18个值得了解的学习Python和SQL的数据科学平台

经验丰富的数据科学家：这些是当前的数据科学家。 他们要么拥有多年的经验和经验丰富，要么就职于公司，或者他们在第一份工作中是数据科学家。 无论哪种方式，这些家伙都在寻找新工作并且需要准备/补充他们的面试技能，或者想学习其他数据科学技能以进入另一门数据科学领域。

技术性，经验不足/有抱负的数据科学家：这些人可能是CS学生或当前的业务分析师。 他们编写代码，并且在开始提高数据科学技能时不需要太多的工作。 他们可能对数据科学的职业转变感兴趣。

非技术，缺乏经验/有抱负的数据科学家：这些人可能是学生，也可能是公司中非技术人员。 他们不会编写代码，也不知道从哪里开始，但是他们对数据科学事业或将自己的脚趾插入技术世界感兴趣。

2. 采购公司(包括和排除)

我问自己，有人将如何了解数据科学平台。 除了简单的Google搜索之外，大多数人会选择他们认可的品牌，或者根据推荐选择平台。

我选择从流行子索引的建议中找到平台，例如：

r /数据科学

r /编程

r / python

R / SQL的

Reddit拥有活跃的数据科学社区，因此这是一个不错的起点。 我补充了Quora，Google和Youtube。

我有意识地选择排除(MOOC)大规模的在线公开课程(例如Udemy，EdX和Coursera)，训练营和大学课程，因为质量取决于教师和课程，因此我很难评估从苹果到 苹果。 另外，我认为经验丰富的数据科学家实际上不会参加有关如何成为数据科学家的Udemy课程，但我可能是错的。

对于每个平台，我都注册并使用了一段时间。 除非我无法根据自己的标准正确评估平台，否则我不会注册使用高级版本。

3. 我评估中使用的变量

我根据我认为对上述每个用户角色都很重要的4个主要变量评估了每个平台。

18个最推荐的学习Python和SQL的数据科学平台

（编辑：焦作站长网）

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