達內,udacity,飢人谷,慕課,極客學院對比,如果一定要去培訓學習,你會去哪家?

時間 2021-05-11 10:09:43

1樓:汽車攻城獅

收費3位數以下的視個人財力而行。超過此數目的都不要參加!

我本人在優達和慕課上參加過非收費課程的學習,談一下個人體會:

優達的課程是很深入的,而且有奈米學位的方式使得學習有階段性、可量化的成果。而慕課網的課程相對缺乏系統性,深度略顯不足。

然而優達的學費還是太貴了。前天看了下人工智慧的奈米學位,全程學下來要2萬多。相比於課程內容,顯得又貴了點。

人工智慧行業,最頂級的工作崗位肯定是全日制海歸博士們的。乙個奈米學位無法與這些人抗衡。而與國內的搬磚同行相比,公司也不會因為這個學位而認可你。所以,就是個雞肋。

與其在這些領域花錢學習,不如使勁考上相關領域的研究生,找個實習崗位積累經驗。2萬多,足夠你研究生幾年的學雜費了。

2樓:

可以先在coursera上一下斯坦福人工智慧大牛Andrew Ng(吳恩達)老師的machine learning課程和deep learning系列課程,非常優秀的AI入門和初步高階課程,也是全球很多業內人士的推薦

3樓:全階魔方

這個要取決於你想要學哪個方面吧

首先要確定學習的方向;剛剛你提到的幾個方面裡面又要分很多的方面,建議你多研究一下這幾個方面,然後再確定要不要學習?有的方面是可以通過自學來解決的。

確定了學習方向之後就要選擇培訓機構;培訓機構建議從公司成立時間、該課程上市時間、畢業學生多不多、教學質量如何來進行選擇。

而且每家機構有他們自己的乙個重點課程,一定要注意!比如有的機構就是課程特別多但是擅長的課程卻不是你想要的學的方向。

也就是說前期還要做一些社會背景調查,比如行業內對這家機構評價、學過的學生的評價、去了解過的學生評價,有的機構專門的貼吧也可以去看看,但是要注分辨是不是該機構工作人員。

推薦的機構的話我只知道一家,因為我們公司有從這個招到一名還不錯的程式設計師,具體是哪家就不具體說了,感興趣的可以來私我。

4樓:學以致用的傻子

我覺得你應該先在網上查點資料,自學一段時間然會在選擇看哪家培訓機構,不是好的培訓機構就適合你,找乙個可以在時間上,精力上,學習方式上符合適合自己的才是關鍵的也是最不好

5樓:星晴

你已經有計算機基礎,而且工作三年,應該AI,前端,後端的一些情況有所了解。

想要深入學習,或者學習其他語言或技術,如果有時間,可以買些相關的書籍自學。

這幾家機構樓上的同學都介紹了,可以每家試聽下,做個比對。但是培訓只是個起個帶領作用,關鍵還是靠自己才行。

6樓:周均鐿

Udacity的使用者,這家主要優勢在於可以培養自我管理能力,解決拖延症。但是如果平時工作很忙的話,就不是很建議了。畢竟學習需要一定長度的時間才比較有效;

至於一些別的 uda 的課程偏一些西方,可能不太適合國內的一些環境,但如果去外企或者國外發展還是很有用的,至少外資公司對uda的證書還是認可的。以上。

7樓:方寸已亂

我去過達內上課,也工作過,針對學生和零基礎、轉行的較多,我覺得算比較正規的了。但是有一點不大好的,達內針對社會招生很多是以招聘的名義進行的,帶有一定的忽悠性質。

但是學成後的就業情況還是不錯的,一般乙個班級的學生都會在兩周內找到工作,個別實在學不會或者不認真學的,也基本會在乙個月內就業,就是薪資比同學差點。

其他都沒接觸過

8樓:[已重置]

首先選擇乙個it培訓機構,就是應該這樣貨比三家,多看多對比,只有自己見多識廣之後,才能夠做出最好的判斷。

咱們國家的it培訓機構的現狀是,數量太多,水分太大,真正好的是鳳毛麟角。所以好的培訓機構就是這麼難找,就是需要你自己細細的去調查和體驗。

當然,it培訓機構並不是只有你所說的這幾個。你說的這些只能算九牛一毛。你在調查對比體驗的時候,一定要掌握一定的鑑別方法,有一定的鑑別能力,判斷能力。

比如你優先選擇分校,遍布全國大型的機構,並且去機構的總部,而不是外地開的分校,要搞清楚乙個品牌的發源和背景。不要瞎看。

比如你可以選擇直接去咱們國家it技術人才最聚集的城市或者地區聚選擇培訓,省得到處躥,浪費時間直接一步到位。

9樓:ypcFly

如果一定要去培訓,那麼我每家都回去試聽一下,然後偷偷問問參加培訓的人對這家培訓機構的看法,我當時就是這麼做的,所以我最後沒培訓,哈哈哈

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