DataCamp vs Dataquest (2026): Welches solltest du wählen?
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DataCamp gewinnt bei Breite, Video und einem sanften, spielerischen Einstieg; Dataquest gewinnt bei Tiefe, projektlastiger Praxis und dem Zwang, echten Code selbst zu schreiben. Beide sind kostenpflichtig, mit kostenpflichtigen Zertifikaten.
Wähle DataCamp für geführte Vielfalt und Schwung, Dataquest für tiefere eigenständige Praxis - oder starte kostenlos mit einer praxisnahen Plattform für allgemeines Programmieren, die dir trotzdem ein kostenloses, auf LinkedIn teilbares Zertifikat gibt.
DataCamp vs Dataquest: Was ist der Unterschied?
DataCamp und Dataquest sind beide Online-Plattformen zum Erlernen von Data Science - Python, R, SQL, Statistik und maschinelles Lernen - gedacht für Menschen, die in Rollen als Data Analyst, Data Scientist oder Data Engineer einsteigen wollen. Sie decken weitgehend dieselben Fähigkeiten ab, daher ist die eigentliche Entscheidung nicht, was sie lehren, sondern wie sie es lehren. Wenn du nur die Sprache selbst brauchst, deckt unser kostenloser Python-Kurs zuerst die Grundlagen ab.
DataCamp setzt auf kurze Videos, gefolgt von interaktiven Lückentext-Coding-Übungen - poliert, spielerisch und freundlich für Anfänger, die geführten Schwung mögen. Dataquest verfolgt den gegenteiligen Ansatz: gar kein Video. Seine Lektionen sind textbasiert und drängen dich, mehr Code selbst zu schreiben, mit projektlastigen Pfaden, die echte Analyst-Arbeitsabläufe widerspiegeln. Wenn du auch einen breiteren Blick auf Nachweise willst, sieh dir unseren Vergleich DataCamp vs Coursera an.
DataCamp vs Dataquest auf einen Blick
Ein fairer Direktvergleich der beiden Daten-Lernplattformen anhand der Faktoren, die tatsächlich entscheiden, welche zu dir passt. Beide lehren Python, R und SQL für die Datenarbeit - sie unterscheiden sich vor allem darin, wie sie es lehren.
| Merkmal | DataCamp | Dataquest |
|---|---|---|
| Format | Kurze Videos + interaktive Übungen im Browser | Textbasierte Lektionen, kein Video, selbst geschriebenes Coding |
| Am besten für | Geführte Vielfalt, schnelle Erfolge, spielerisches Tempo | Tiefere eigenständige Praxis und echte Arbeitsabläufe |
| Katalogumfang | Groß - Hunderte Kurse, viele Lernpfade | Kleiner, stärker fokussierte Karrierepfade |
| Projekte | Geführte Projekte verfügbar | Projektlastig, weniger an die Hand genommen |
| Preise | Etwa $12-25/Monat bei jährlicher Abrechnung | Etwa $25-50/Monat, Jahrespläne günstiger |
| Zertifikate | Abschlusszertifikate; kostenpflichtig | Abschlusszertifikate; kostenpflichtig |
| Kostenlose Stufe | Erstes Kapitel der Kurse kostenlos | Begrenzte kostenlose Lektionen, danach kostenpflichtig |
Vor- und Nachteile auf einen Blick
Anstatt einen Gewinner zu küren, hier, wo jede Plattform wirklich vorn liegt. Die meisten davon sind echte Kompromisse, keine Mängel.
Wo DataCamp gewinnt
- Viel größerer Katalog - Hunderte Kurse und Dutzende Skill-/Karrierepfade
- Video + interaktive Übungen passen zu visuellen Lernenden und absoluten Anfängern
- Polierte, spielerische Erfahrung, die die Motivation Tag für Tag hochhält
- Breite Sprachabdeckung (Python, R, SQL, Excel, Tableau, Power BI und mehr)
- Mobile App und kurze Kapitel erleichtern das Üben in kurzen Sitzungen
Wo Dataquest gewinnt
- Lektionen ohne Video, Text zuerst, die dich drängen, mehr Code selbst zu lesen und zu schreiben
- Projektlastige Pfade, die echte Analyst- und Data-Engineer-Arbeitsabläufe besser widerspiegeln
- Erzwingt eigenständiges Codieren statt Lückentexte, was tieferes Behalten aufbaut
- Straffere, fokussiertere Karrierepfade mit weniger Füllinhalten
- Realistische Umgebung - du arbeitest früher mit echten Datensätzen und Werkzeugen
Preise: was du tatsächlich zahlst
Beide sind Abo-Plattformen ohne dauerhafte kostenlose Stufe, und die Preise verschieben sich durch häufige Aktionen - behandle diese als Näherungswerte.
- DataCamp - rund $12-25/Monat bei jährlicher Abrechnung; ein begrenztes kostenloses erstes Kapitel jedes Kurses lässt dich vor dem Bezahlen reinschnuppern.
- Dataquest - rund $25-50/Monat, wobei die jährliche Abrechnung die effektiven Monatskosten senkt; eine Handvoll kostenlose Lektionen sind vor der Bezahlschranke verfügbar.
Das ehrliche Fazit: auf strikt monatlicher Basis ist DataCamp meist das günstigere der beiden, aber beide belohnen ein Jahres-Commitment stark. Wenn das Budget den Ausschlag gibt und du nur Grundlagen willst, schlägt keines eine wirklich kostenlose Option.
Lehrstil und Inhaltstiefe
DataCamps Stärke ist Breite und Sanftheit. Seine kurzen Videos senken die Einstiegshürde, und die interaktiven Übungen geben schnelles, befriedigendes Feedback. Der Kompromiss, auf den manche Lernende stoßen, ist, dass das Lückentext-Format dich einen Kurs abschließen lassen kann, ohne dass du danach denselben Code aus einer leeren Datei schreiben könntest - genau hier hilft echten Code in einem Python-Playground auszuführen, um das Gelernte zu festigen.
Dataquests Stärke ist Tiefe und Eigenständigkeit. Da es kein Video gibt und du mehr Code selbst schreibst, erzeugt es tendenziell stärkeres Behalten und ein berufsnäheres Skillset - um den Preis, schwerer, langsamer und weniger an die Hand nehmend zu sein. Anfänger, die Ermutigung brauchen, finden es manchmal einschüchternd; selbstgesteuerte Lernende lieben es meist.
Zertifikate und LinkedIn
Beide Plattformen stellen Abschlusszertifikate für Kurse und Karrierepfade aus, und bei beiden sind sie kostenpflichtig - sie liegen hinter dem Abo, und keines ist ein akkreditierter akademischer Nachweis. Sie sind nützlich als Signal, dass du ein Thema studiert hast, aber Arbeitgeber gewichten die Projekte, die du gebaut hast, weit stärker als das Zertifikat selbst.
Gut zu wissen, falls dir Zertifikate wichtig sind: Coddy stellt ebenfalls Zertifikate aus, und sie sind zu 100 % kostenlos - öffentlich überprüfbar, mit einer Ein-Klick-Schaltfläche "Add to LinkedIn profile", die sich genau wie bei einer kostenpflichtigen Plattform verhält. Coddy ist allgemeine Programmierung statt spezifisch auf Data Science ausgerichtet, aber der Nachweis selbst kostet nichts.
DataCamp und Dataquest sperren ihre Zertifikate beide hinter einem Abo. Der ehrliche Kompromiss: Du zahlst für die Tiefe des Daten-Lehrplans, nicht für das Zertifikat - das im Grunde ein bezahltes Nebenprodukt des Kursabschlusses ist.
Für wen sich welche Plattform am besten eignet
Bring die Plattform mit deiner tatsächlichen Lernweise in Einklang:
- Wähle DataCamp, wenn du Anfänger bist und geführte Vielfalt, Video-Erklärungen, spielerische Motivation und den breitesten Katalog zum Erkunden willst.
- Wähle Dataquest, wenn du selbstgesteuert bist, Code lieber liest und schreibst als zuschaust und projektlastige Praxis willst, die echte Datenjobs widerspiegelt.
- Wähle (vorerst) keines, wenn du überhaupt keine Programmiergrundlagen hast - starte zuerst mit einer kostenlosen, praxisnahen Plattform für allgemeines Programmieren - sogar den Python-Grundlagen - und spezialisiere dich dann.
Wenn du noch überlegst, ob strukturierte Kurse überhaupt der richtige Weg sind, vergleicht unsere Übersicht der besten Seiten zum Programmierenlernen das breitere Feld.
Das Fazit: welches solltest du wählen?
Wähle DataCamp, wenn du Breite, Schwung und einen sanften Einstieg mit Video willst - es ist die bessere Wahl für Anfänger in der Frühphase und für Menschen, die gern viele Themen erkunden.
Wähle Dataquest, wenn du am Ende wirklich in der Lage sein willst, Daten-Arbeitsabläufe eigenständig zu codieren - sein Text-zuerst-, projektlastiger, Selber-schreiben-Ansatz baut tiefere, berufsreifere Fähigkeiten auf, auch wenn es schwerer ist. Keines ist falsch; sie sind für unterschiedliche Lernende gebaut.
Eine kostenlose, praxisnahe Alternative zu beiden
Wenn du noch am Anfang deines Wegs stehst - oder dir breite Programmiergrundlagen durch praktisches Tun aneignen willst, bevor du dich auf Daten spezialisierst - solltest du wissen, dass es eine kostenlose dritte Option gibt. Coddy ist darauf ausgelegt, schon ab der ersten Lektion echten Code im Browser zu schreiben und auszuführen, ohne Einrichtung und ohne Kreditkarte zum Start.
Coddy ist kein Data-Science-Spezialist wie DataCamp und Dataquest, deckt aber die Grundlagen von Python, SQL und Programmierung ab, die jene Lernpfade voraussetzen - und du gehst trotzdem mit einem Nachweis hinaus:
- Kostenloser Start, keine Kreditkarte, läuft vollständig im Browser
- Jeder Kurs ist interaktiv - du tippst und führst echten Code aus, statt Videos zu schauen
- Ein kostenloses, öffentlich überprüfbares Zertifikat zum Abschluss
- Mit einem Klick "Add to LinkedIn profile" - derselbe Ablauf, für den kostenpflichtige Plattformen Geld verlangen
- Lerne durch Tun, mit sofortigem Feedback bei jedem Schritt
Das schließt sich nicht gegenseitig aus. Viele Lernende nutzen Coddy, um kostenlos Programmiergrundlagen aufzubauen, und wechseln dann zu DataCamp oder Dataquest für tiefe, fachspezifische Daten-Lernpfade, sobald sie wissen, dass sie es ernst meinen.
Coddy kostenlos testenDataCamp vs Dataquest – Häufige Fragen
Was ist besser, DataCamp oder Dataquest?
Ist DataCamp oder Dataquest günstiger?
Sind DataCamp- und Dataquest-Zertifikate für Arbeitgeber von Bedeutung?
Was ist eine gute kostenlose Alternative, um zuerst programmieren zu lernen?
Gibt Coddy Zertifikate, die du zu LinkedIn hinzufügen kannst?
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