, ale zgubne dla tych, którzy dopiero zaczynają swoją przygodę z IT.

DataCamp oferuje Tracki — ścieżki, którymi można podążać, by kawałek po kawałku zjeść przysłowiową żabę. Dzięki nim można iść prosto do celu, bez zbytniego rozpraszania się i z jasno określonym kierunkiem. To duże ułatwienie, taki kompas w gąszczu dostępnych źródeł.

Certyfikaty

Co więcej, platforma oferuje certyfikaty, które można zdobyć po przerobieniu odpowiednich kursów i zdaniu egzaminu.
Temat certyfikatów jeszcze poruszę później, gdy sama podejdę do takiego egzaminu — a stanie się to całkiem niebawem.

Możliwość darmowego testu

Dla tych, którzy jeszcze się wahają, czy zacząć korzystać z DataCampa na dobre, mam dobrą wiadomość: każdy pierwszy rozdział kursu jest dostępny bezpłatnie.
Możecie sobie spokojnie przetestować, czy taka forma nauki Wam odpowiada.

Na zakończenie

Wiem, że ten post nie oddaje wszystkiego, co oferuje DataCamp. Pokrywa jedynie część możliwości platformy i mam tego pełną świadomość.

To celowy zabieg — opisuję tylko to, co istotne z perspektywy osoby, która waha się, czy kupić sobie dostęp do wszystkich materiałów.
Ja kiedyś również stałam przed taką decyzją.


* Grafika z początku wpisu została wygenerowana przez AI (Sora)

Komentarze

Popularne posty z tego bloga

SQL w 2 godziny dziennie - plan, motywacja, materiały

  Przyszedł czas na ustalenie nowych celów. Mój wybór padł na powtórki i rozszerzanie wiedzy z SQL. Opracowałam już prosty plan, którego zamierzam się trzymać, rozplanowałam sobie jaką część tego planu zamierzam wykonać w poszczególne dni. Jestem podekscytowana. Jak zawsze, gdy zaczynam coś nowego.  Małe sprostowanie: SQL nie jest dla mnie ZUPEŁNIE nowy, uczyłam się go już kiedyś, ale to było dawno i mam potrzebę go odświeżyć.  Dlaczego akurat SQL? Bo to narzędzie, które mimo upływu lat nie traci na aktualności. W świecie danych SQL wciąż jest podstawą  - niezależnie od tego, czy pracujesz w analizie danych, nauce o danych, czy w IT szerzej. Ja sama coraz częściej trafiam na sytuacje, w których jego znajomość bardzo by mi się przydała - przy analizie wyników, raportach, czy integracji danych z różnych źródeł. Poza tym lubię jego logiczność i strukturę - jest coś satysfakcjonującego w dobrze napisanym zapytaniu, które robi dokładnie to, co powinno. Czuję, że warto poś...

Mój tydzień z nauką Excela i Pythona – projekty, powtórki i plan działania.

Obraz  StockSnap  z  Pixabay Podsumowanie tygodnia – systematyczność kluczem do sukcesu      To był intensywny tydzień – zarówno pod względem nauki, jak i pracy. Mimo wszystko najważniejsza jest systematyczność, dlatego jestem sobie wdzięczna, że nie odpuszczam, nawet gdy nie jest najłatwiej.      Udało mi się zamknąć temat kursów dotyczących Excela (oczywiście tylko tymczasowo). Osiągnęłam etap, który chcę podsumować osobistym projektem, a także poświęcić więcej czasu na swobodną pracę z poznanymi narzędziami. Teraz jest czas na utrwalanie wiedzy i rozpoczęcie nowego etapu – nauki Pythona. Nowe podejście do nauki – Excel i Python w równowadze      Zastanawiałam się, jak najlepiej zorganizować naukę, aby jednocześnie skupić się na nowym materiale (Python) i nie zapomnieć tego, czego nauczyłam się w Excelu. Ostatecznie wybrałam podejście, które łączy oba te aspekty: Skupienie się na Pythonie – rozwijanie umiejętności kodowania ...