Datacamp 一直是學資料分析工具，如 SQL、Python、R、Tableau、Power BI，的超夯平台，最大優點是可以直接在 Datacamp 上互動式寫程式，非常方便，被環境設定、資料庫等其他因素搞的很累，這篇整理實際使用、優缺點、和 Coursera 比較、證書、費用 & 學生方案，讓大家看看適不適合自己！
Datacamp 是什麼？
DataCamp 是一個專注在「資料分析與程式學習」的線上學習平台，學習內容包含 Python、SQL、R、Power BI、Tableau、Excel、Airflow 等等，有非常多資料分析相關的課程，也很貼近實務，有很多 project 可以做，以及實務導向的 Data Analyst / Data Scientist 學習路線。
成立於 2013 年，由 Jonathan Cornelissen、Martijn Theuwissen 和 Dieter De Mesmaeker 共同創辦，目前已有超過 1800 萬的學生，80% 的 Fortune 1000 公司都有使用 Datacamp，支援超過 6,000 家企業客戶。
和一般線上課程平台不同，Datacamp 的特色是在瀏覽器上就可以直接「動手寫程式」：不需要先安裝軟體、架設環境，只要打開課程頁面就可以開始練習，非常適合想從零開始、但不想先搞技術設定或裝開發環境的初學者。
為什麼選 Datacamp？
我自己在大學讀的是台大經濟系，算是注重資料分析，上過商管程式設計（python）、網路資料搜集（python）、統計、計量經濟（都是用 R），很久以前也在暑假上過台大的資訊系統訓練班的 python 課，基本上第一步都是先在自己的電腦架設環境，先小折騰一番再開始 hello world xd，Datacamp 完全不需要，可以直接在他們網站上寫，超級方便！
另外我也上過 coursera 跟 udacity 的，一樣無法在介面上寫程式，所以要在自己的電腦上練習，自己做專案，也沒有老師盯，很容易會鬆掉，不太推薦，再來就是課程內容不太技術跟即時練習導向，會有非常大的篇幅在講廢話，也非常不推
另一個是價錢，訂一個月的話大約1千台幣，我是暑假上的，一套課程基本上一個月內絕對可以上完（有拖延症的人特別適合，不要上買斷永久看的），當然每個人有的時間可能不太一樣，所以就參考看看，如果看 hahow、台大資訊系統訓練班的課程，基本上一期都要價 3、4千
Datacamp 優點
互動式寫程式
Datacamp 最強的地方就是把「寫程式」這件事變得非常低門檻：打開課程頁面，就能直接在上面寫 SQL / Python，不用先安裝 Python、不用先設定資料庫、也不需要先學會怎麼把環境跑起來。
對初學者來說，很多人卡住的不是語法，而是：
- 「我到底要去哪裡寫？」
- 「我寫完要怎麼跑？」
- 「我哪裡寫錯？為什麼錯？」
Datacamp 的互動式編輯器會把這些問題直接處理掉，只要專心寫好寫對就好，其他問題可以等學起來後再煩惱！
即時 AI 提示
在寫完程式，按下提交後就會立刻看到結果，會告訴你對還錯，現在有導入 AI 的功能，如果寫錯，會提示你錯在哪裡，提供線索，就不用擔心 debug 很久，寫得很挫折了！
有中文字幕
現在所有影片也都有上中文字幕（前幾年還沒有），所以完全不用擔心課程是英文的聽不懂，旁邊也有附全部字幕，如果有不懂的地方，可以複製給 chatgpt，再請他講解一次，或是解決任何疑惑！
小單元設計
課程節奏「短、密、循序漸進」，一次一個概念＋練習，所以可以每天利用零碎時間學習。
不是一次丟給你一個大章節、一小時影片、然後叫你自己想辦法練習。Datacamp 把內容拆成很多個小單元，一次影片可能都不到 10 分鐘，都很明確地只練一個技能或一個概念。
對零基礎很友善，也會一直有完成了的成就感，以 SQL 而言，會讓先練 SELECT / WHERE / JOIN 的基本手感，再慢慢進到比較進階的聚合、子查詢或視窗函數，會感覺到自己是在一步步爬階梯！
資料分析導向
就像名字 Datacamp 一樣，Datacamp 最適合的一群人，是把 SQL / Python / R / PowerBI / Tableau 當成資料分析工具來解決問題的人，而不是一開始就要走到工程開發的軟體架構、部署、測試流程。
Datacamp 很多題目的設計邏輯，更像資料分析師的日常：例如給一個資料表（或資料集），要你用 SQL 查出你要的資訊，讓我們練習如何篩選、整理、彙總資料，也有設計「情境題」：例如用查詢找出某個類別的趨勢、把不同表 JOIN 起來、整理出一份可用的結果！
一直在練「看到一個問題 → 知道該用什麼查詢方式去解」。在 Datacamp Python 的路線上，也把重心更導向資料處理（例如用 pandas 做整理、計算、輸出），能更清楚 Python 在資料工作中到底能做什麼。
如果目標是 用 SQL / Python / R / PowerBI / Tableau 進入資料分析世界、增加實用技能、快速建立基本功，那 Datacamp 很適合，容易上手，也容易持續學下去！如果想練資料分析相關技能的，我是大推！
Datacamp 缺點
自由度有限
Datacamp 的互動練習多半是引導式或填空型題目，系統會一步步帶我們完成正確寫法，對新手非常好，但當開始有一定基礎後，可能會覺得：題目框架已經設好、思考空間相對有限、比較少「完全自由發揮」的情況
如果學習風格是偏好「從零自己設計解法」，或想大量練習開放型問題，Datacamp 在這一點上可能會稍嫌保守。
≠ 真實開發環境
Datacamp 最大的優點就是不用安裝環境、直接在 browser 寫程式，同時也是它的限制，所以這部分要在自己補一下。
好像會了的錯覺
最後一個比較隱性的缺點是：Datacamp 的學習體驗流暢、提示明確，有時候會讓人產生「我好像都懂了」的感覺。
所以還是推薦大家可以自己重寫一些題目、到真實資料集裡自己練習，才會更熟悉！
Datacamp vs Coursera 比較
很多人會拿 DataCamp 跟 Coursera 比較，我自己都上過，如果目標是快速上手 SQL / Python、真的把技能練起來，我會更推 DataCamp，Coursera 我個人不太推，Coursera 的課經常花很多時間在講概念上的東西，非常缺乏練習。
Coursera 常常會變成看了很多、懂了一點，但很難真的練成，如果是上班族、或正在轉職，時間零碎、又需要快速看到進步，Coursera 的體驗很容易變成堆影片、堆課程，最後卡在執行力，看似學了很多卻又什麼都沒學到。
| DataCamp | Coursera（我不太推的原因） | |
|---|---|---|
| 學習方式 | 互動式寫程式：在介面上直接寫 程式，立刻看到結果與回饋 | 環境要自己設定，在自己的電腦寫，導致很多課以看影片為主，練習量不一定足夠 |
| 課程深度 | 深度夠用＋好上手，由淺入深，目標是把手感練起來 | 落差大，有些很學術、有些偏介紹，品質與實作比例不穩定 |
| 證書定位 | 完成證明，重點是技能練習與可用性 | 很多人會為了證書上課，有可能上完課，卻沒什麼實戰，本身加分有限 |
| 自律需求 | 相對低，小單元推進，一題一題練比較不容易放棄 | 相對高，靠自己追影片、交作業，自律不夠容易看完影片當作學完了 |
Datacamp 證書有用嗎？
Datacamp 當成一個「合理、有用的輔助證明」是很好的，代表你完成了一定量的學習與練習，證書也可以放在 Linkedin 上，充實自己的履歷。
當背景原本不是資料或工程相關，Datacamp 證書可以用來補充說明「如何開始學 SQL / Python / PowerBI / Tableau 的」，讓履歷不只是空泛地寫「會 SQL」，能具體指出完成過哪些學習路線、練過哪些技能，學完之後也可以應用到平常的專案、課程、工作中，畢竟現在處處是資料。如果本來是讀資料分析相關的科系，也很適合把 Datacamp 再當成一個補強、輔助。
但也不推薦把證書當成萬靈丹，證書只能當輔助，真正被看的還是你的實際能力、作品或操作經驗。比較好的用法，是把 Datacamp 證書放在 Skills / Certifications 區塊，搭配你會用 SQL / Python / Tableau / PowerBI 解決哪些實際問題，而不是單獨把它當成履歷主角。
Datacamp 費用／年費／學生方案一次整理
| 方案 | 內容 | 價格 |
|---|---|---|
| Free（免費帳號） | 每門課的「第一章」免費 | 全免費，不需信用卡 |
| Premium 月繳 | 不限量存取所有課程與練習、證書功能 | 大約 每月 US$35/月 |
| Premium 年繳 | 同上 + 一年存取時間 | 大約 US$28/月（年繳折扣） |
| 學生方案（Premium Student） | 含 Premium 所有內容 | 約 US$164/年（50% Off） |
另外還有 Teams 方案，每人每月 US$28，適合公司培訓，能夠團隊管理 + 進度追蹤
常見問題（FAQ）
Datacamp 值得嗎？
如果目標是「把 SQL / Python 練到真的能用」，我會說值得，它最大優勢是互動式練習：在介面上直接寫程式、立刻看到結果與提示，很容易建立手感，練習量也足，價格也超便宜。
DataCamp 有證書嗎？
有，DataCamp 會提供課程完成的證書（屬於學習歷程的佐證），可以放在履歷、Linkedin 上！
DataCamp 是免費的嗎？
有免費內容可以試課，通常是每堂課的第一章，可以試介面、確認你喜不喜歡這種互動練習方式。若要完整學，一定要付費。
DataCamp 怎麼用？
可以先確立一個明確的學習目標，例如覺得資料視覺化不夠好，那可學 Tableau，如果你發現自己在資料查詢、整理上常卡關，那 SQL，如果偏學術或統計分析背景，R 更適合，而如果在商業或報表情境中，常需要做儀表板給非技術端看，那 Power BI 就很實用。
再來訂一個明確的目標，例如今天「先把 SQL 查詢練熟」，每天做 20–40 分鐘的小單元練習（時間多的話就可以多一點），進入「聽課 → 聽懂 → 寫 → 看結果 → 修正 → 再寫」的循環，也可以同時做自己的筆記（常用語法、常犯錯誤、常見題型），在學完一章後，自己再重寫一次練習題，這樣學起來更穩、也更容易真的用在工作或作品上！
希望這篇文章有幫到你
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