在DataCamp學Python和R語言，快速入門資料科學

在DataCamp學Python和R語言，快速入門資料科學

資料科學家、數據分析師是近幾年新興，而且熱門的職業，而DataCamp是一個專精於資料科學的程式教學網站。在實務上會用到的各種知識與程式技能，從流程面的網路爬蟲、數據清洗、資料視覺化，到技術面的Python、R語言、SQL，在DataCamp上幾乎都可以找到相關教學。

我大學唸工業設計，畢業後沒有當設計師，反而當了行銷企劃。說是行銷企劃，卻又像半個網頁工程師，花了不少時間建置公司的官方購物網站，寫PHP、HTML、CSS和jQuery。

大約兩年後，我開始考慮轉換跑道到數據分析領域，因此註冊了DataCamp，把上班前的早餐時間與午餐後的休息時間都用來練Python，同時也開始投遞履歷。幸運地，後來在零售業外商公司找到數據分析師的工作(其實正式職稱是資料探勘專員)。

我原本認定Python的通用性比較廣，業界應該是以Python為主，所以在DataCamp上學的都是Python，在面試時卻得知團隊用的是R語言。因此在收到Offer，也確定會前往報到後，我耍廢了幾天，然後重新打開DataCamp，只是這次選擇了R語言的課程。

如果我告訴你，在DataCamp上可以學到所有資料科學的相關知識，那我絕對是在唬爛。不論是資料科學家還是數據分析師，在程式語言外都還有許多知識必須學習，像是數學、統計學、機器學習演算法等，你要保持好奇心，追求更有商業價值的解法，要看書、要爬文。DataCamp可以做的是提供一個好的環境，讓你快速熟悉相關的程式語言以及工作流程，並了解業界實際可能會遇到的問題。

即使你已經踏入了資料科學這個行業，可能還是會遇到一些新的專案、新的問題，必須要用新的知識或技能才足以解決。這時，你不妨回到DataCamp上晃晃，這裡可能會有你要的答案。

另外，DataCamp的網站及影片內容都是全英文，對英文不好的人來說可能會有點吃力。部份影片會附英文字幕，但有些沒有。

學寫程式最麻煩的地方之一就是要裝軟體、裝套件，也就是所謂的環境架設(Environment Setup)。你可能裝了A、B套件後，發現C套件裝不進去，啊因為A、B的版本太新了，和C不相容。這時你可能要先移除A和B，重新安裝舊版後，才能裝C套件。

聽起來很煩，我知道。
尤其找不到人求救的時候更煩。

使用DataCamp的好處是你可以直接在他們的網站上寫程式，不用一開始就先深陷在瑣碎的環境設定中。當然，如果你之後想繼續在這個領域打，總有一天要離開DataCamp，還是必須要有能力排除上述問題。但在初期，還是專心學寫程式，把程式邏輯和信心建立起來比較重要。

DataCamp中大部份的題目都是填空題，以及少部份的選擇題。如果你真的不知道code應該怎麼寫，可以使用畫面右下角的Take Hint來取得提示，題目答錯時也會有錯誤訊息，告訴你哪個地方寫錯了。

這個機制的出發點是好的，對使用者也有正面幫助，但你必須要時時提醒自己，不要用猜題的方式作答，不要無腦地把提示裡面可能的關鍵字都塞進去測試。遇到不懂的術語、觀念或單字，先停下來，去Google，得到答案後再繼續。

DataCamp在Android和iOS手機上都有App，很適合利用通勤等零碎時間學習，讓你在資料科學及程式上突飛猛進。

DataCamp甚至釋出了一支Learn Without Limits的宣傳影片，連跳傘都要寫程式。

資料科學、機器學習是一個快速發展的領域，因此，DataCamp推出新課程的速度也很快。下圖中，DataCamp在七、八個月前就上架了大量新課程。由於中間幾個月我沒有付費訂閱，所以也就沒有收到通知。

DataCamp的付費方案分為Basic和Premium，下圖中Basic的$25與Premium的$33.25都是指年費方案，也就是一次必須訂12個月，款項一次付清。你也可以選擇月費方案，Basic的價格是$29，可以隨時取消。

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