DataCamp vs Dataquest (2026): quale dovresti scegliere?

Pro e contro a colpo d'occhio

Invece di incoronare un vincitore, ecco dove ciascuna piattaforma è davvero più forte. La maggior parte di questi punti sono veri compromessi, non difetti.

Prezzi: quanto paghi davvero

Sono entrambe piattaforme in abbonamento senza un piano gratuito permanente, e i prezzi cambiano con promozioni frequenti: considerali indicativi.

• DataCamp: circa $12-25 al mese con fatturazione annuale; un primo capitolo gratuito e limitato di ogni corso ti permette di provare prima di pagare.
• Dataquest: circa $25-50 al mese, con la fatturazione annuale che abbassa il costo mensile effettivo; alcune lezioni gratuite sono disponibili prima del paywall.

In sintesi, onestamente: su base strettamente mensile DataCamp è di solito la più economica delle due, ma entrambe premiano molto l'impegno annuale. Se il budget è il fattore decisivo e ti servono solo le basi, nessuna delle due batte un'opzione davvero gratuita.

Stile di insegnamento e profondità dei contenuti

Il punto di forza di DataCamp è la varietà e la gradualità. I brevi video abbassano la barriera d'ingresso e gli esercizi interattivi danno un feedback rapido e soddisfacente. Il limite che alcuni studenti incontrano è che il formato a spazi vuoti può farti completare un corso senza riuscire poi a scrivere lo stesso codice partendo da un file vuoto, ed è qui che eseguire codice vero in un playground Python aiuta a fissare ciò che hai imparato.

Il punto di forza di Dataquest è la profondità e l'autonomia. Dato che non ci sono video e scrivi più codice da solo, tende a far ricordare meglio e a dare competenze più vicine al lavoro reale, al prezzo di essere più difficile, più lento e meno guidato. I principianti che hanno bisogno di incoraggiamento a volte lo trovano intimidatorio; chi impara in autonomia di solito lo adora.

Certificati e LinkedIn

Entrambe le piattaforme rilasciano certificati di completamento per corsi e percorsi di carriera, e su entrambe sono a pagamento: stanno dietro l'abbonamento, e nessuno dei due è una credenziale accademica accreditata. Sono utili come segnale che hai studiato un argomento, ma i datori di lavoro danno molto più peso ai progetti che hai costruito che al certificato in sé.

Buono a sapersi se i certificati ti interessano: anche Coddy rilascia certificati, e sono gratis al 100%. Verificabili pubblicamente, con un pulsante "Aggiungi al profilo LinkedIn" a un clic che si comporta esattamente come quello di una piattaforma a pagamento. Coddy tratta la programmazione in generale, non specificamente la data science, ma la credenziale in sé non costa nulla.

DataCamp e Dataquest riservano entrambe i certificati a chi è abbonato. Il compromesso onesto: paghi per la profondità del programma sui dati, non per il certificato, che è in pratica un sottoprodotto a pagamento del completamento dei corsi.

Per chi è più adatta ciascuna piattaforma

Abbina la piattaforma al modo in cui ti piace davvero imparare:

• Scegli DataCamp se sei alle prime armi e vuoi varietà guidata, spiegazioni video, motivazione in stile gioco e il catalogo più ampio da esplorare.
• Scegli Dataquest se impari in autonomia, preferisci leggere e scrivere codice invece di guardare, e vuoi una pratica ricca di progetti che rispecchia i veri lavori con i dati.
• Non sceglierne nessuna (per ora) se non hai proprio le basi di programmazione: inizia prima da una piattaforma pratica e gratuita di programmazione generale, anche solo con le basi di Python, poi specializzati.

Se stai ancora decidendo se i corsi strutturati siano la strada giusta, la nostra selezione dei migliori siti per imparare a programmare confronta il panorama più ampio.

Il verdetto: quale dovresti scegliere?

Scegli DataCamp se vuoi varietà, slancio e un ingresso graduale con i video: è la scelta migliore per i principianti agli inizi e per chi ama esplorare tanti argomenti.

Scegli Dataquest se vuoi uscirne capace davvero di programmare da solo flussi di lavoro sui dati: il suo approccio basato sul testo, ricco di progetti e in cui scrivi tutto tu costruisce competenze più profonde e più pronte per il lavoro, anche se è più difficile. Nessuna delle due è sbagliata; sono fatte per studenti diversi.