Data Science 課程給 coursera 賺了多少錢?

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不知題主這裡說的是JHU的「Data Science」系列，還是廣義的數據科學、商業分析類課程。

分兩部分試著答一下：

單JHU「Data Science」：

因為JHU的這個系列是C站最早的數據科學系列，網路上有比較多的數據。

最權威的數據應該是來自課程創始人之一Roger D. Peng的2015年7月的文章：

The Massive Future of Statistics Education

這裡方便快速瀏覽，簡單截取翻譯一下：

選課情況：

• 截至2015年3月，累計有接近700,000 人至少學習了這個specialization里的一門課。
• 課程每月開班， 2015年4月的R Programming 課程有接近45,000 人選課。
• 開課的第一年，大約每個月有182,507選課。

完成情況：

• 課程平均完成率： 6%
• 「Signature Track」 (付費證書) 下的完成率： 67%.
• 截至2014年10月，（系列上線7個月），有663 人選了最後的 capstone project（意味著已經學習完之前的9門課。
• 截至 2015年4月, 一共有1,158 完成了整個specialization(包含capstone project）

收入估算：

Class Central上2015年2月的文章Data Science Specialization Makes Coursera Millions in Revenue 中估出了350萬的收入。（這個估算使用的價格是49刀每門）

另外，這個系列課程有過幾次價格調整，

• 2015年3月的時候似乎短暫地漲價到96刀（翻倍），引起論壇爭議。
• 現在（2016年2月），這門課又降價到全部29刀一門，一個系列29*10=290刀

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多扯一點，如果是看廣義的數據科學類課程的話。

因為其他課程開課較晚缺少數據所以無法做出估算。

然而還是可以看到一些數據的，比如：

課程數量

• 截至2016年2月，在Coursera的"Data Analysis"類別下，有11個Specialization系列
• 除了Johns Hopkins的「Data Science」是10門一個系列，剩下都是4-6門課組成的。
• 還剩下大約15門的非系列課程（單個課程）

  

  課程價格：

無聊的答主去C站統計下課程價格（不含整個系列一起enroll的折扣）：

• UPenn Wharton的「Business Analytics」 系列定價最高：504刀（79*4+195）
• UC San Diego的「Big Data」系列：324刀（29*1+59*5）
• Duke的「Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business Specialization」：295刀（59*5）
• JHU 的「Data Science」系列：290刀（29*10）
• Essec的「Strategic Business Analytics 」系列：236刀（59*4）
• UW的「Data Science at Scale 」系列：236刀（59*4）

可以看到，除了降價到29刀（原來49刀）JHU課程，剩下的數據分析類課程的價格都在59+刀的檔次。

每門課程大約4-6周，每周工作量並不大，這個價格是否算高呢？

然而不能離開供求談價格：

• 哈佛商業評論將數據科學家被評為「The sexiest job in the 21st century」

Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century

• 麥肯錫估計, 截至2018年數據科學領域將有 140,000 -190,000 的空缺崗位，這還不包括其他崗位在當今背景下也需要掌握一定的數據分析能力。

到2020年，big data驅動的GDP將佔美國總GDP的0.8%-1.7%,(不包括對傳統行業的add value）

Game changers: Five opportunities for US growth and renewal

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一些相關的「題外話」

個人感受：

作為一個完成過11門MOOC的在線學習愛好者，我卻對最近的ds課程相當失望：

Duke的"From Excel to SQL"系列, 我快進一門水過的, 到第二門實在覺得差勁, 退課。

Wharton的"Business Analytics" 系列只選了專業最相關的People analytics一門實在粗製濫造, 沒有乾貨！要知道People analytics是HR領域的#1趨勢，這門課卻既不data-driven，又HR知識淺薄。（然而wharton的網課也不是第一天水了，比如analyzing global trends誰上誰知道。。。）

有著相同感受的還有很多友人：

Quora上這個問題下的回答：

https://www.quora.com/Is-it-worth-it-to-pay-9-*-49-for-a-data-science-specialization-on-Coursera

https://www.quora.com/Reviews-of-Coursera-Data-Science-Specialization-Track

DS類MOOC是否盈利空間巨大，答案應該是肯定的。優質的教育資源值得學習者投資，

然而MOOC是不是在Scale去追求「Massive」的時候喪失了一些質量，是值得關注的。

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今天收到 coursera 的信, 告訴我已經完成全部 data science 的全部課程和 Project. certificate 會不久後發出.

裡面提到了幾個有意思的數字:

1. 2015年共280萬人報名了課程. (免費)
2. 共發出8萬5千張證書 (每學一個付費課程, 可獲得一張證書).
3. 500 人堅持到最後參加的 capstone project. (共9門課 + 1 capstone project)

我不知道這8萬5千張證書到底發給了多少學生, 讓我們假設大多數同學只學了1-2付費門課就放棄了. 一共有5萬個付費同學. 也就是說 2% 付費轉化率. 那麼這5萬個付費同學給 coursera 貢獻了 316萬美元. (第一門課 $29, 剩下的 $49).

而這50000個同學裡面, 只有 500個堅持到了最後. 1% 畢業率… 在線課程果然是全靠自覺啊…

現在就有意思了. 500個畢業的同學一共只貢獻了 25萬美元學費. 剩下的將近300萬學費都是打醬油的同學貢獻的. 你們真是有錢任性啊….

裡面很多假設條件, 而且沒有考慮 financial aids. 這個不清楚有多少.

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純題外話:

我報名了UCSD的Big Data全套課程

目前完成了前面四門(第五門這周開始 最後一門下個月開始)

沒交錢的 完成了JHU的Data Science(除了Capstone) 以及UW的Data Science at Scale 前兩門

給我的感覺就是兩個字 失望。

再也沒有幾年前第一次上Machine Learning的那種感覺了

不是說這些課程學不到東西 只能說相比投入的時間和精力而言 得到的東西非常少

現在覺得還是看有些學校的Data Science實體課的Lecture note和作業更加實在

更加系統 也更加全面

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