DataCamp, nebo Pluralsight: datové projekty soupeří se širší IT praxí

Pro přechod k datové analytice je přímější volbou DataCamp. Jeho nabídka kurzů a projektů zahrnuje SQL, Python a Power BI, cvičení lze dokončit v prohlížeči a hotové analýzy sdílet v portfoliu. Taková cesta dává smysl, pokud chcete vedle znalosti nástrojů předvést vlastní datový výstup.

Pro cloud, kyberbezpečnost a širší technickou praxi má lepší výchozí nabídku Pluralsight. Jeho přehled výuky uvádí více než 6 500 kurzů, přes 500 hodnocení Skill IQ a více než 2 500 laboratorních scénářů. Rozhodující ovšem není součet položek v katalogu, nýbrž druh práce, který si v cílovém oboru skutečně procvičíte.

Rozhoduje cílová role, ne velikost katalogu

Budoucí datový analytik potřebuje spojit dotazy, úpravu dat, vizualizaci a vysvětlení výsledku. DataCamp soustředí související kurzy a projekty do datových výukových cest, takže krátké úkoly mohou navazovat na ucelenější analýzu. Pluralsight vyučuje také data, ale pro člověka zaměřeného hlavně na analytický výstup je podstatnější dostupnost vhodného projektu než šířka dalších IT témat.

U datového inženýra se hranice mezi platformami posouvá podle náplně práce. Pokud jde především o SQL, Python, datové modely a transformace, DataCamp nabízí odpovídající datové cesty. Jestliže má role zahrnovat také nasazení, správu nebo provoz cloudového prostředí, získávají na váze laboratorní scénáře Pluralsightu. Název „datové inženýrství“ sám o sobě neřekne, zda se budete více věnovat datovému toku, nebo infrastruktuře kolem něj.

Pro cloudového specialistu je užitečné procvičit postup v prostředí blízkém používané technologii; právě zde má Pluralsight silnější nabídku než obecná cesta datovou analytikou. Podobně v kyberbezpečnosti nestačí znát terminologii, pokud cílová práce vyžaduje provést konkrétní technické kroky. DataCamp má také cloudová témata, jeho hlavní výhodou v tomto srovnání však zůstává soustavná práce s daty.

Pluralsight se vyplatí zvažovat i tehdy, když se vaše budoucí role překrývá s vývojem softwaru nebo provozem IT. Širší katalog dovoluje navázat na jednu specializaci další technickou oblast. Začínající analytik, který takové rozšíření zatím nepotřebuje, může naopak získat více z užší cesty zakončené srozumitelným projektem.

Cvičení, projekt a laboratoř ukazují různé druhy praxe

Krátké cvičení obvykle ověřuje jednotlivý postup: napsání dotazu, úpravu kódu nebo použití funkce. Pomáhá získat jistotu v nástroji, ale z jeho dokončení ještě není patrné, zda člověk dokáže vybrat postup pro celý problém. Projekt spojuje více rozhodnutí do výsledku, který lze vysvětlit někomu dalšímu. Pro uchazeče o analytickou roli je právě tato souvislost důležitější než počet splněných drobných úloh.

Datový projekt může například ukázat, proč byla zvolena určitá úprava dat, co znamená zjištěný vztah a kde jsou hranice závěru. Jde o popis možného výstupu, nikoli o záruku, že každý projekt na platformě obsahuje všechny tyto kroky. Portfolio má hodnotu tehdy, když je z něj patrná samostatná práce a čtenář rozumí výsledku, nejen názvu absolvovaného kurzu.

Laboratorní scénář na Pluralsightu míří na jiný výsledek. Uživatel řeší zadaný technický úkol v připraveném prostředí a procvičuje posloupnost kroků. To je vhodné pro cloud nebo bezpečnost, kde je podstatné nejen rozpoznat správný pojem, ale také postup provést. Laboratoř však nemusí sama vytvořit přehledný artefakt do datového portfolia; její přínos závisí na konkrétním zadání a cílové roli.

Rozdíl je dobře vidět na podmíněném příkladu. Uchazeč o analytickou pozici může předvést dokončenou analýzu a obhájit její závěry, zatímco uchazeč o cloudovou roli může potřebovat ukázat, že zvládne nastavit nebo upravit prostředí. Oba dokládají praktickou práci, ale jiným způsobem. Proto samotný údaj o počtu kurzů či laboratoří neurčuje, která platforma lépe připraví konkrétního člověka.

Co ověří Skill IQ a co certifikace

Skill IQ na Pluralsightu slouží k posouzení úrovně znalostí v určité oblasti. Může pomoci odhalit mezery a zvolit další výuku; výsledek diagnostiky ale není totožný s úspěšným řešením laboratorního scénáře. Pro technickou roli má největší smysl chápat hodnocení a praktický úkol jako dvě odlišné informace: jednu o znalostech, druhou o jejich použití.

DataCamp nabízí hodnocení dovedností i certifikace pro datového analytika, datového vědce a datového inženýra. Jeho podmínky certifikace popisují časově omezené zkoušky a praktickou případovou studii vycházející z pracovních situací. Certifikace tak vyžaduje jiný výkon než prosté dokončení lekce; její vztah ke konkrétní pozici však závisí na tom, jaké úkoly daná práce obnáší.

Portfolio, certifikace a diagnostický test proto není vhodné zaměňovat. Portfolio ukazuje konkrétní výstup a způsob jeho vysvětlení. Certifikace dokládá splnění stanovených požadavků, zatímco diagnostika pomáhá určit úroveň v dílčí oblasti. Při změně kariéry může být užitečné získat všechny, ale jeden průkazný projekt vypovídá o jiné schopnosti než dobrý výsledek znalostního testu.

Předplatné určuje, kolik praxe je dostupné

Bezplatný účet DataCampu umožňuje otevřít první kapitolu kurzů a jen omezenou část praktických úloh. Placený Premium rozšiřuje přístup k výukovým cestám, cvičením a projektům. Bezplatná verze tedy může ukázat způsob výuky, ale při soustavné přípravě na datovou roli je důležité počítat s rozsahem úloh dostupných v placeném plánu. Profesní profil a možnost sdílet portfolio jsou dostupné i bez něj.

U Pluralsightu záleží na zvoleném oboru předplatného. Srovnání individuálních plánů rozlišuje Core Tech, Data+, Cloud+, Security+ a Complete; cloudová prostředí sandbox jsou vázána na vybrané plány. Complete zpřístupňuje všechny specializované oblasti, zatímco užší plán dává přednost jedné z nich. Celkový počet laboratorních scénářů na platformě proto nelze automaticky zaměnit za nabídku v každém předplatném.

Také zkušební přístup má užší rozsah než placený plán, zejména u praktických prostředí. Pro člověka, který volí Pluralsight právě kvůli laboratořím nebo sandboxu, je to podstatnější omezení než délka seznamu videokurzů. U DataCampu je obdobně důležité, zda vybraná datová cesta obsahuje projekt dostupný v daném plánu. Hodnotu předplatného určuje přístup k požadované práci, nejen k výuce o ní.

Která volba lépe odpovídá kariérní změně

DataCamp má přednost, pokud chcete stavět schopnost pracovat s daty a ukázat dokončenou analýzu. Pluralsight je vhodnější pro cloud, kyberbezpečnost a role vyžadující širší IT záběr, diagnostiku znalostí a technické scénáře. U datového inženýrství záleží na tom, zda cílová práce směřuje více k datovým transformacím, nebo k provozu prostředí.

Volba tak stojí na konkrétním pracovním úkolu. Pro analytika je silným výsledkem vysvětlitelný datový projekt; pro specialistu na infrastrukturu může být cennější zvládnutý postup v odpovídající laboratoři. Teprve potom má smysl porovnat, který plán takovou praxi skutečně zpřístupňuje.

Přečtěte si také:

• Webnode, nebo Wix: česká jednoduchost soupeří s dražší volností
• Greenhouse, nebo Lever: strukturované pohovory soupeří s vestavěným CRM
• DIP u Portu, nebo Fio: 0,3 % ročně soupeří s poplatkem za pokyn