“有很多事情我们做的并不完美，但这可能是当时当刻唯一正确的决定。”
——托尼老师
《Nature》杂志早在2008年第一次提出“Big Data”的概念，到2015年国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》，标志着大数据正式上升至国家战略，再到2017年的大数据市场全面打开，各省市积极响应中央号召，大数据行业出现井喷之势。
与大数据紧密相关的教育行业当然也不甘落后，各类培训认证课程也如雨后春笋般席卷各大网络平台，真可谓是“迅雷不及掩耳盗铃”。（逃...(ૢ˃ꌂ˂ૢ)）
今天来给大家简单介绍一个免费的大数据学习资源平台——DataCamp
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：957205962，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
从名字组成就可以得知，Data Camp (Campus) —— “数据校园”。官网对于DataCamp的官方介绍为 ：
“DataCamp offers interactive R, Python, Sheets, SQL and shell courses. All on topics in data science, statistics and machine learning. Learn from a team of expert teachers in the comfort of your browser with video lessons and fun coding challenges and projects.”
“DataCamp提供了交互式的R，Python，Sheets，SQL，和Shell的课程，覆盖了数据科学，统计学和机器学习上的所有话题。通过视频课程，有趣的编程挑战和项目，来从一组专家团队中学习。”
我是在刚刚搜资料时无意间进入到这个社区的，最初是被它吸引的是网站简洁的版面设计和清晰的框架构成。可以从首页清晰的找到课程-Courses，打开后可以看到将数据科学按工具技术和研究领域的不同模块进行了细分。
点击R语言模块，可以看到里面包含了近200门R语言的课程，并且把每门课程对应的授课老师，职位和研究领域都进行了标注。我们点击第一门课程“Introduction to R”。
打开后可以看到R语言介绍这门课程对应的章节目录，试验了半小时，完成了几个测试后，发现每完成一个章节，系统都会自动记录课程整体完成进度和累计的经验值。
而具体到每一节课程练习的形式是如下这样，包括练习的题目，指导，虚拟的R语言编程和运行环境。通过题目完成每一道题目的要求，运行代码后提交结果，来考核自己的完成情况。
除了开头提到的模块版式和布局，另一个吸引我的亮点就是交互式的学习环境，相比于在本地环境下，对照着视频课程和书本，不断的build，run和debug，这种交互式的学习方式可以很好地帮助我们，摆脱过程中的枯燥乏味，就像有一个虚拟在线的老师，每一步的操作有什么问题，都会及时的提醒你改正，并给予专业而正确的指导。
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：957205962，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
除了课程和练习资源，我们还可以通过DataCamp下载到不同数据工具的速查手册，手册可以帮助我们在实际的项目中，快速检索并锁定解决方案。以下截取三张R语言的速查表：
data.table is an R package that provides a high-performance version of base R’s data.frame with syntax and feature enhancements for ease of use, convenience and programming speed:
The tidyverse is a powerful collection of R packages that are actually data tools for transforming and visualizing data. All packages of the tidyverse share an underlying philosophy and common APIs.
eXtensible Time Series (xts) is a powerful package that provides an extensible time series class, enabling uniform handling of many R time series classes by extending zoo:
总结：知识是学不完的，工具也是不断更新优化的，保持一颗接受变化的心，去拥抱大数据带来的挑战。曾经有人告诉我，最好的学习方法不是系统学习后再去实践，而是在实践过程中查漏补缺。当然，我觉得呢，因人而异，后者可能时间上更短，但前者掌握的更深更全面。具体情况，具体分析，能选择最适合自己，最能解决当下和长远问题的方案最好。
关于DataCamp，暂时没办法给大家带来更多的介绍了，因为我也才是刚刚注册账号使用了半小时而已。不过我已经添加到了收藏夹，待我解决了当下的问题，后面再来详细的总结DataCamp的学习内容。