要說免費的，好像也不太算，其實比較利用Microsoft的visual studio附送的來學習。唯一缺點就是都只有英文。

登入windows

只要有用過如skype、hotmail、office、github等windows的服務，就可以用該帳密來登入。若沒有，也可以去申請一下，之後就照著windows所給的步驟做就可以了。連接在此
但是，在這邊提醒一下，若你是最最一般的普通人，沒有花錢或有學校、公司當背景的，那你所擁有的學習平台福利只有以下:

1. DataCamp 2個月
2. Pluralsight 1個月
3. Linkedin Learning 1個月

但是，其實除了這些學習平台以外，還有別的福利，例如Power BI 和 Visual Studio的一些福利。

DataCamp

身為資料科學教育平台的龍頭，裡面資源多到不行，並且都是直接可以在線上操作，不需要煩惱環境架設之類的問題。
若你是新手的話，會建議你去選Career Tracks裡面有工具以及職業的分類，例如你想用python當machine learning engineer、或是用R當statistican，你可以點下你想成為的職業，裡面包含了你所需要知道的基本知識，總共約20幾堂課，讓你從最基礎開始，從coding、EDA、data cleaning到machine learning都有。
若你是有一定程度，只是想要加強某些能力，或是想要學某些package的用途，可以去選Skill Tracks。在其中，他把所有的相關課程都包含在一個Track裡面，例如裡面有Time Series、Shiny in R、Seaborn in python等，相較於單一課程來說，會比較完整的學到相關能力。當然，有些能力可能一堂課就可以了，那種就直接查課程就好，例如regular expression或是Rmarkdown。
最後，如果你有能力，只是要來找看看有什麼好玩了，那就直接去Project看看。裡面都是利用jupyter的文件檔，有最新的資料檔，去分析各式各樣的專題。並且還有guided project，也就是說裡面會有引導，教你一步一步的完成project，讓新手剛開始不會有恐懼。
總之，我認為DataCamp提供了很棒了交流平台及學習資源，不管是對菜鳥還是老手都是。

Pluralsight

這個網站在台灣的資訊稀少的可憐，但他是2004創立，在美國專門給軟體工程師進修的老牌教育網站。這個網站主要分成兩個大區塊skills和flow，前者是給個人學習用的，後者則是給團隊的功能，但因為沒有用過，所以不多介紹。
在Pluralsight裡面，你會發現除了有一大堆的課程以外，還有一種叫path的課程群組。由於此教育平台十分專注在軟體工程師的方向，所以在path上你會看到除了單純的程式語言由淺入深，也有專門的職業訓練，也就是雖然以某程式語言為主，但基本上都是以某部分的功能做訓練，而非讓你變成程式語言達人。並且最重要的是，裡面的課程，都是有資深的軟體工程師所教導，所以許多小細節的就會特別提出來，讓你不容易在工作上卡住。
最後，他每個語言都有skill IQ，可以挑戰自己對該語言的能力。但由於我只是想學C++應付課程，所以裡面教的對我來太深了。

Linkedin Learning

雖然這是Linkedin在2015才出現的教育平台，但其實前身是1995年成立的美國老牌線上教育平台Lydia.com，而之後由Linkedin所併購。Linkedin號稱為商務版的Facebook，所以自然旗下的教育平台也多了許多與商務有關的學習影片，例如時間管理、專案管理等，但是本身有的一些軟體教學也沒有變少。
Linkedin Learning的網站進去之後，就可以在目錄裡面找尋想要的課程，他們的課程真的是五花八門，各種職場上可能會用到的都有。然而相較於上面兩者，他有一些比較不一樣的狀況:

1. 裡面很少有組合好的課程，也就是很少有像DataCamp的Path或是Pluralsight的Path的系統化排列課程，所以要自己找。
2. 裡面除了有課程外，還有video，也就是一些小型的教學影片，不知道是因為某些知識比較適合小型零散學習，還是因為他們覺得這樣比較有特色(?
3. 網頁相較於前面兩者陽春，但課程的廣度較前者廣很多。

最後一定要提醒的是

Linkedin Learning 都會給所有新帳號免費的一個月

也就是說本身免費1個月 + MS的免費1個月 = 免費2個月。所以不要一開始就直接開MS的權益。
最後，我也是用這個平台學C++，如果你也要學的話，我建議 Essential Training -> Advanced Topics -> templates and STL 這個順序去學。

總結

1. 若你就是要學Data Science或是想要得到相關資源: DataCamp
2. 若你是軟體工程師或是資工系學生，想要增進自己的話: Pluralsight
3. 若你是想學習比較general的東西，或是覺得只是想找個小課程來學: Linkedin Learning

最後，讓我們感謝微軟，讚嘆微軟，讓我們有這麼好的免費資源~