[推薦]免費線上學習資源(Datacamp, Pluralsight, Linkedin Learning)


要說免費的,好像也不太算,其實比較利用Microsoft的visual studio附送的來學習。唯一缺點就是都只有英文。

登入windows

只要有用過如skype、hotmail、office、github等windows的服務,就可以用該帳密來登入。若沒有,也可以去申請一下,之後就照著windows所給的步驟做就可以了。連接在此
但是,在這邊提醒一下,若你是最最一般的普通人,沒有花錢或有學校、公司當背景的,那你所擁有的學習平台福利只有以下:

  1. DataCamp 2個月
  2. Pluralsight 1個月
  3. Linkedin Learning 1個月

但是,其實除了這些學習平台以外,還有別的福利,例如Power BI 和 Visual Studio的一些福利。

DataCamp

身為資料科學教育平台的龍頭,裡面資源多到不行,並且都是直接可以在線上操作,不需要煩惱環境架設之類的問題。
若你是新手的話,會建議你去選Career Tracks裡面有工具以及職業的分類,例如你想用python當machine learning engineer、或是用R當statistican,你可以點下你想成為的職業,裡面包含了你所需要知道的基本知識,總共約20幾堂課,讓你從最基礎開始,從coding、EDA、data cleaning到machine learning都有。
若你是有一定程度,只是想要加強某些能力,或是想要學某些package的用途,可以去選Skill Tracks。在其中,他把所有的相關課程都包含在一個Track裡面,例如裡面有Time Series、Shiny in R、Seaborn in python等,相較於單一課程來說,會比較完整的學到相關能力。當然,有些能力可能一堂課就可以了,那種就直接查課程就好,例如regular expression或是Rmarkdown。
最後,如果你有能力,只是要來找看看有什麼好玩了,那就直接去Project看看。裡面都是利用jupyter的文件檔,有最新的資料檔,去分析各式各樣的專題。並且還有guided project,也就是說裡面會有引導,教你一步一步的完成project,讓新手剛開始不會有恐懼。
總之,我認為DataCamp提供了很棒了交流平台及學習資源,不管是對菜鳥還是老手都是。

Pluralsight

這個網站在台灣的資訊稀少的可憐,但他是2004創立,在美國專門給軟體工程師進修的老牌教育網站。這個網站主要分成兩個大區塊skillsflow,前者是給個人學習用的,後者則是給團隊的功能,但因為沒有用過,所以不多介紹。
在Pluralsight裡面,你會發現除了有一大堆的課程以外,還有一種叫path的課程群組。由於此教育平台十分專注在軟體工程師的方向,所以在path上你會看到除了單純的程式語言由淺入深,也有專門的職業訓練,也就是雖然以某程式語言為主,但基本上都是以某部分的功能做訓練,而非讓你變成程式語言達人。並且最重要的是,裡面的課程,都是有資深的軟體工程師所教導,所以許多小細節的就會特別提出來,讓你不容易在工作上卡住。
最後,他每個語言都有skill IQ,可以挑戰自己對該語言的能力。但由於我只是想學C++應付課程,所以裡面教的對我來太深了。

Linkedin Learning

雖然這是Linkedin在2015才出現的教育平台,但其實前身是1995年成立的美國老牌線上教育平台Lydia.com,而之後由Linkedin所併購。Linkedin號稱為商務版的Facebook,所以自然旗下的教育平台也多了許多與商務有關的學習影片,例如時間管理、專案管理等,但是本身有的一些軟體教學也沒有變少。
Linkedin Learning的網站進去之後,就可以在目錄裡面找尋想要的課程,他們的課程真的是五花八門,各種職場上可能會用到的都有。然而相較於上面兩者,他有一些比較不一樣的狀況:

  1. 裡面很少有組合好的課程,也就是很少有像DataCamp的Path或是Pluralsight的Path的系統化排列課程,所以要自己找。
  2. 裡面除了有課程外,還有video,也就是一些小型的教學影片,不知道是因為某些知識比較適合小型零散學習,還是因為他們覺得這樣比較有特色(?
  3. 網頁相較於前面兩者陽春,但課程的廣度較前者廣很多。

最後一定要提醒的是

Linkedin Learning 都會給所有新帳號免費的一個月

也就是說本身免費1個月 + MS的免費1個月 = 免費2個月。所以不要一開始就直接開MS的權益。
最後,我也是用這個平台學C++,如果你也要學的話,我建議 Essential Training -> Advanced Topics -> templates and STL 這個順序去學。

總結

  1. 若你就是要學Data Science或是想要得到相關資源: DataCamp
  2. 若你是軟體工程師或是資工系學生,想要增進自己的話: Pluralsight
  3. 若你是想學習比較general的東西,或是覺得只是想找個小課程來學: Linkedin Learning

最後,讓我們感謝微軟,讚嘆微軟,讓我們有這麼好的免費資源~

#free #source #learning






Related Posts

2017,讓我們再來看看 Web Components 吧!

2017,讓我們再來看看 Web Components 吧!

一小時內製作自己的 Pebble 錶面

一小時內製作自己的 Pebble 錶面

預備修煉:開發團隊需要什麼?六項修煉如何幫助團隊?

預備修煉:開發團隊需要什麼?六項修煉如何幫助團隊?




Sponsored



Comments