อยากอัพสกิล Data Science แต่เลือกไม่ถูกระหว่าง DataCamp กับ DataQuest มาลองอ่านบทวิเคราะห์ของเราได้ในบทความนี้เลยครับ 🤟
เวลาเล่น Facebook แอดชอบเห็นโฆษณาคอร์สเรียน Data Science/ Data Engineering เยอะมากจากทั่วโลกเลย ยิง ads ได้ตรงเป้ามากๆ 55+ platform นึงที่เห็นทุกวันเลยคือ DataQuest
แอดเคยสมัครเรียน DataQuest ตั้งแต่ 3-4 ปีก่อน แต่สมัยนั้นเรียนได้นิดเดียวเพราะว่าเนื้อหายังน้อย จนมาถึงปี 2021 เดือนที่แล้วเค้าปรับ UI หน้าตาเว็บไซต์ใหม่ แอดเลยลอง login กลับมาเรียนดูอีกครั้ง พบว่า “โอ้โห ทำดีขึ้นเยอะเลยคร้าบ 555+” เรียนเพลินๆจบมาแล้ว 29 ชั่วโมง 35 นาที (58 บทเรียน 16 โปรเจ็ค)

หลังจากเรียนจบมาแล้วเกือบ 30 ชั่วโมง ส่วนตัวแอดคิดว่า OK เลย 9/10 คะแนน แอดจะมาเขียนรีวิวให้อ่านกันว่า DataQuest คืออะไร มีสอนอะไรบ้าง เนื้อหาโอเคไหม และทำไมต้องเรียนกับ DataQuest 🚀
Table of Content – คลิกเพื่ออ่านหัวข้อที่ต้องการ
- Hello DataQuest
- User Interface
- Content Analysis
- Cheatsheets
- Certifications
- Compared to DataCamp
- Worth The Money!
Hello DataQuest
DataQuest คือ online platform สอนเรื่อง data เป็นหลัก โดยมี learning path ให้เรียนครบทั้งสามตำแหน่ง Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist บทเรียนจะเป็น text-based (ไม่มีวีดีโอ) เน้นอ่านและทำแบบฝึกหัด coding รัวๆ ส่วนใหญ่จะเป็นภาษา Python, SQL และ R ตามลำดับ
Learning Paths ที่เปิดให้เรียนตอนนี้
- Data Analyst (R)
- Data Analyst (Python)
- Data Engineer (Python)
- Data Scientist (Python)
ล่าสุดเค้าเพิ่ม skill paths ย่อยๆมาด้วย เป็นแบบ micro-skill เจาะลึกเป็นด้านๆ เช่น SQL Fundamentals, APIs, Probability and Statistics, Data Cleaning เป็นต้น

ส่วนตัวคิดว่าหลักสูตรค่อนข้างเข้มข้น ในระดับพื้นฐาน – กลางๆ เนื้อหามีการอัพตลอด ถ้าซื้อหนังสือ Data Science ดีๆมาอ่านคู่ด้วย (ลองดูของ O’Reilly, Manning, No Starch Press) จะช่วยเสริมการเรียนรู้ได้ดีมาก
พอเราเลือก Learning Path แล้ว ก็จะเข้าสู่หน้า Dashboard และเริ่มเรียนได้เลย DataQuest มีให้ทดลองเรียนฟรีบทแรกของหลายๆคอร์สด้วยเหมือน free trial
User Interface
UI ใหม่สบายตาขึ้นเยอะ แล้วก็ใช้งานง่าย หน้า dashboard จะบอกว่าเราเรียน career path ตัวไหนอยู่ (สามารถเปลี่ยนได้ตลอดเวลา) แสดง steps ที่ต้องเรียน lessons และ projects ที่เหลือใน path

พอเข้าสู่บทเรียน UI จะเป็น text + code based เป็นหลัก หลายๆ learning platform เคลมว่ามนุษย์อ่าน text-based content ได้ดีกว่า โดยเฉพาะการเรียนเขียนโปรแกรม text คือดีที่สุด
Steps การเรียนบน DataQuest ก็ง่ายๆ
- อ่าน concepts เกี่ยวกับเรื่องนั้นๆ และอ่าน instructions
- เขียน code ในหน้าต่าง editor แล้วกด submit answer
- ถ้าคิดไม่ออกว่าต้องเขียนยังไง จะมีคำใบ้ hint หรือเข้าไปสอบถามทีมงานใน community เลยก็ได้

ถ้า code ของเรารันผ่าน เราก็จะ progress ไปที่หัวข้อถัดไป แต่ละคอร์สจะมีบทเรียนประมาณ 10-12 tasks ทำครบก็จะได้ certification of completion สามารถเก็บเข้า portfolio หรือแชร์บน LinkedIn profile
เราแนะนำให้เรียนจบทั้ง career path แล้วค่อยเอา Career Path Certification ไปแชร์ทีเดียวเลยครับ จะได้ impact สูงกว่าการแชร์คอร์สย่อยๆแบบ Introduction to Python for Data Science
Content Analysis
คอร์สเรียน 70-80% บน platform จะสอน Python เป็นภาษาหลัก รองลงมาคือ SQL และ R ตามลำดับ ถ้าใครอยากอัพสกิล Python มาที่ DataQuest ไม่ผิดหวังแน่นอน library หลักๆมีสอนครบหมดเลย numpy, pandas, sklearn, scipy, matplotlib, seaborn
มาลองวิเคราะห์หลักสูตร Data Engineer (Python) กันดีกว่า Skills หลักๆที่เราจะได้เรียนใน path นี้มี Python (basic – intermediate), SQL, Data Structures & Algorithms, Numpy & Pandas, PostgreSQL, Parallel Processing และ Data Pipeline ครบลูปเลย

Career Path นี้ใช้เวลาเรียนเยอะที่สุดใน DataQuest เลย โดยแบ่งเป็น 6 steps ทั้งหมด 67 คอร์ส 15 โปรเจ็ค คิดคร่าวๆจำนวน coding exercise มากกว่า 600-700 tasks ถ้าเรียนวันละ 1 ชั่วโมงทุกวัน น่าจะเรียนจบได้ใน 3 เดือน เป็นอย่างน้อย (assume ว่าผู้เรียนไม่เคยเขียนโปรแกรมมาก่อนเลย)
Modules | What to do |
---|---|
1. Python Fundamentals | 7 Courses + 2 Projects |
2. Python Intermediate | 3 Courses + 1 Project |
3. Programming Concepts with Python | 4 Courses |
4. Algorithm Complexity | 5 Courses + 1 Project |
5. SQL Fundamentals | 4 Courses + 1 Project |
6. Intermediate SQL | 5 Courses + 1 Project |
7. Postgres for Data Engineers | 5 Courses + 2 Projects |
8. Optimizing Postgres Databases | 5 Courses |
9. Numpy for Data Engineers | 5 Courses |
10. Processing Large Datasets in Pandas | 5 Courses + 2 Projects |
11. Parallel Processing | 4 Courses + 1 Project |
12. Data Structures Fundamentals | 4 Courses + 2 Project |
13. Recursion and Trees | 7 Courses + 1 Project |
14. Building a Data Pipeline | 4 Courses + 1 Project |
ไฮไลท์ของ DataQuest’s Data Engineer Career Path คือการได้เรียนหัวข้อ data structures & algorithm complexity ที่ไม่ค่อยมีที่ไหนสอน เป็นพื้นฐานความรู้ computer science ที่มีประโยชน์มาก
ส่วน career path อื่นๆก็เนื้อหาเข้มข้นไม่แพ้กัน Data Scientist ได้เรียน statistics, probability, machine learning และ deep learning รวมถึง framework สำหรับการวิเคราะห์ big data อย่าง spark & map-reduce ส่วน Data Analyst มีให้เลือกเรียนครบทั้งสองภาษายอดนิยม R + Python
ถ้าใครเรียนแล้ว อยากฝึกฝน problem solving skills ก็สามารถทำแบบฝึกหัดเพิ่มเติมได้ด้วย

ปรัชญาการสอนของ DataQuest คือ 4R
- Retain – เรียนรู้แบบลงมือทำจริง
- Reinforce – ฝึกทักษะด้วยโจทย์แบบฝึกหัดมากมาย
- Realize – ประยุกต์ใช้ทักษะกับโปรเจ็คจริง
- Relate – ติดตรงไหนมี community คอยช่วยเหลือเสมอ

DataQuest เคลมว่า 97% ของนักเรียน (ที่ตอบ survey) ชื่นชอบกับสไตล์การสอนนี้ (text-based, coding exercises) ส่วนตัวแอดคิดว่าในมุม coding ใช้ได้เลย ไม่ต่างกับ platform อย่าง DataCamp เท่าไหร่
Cheatsheets
หลังจากเรียนจบแต่ละคอร์ส เราสามารถดาวน์โหลด code และ cheatsheets (pdf) ออกมาเก็บไว้ทบทวนได้ด้วย อันนี้สะดวกมากเวลาอยากจะหา code มาใช้งานเร็วๆ สร้างเป็น folders บนหน้า desktop ได้เลย

Certifications
DataQuest ออกใบ certificate of completion ทุกคอร์สที่เราเรียนจบรวมถึง skill/ career path certificate ด้วย แต่ทีม designer เค้าไม่เคยปรับหน้าตาใบเซอร์เลย 555+ แอดว่าสีมันจางไปหน่อย 😅

Compared to DataCamp
เมื่อเปรียบเทียบกับ DataCamp อีกหนึ่ง leading platform สำหรับสาย data science ข้อดีของ DataQuest ที่เห็นชัดๆเลยคือ
- DataQuest วางหลักสูตรได้ต่อเนื่องจาก 0-100 เรียงตัวสวยงามกว่าของ DataCamp
- เรียนแบบ text-based มี PDF cheatsheets ให้ดาวน์โหลดเก็บไว้ทบทวน
- หลักสูตรครอบคลุม skill พื้นฐานจนถึงขั้นกลาง เรียนจบน่าจะเริ่มต้นงานในตำแหน่ง junior ได้เลย
- หลักสูตรพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เห็นการเปลี่ยนแปลงชัดเจนทั้งเรื่อง UI และ content เทียบกับสามปีก่อน
- จัดโปรโมชันลด 50% เกือบทั้งปี บางช่วงมีให้เรียนฟรี 14 วันด้วย
ข้อจำกัด – ไม่มีวีดีโออธิบาย concepts ยากๆ ต้องหาอ่านเพิ่มเติมใน Google (ฝึกหาข้อมูลไปในตัว 55+)
Quality > Quantity
DataQuest ดูจะอยากเน้นที่คุณภาพมากกว่าปริมาณ ถ้าเทียบกันที่จำนวนคอร์ส DataQuest (~250) มีคอร์สน้อยกว่า DataCamp (~340) พอสมควรเลย แต่ข้อดีของ Quest คือเนื้อหาถูกพัฒนาโดยทีม content เดียวกันทั้งหมด มีความต่อเนื่องมากกว่า
Worth The Money!
สรุปสั้นๆว่าคุ้ม! แอดคิดว่า DataQuest พัฒนาเนื้อหาดีขึ้นเยอะมาก UI ใหม่น่าเรียนขึ้น คอร์สเรียนหลากหลาย มีสอนพวก data structures กับ algorithms แบบพื้นฐานที่คู่แข่งอย่าง DataCamp ไม่ได้เน้นเท่าไหร่
- คุณภาพเนื้อหา 9/10
- ความคุ้มค่า 9/10 (โปรรายปี มีส่วนลด 50%)
- แอดขอยกให้ DataQuest ขึ้นมาระดับเดียวกับ DataCamp แล้ว 555+ ดีพอๆกัน แค่สอนกันคนละสไตล์

ถ้าใครอ่านมาถึงตรงนี้และสนใจอยากเรียนบน DataQuest ตอนนี้เค้ามีส่วนลด 50% (สมัครแบบรายปี) และลดเพิ่มอีก 15 USD เพียงเพื่อนๆกดสมัครที่ลิ้งนี้ => Get 50% Discount หรือคลิกรูป Banner ด้านบน ลดแล้วเฉลี่ยเหลือเพียงเดือนละ 23.25 USD (~ 780 บาท) เรียนได้ 1 ปีเต็ม
ส่วนแอดขอไปเรียนต่อก่อนครับ กำลังติดลม Algorithm Complexity เลย 555+
Leave a Reply