DataCamp के नए वर्कस्पेस प्रोडक्ट से आप कुछ ही सेकंड में अपना डेटा विश्लेषण शुरू कर सकते हैं

हम डेटा प्रोफेशनल्स और डेटा-फ्लुएंट टीमों के लिए एक सहयोग प्रोडक्ट क्यों बना रहे हैं

जब हमने DataCamp शुरू किया, हमारा लक्ष्य था कि हर किसी के लिए ऑनलाइन डेटा साइंस सीखना आसान, आनंददायक और किफायती बने। आज, हम 70 लाख से अधिक शिक्षार्थियों तक पहुँचे हैं और 1,600 से अधिक संगठनों की डेटा-फ्लुएंसी बढ़ाने में सक्रिय रूप से मदद की है। 1,50,000 से अधिक सब्सक्राइबर्स के पास आज DataCamp की पहुँच है और इससे भी अधिक लोग DataCamp Donates और DataCamp for the Classroom के माध्यम से नि:शुल्क लाभ उठा रहे हैं। फिर भी, जैसे ही वे वास्तव में डेटा पर काम करना शुरू करते हैं, लगभग सभी को गंभीर चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।

डेटा प्रोफेशनल्स और डेटा टीमों की चुनौतियाँ—और यह क्यों मायने रखता है

जिस तरह डेटा साइंस सीखना आसान होना चाहिए, उसी तरह डेटा साइंस का काम करना भी आसान, आनंददायक और सहयोगात्मक होना चाहिए। भले ही डेटा प्रोफेशनल्स की संख्या तेज़ी से बढ़ी है, लेकिन ऐसे टूल्स बहुत कम हैं जो उपयोग में सरल हों, आसानी से स्केल हों, और इस वास्तविकता को समझें कि अलग-अलग लोग अलग तकनीकों और इंटीग्रेटेड डेवलपमेंट एनवायरनमेंट्स (IDEs) को पसंद करते हैं।

नतीजतन, आज के डेटा साइंटिस्ट्स उतने उत्पादक नहीं हैं जितने हो सकते हैं। सच कहें तो, हममें से कई डेटा साइंटिस्ट्स इन्फ्रास्ट्रक्चर और इंजीनियरिंग के कामों में बहुत समय गंवाते हैं—चाहे वह मशीन सेटअप करना हो, सही डेटा ढूँढ़ना और उसकी पहुँच पाना हो, या डैशबोर्ड और रिपोर्ट्स डिप्लॉय करना हो। हमें अपने शिक्षार्थियों और ग्राहकों से ये चुनौतियाँ सुनने को मिलती हैं, और DataCamp में हमने भी खुद इनका सामना किया है।

इसके अलावा, डेटा साइंटिस्ट्स अकेले काम नहीं करते। टीम सेटिंग में डेटा साइंस का काम करना उतना कठिन नहीं होना चाहिए, जितना आज है। डेटा साइंटिस्ट्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले अधिकांश टूल्स में बुनियादी सहयोग सुविधाएँ भी नहीं हैं। हैरानी की बात है कि डेटा टीमों के बीच सहयोग अक्सर ईमेल, Slack, या अन्य मैसेजिंग टूल्स के ज़रिए कोड और डेटा साझा करके होता है। वर्ज़न कंट्रोल ऐसे टूल्स से किया जाता है जो सॉफ्टवेयर इंजीनियर्स के वर्कफ़्लो के लिए बने हैं और डेटा साइंटिस्ट्स के लिए सहज नहीं हैं—और अधिकांश डेटा टीमों में क्वालिटी कंट्रोल की कमी पर तो बात ही न करें। यह जानना कि कौन-सा विश्लेषण, डैशबोर्ड या रिपोर्ट अब भी सटीक है, टीम के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। डेटा प्रोफेशनल्स की चुनौतियाँ वास्तविक हैं और आमतौर पर टीम में शामिल होने के पहले दिन से ही शुरू हो जाती हैं।

संगठन भी नुकसान उठाते हैं क्योंकि उनके पास ऐसा केंद्रीय स्थान नहीं होता जहाँ सभी इनसाइट्स एकत्र हों और जहाँ डेटा प्रोफेशनल्स एक-दूसरे से सीख सकें। कुछ इनसाइट्स नोटबुक्स में रहती हैं, कुछ PDF रिपोर्ट्स में, और कुछ Looker और Metabase जैसे स्वामित्व वाले एनालिटिक्स टूल्स में—और यह सिलसिला चलता रहता है। इसका परिणाम यह होता है कि इनसाइट्स खो जाती हैं, प्रयासों की पुनरावृत्ति होती है, और डेटा प्रोफेशनल्स के साथ काम करने वाले बिज़नेस उपयोगकर्ताओं और नेतृत्व में हताशा पैदा होती है।

उपयुक्त टूलिंग का यह अभाव वास्तव में उत्पादक डेटा प्रोफेशनल्स और डेटा-फ्लुएंट संगठनों के बीच दीवार बनता है। भले ही BI-शैली के उपयोगकर्ताओं के लिए काफी नवाचार हुआ है, लेकिन जो डेटा प्रोफेशनल्स गहराई में जाकर Python और R की ताकत से इनसाइट्स निकालना चाहते हैं, उनके लिए यह अक्सर सच नहीं होता।

DataCamp किस दिशा में काम कर रहा है

हम चाहते हैं कि कोई भी व्यक्ति, कहीं से भी और किसी भी डिवाइस पर, संबंधित डेटा तक ऑनलाइन पहुँच सके और अपने पसंदीदा टूल या IDE से विज़ुअलाइज़ेशन, रिपोर्ट्स और डैशबोर्ड बना सके, और उन्हें अन्य डेटा प्रोफेशनल्स के साथ साझा कर सके। हम चाहते हैं कि टीमें रियल-टाइम और असिंक्रोनस—दोनों तरह से—ऑनलाइन बिना रुकावट सहयोग कर सकें। हम चाहते हैं कि टीमों के लिए बेसिक वर्ज़न और क्वालिटी कंट्रोल स्वचालित रूप से शामिल हों। अंतिम परिणाम किसी भी आकार के संगठन के लिए एक केंद्रीकृत इनसाइट्स लेयर होना चाहिए।

दूसरे शब्दों में, हम इसे उतना ही आसान बनाना चाहते हैं कि आप अपने (या अपनी कंपनी के) डेटा पर डेटा साइंस का काम कर सकें, जितना आसान DataCamp का कोई कोर्स करना है।

हम वहाँ कैसे पहुँचेंगे

रोम एक दिन में नहीं बना था। हम फिलहाल इस प्रोडक्ट का निर्माण कर रहे हैं और अगले 12 से 18 महीनों में चरणबद्ध रोलआउट की योजना है।

सबसे पहले, हम चाहते हैं कि हमारे शिक्षार्थियों के लिए DataCamp से—चाहे वह प्रोजेक्ट्स के रूप में हो या कोर्सेज़ के रूप में—अपनी सीख को Jupyter जैसे लोकप्रिय IDE में ले जाना बेहद आसान हो। उद्योग और अकादमिक जगत में पहले से व्यापक रूप से उपयोग किए जा रहे टूल्स के साथ काम करना, अर्जित कौशलों को वास्तविक वातावरण में लागू करने की एक महत्वपूर्ण कड़ी है। इसके अतिरिक्त, उपयोगकर्ता वर्कस्पेस में किए जा रहे अपने काम को प्रकाशित और साझा कर सकेंगे।

अगले चरण में, हम आपके डेटा को कनेक्ट करना और डेटासेट्स अपलोड करना सहज बनाएँगे, जिससे उपयोगकर्ता रोज़मर्रा के डेटा साइंस कार्यों के लिए DataCamp का उपयोग शुरू कर सकें। आगे चलकर, जब उपयोगकर्ता अपने काम की समीक्षा या संपादन के लिए सहयोगियों को आमंत्रित करेंगे, तो कोड और एनवायरनमेंट आपस में लिंक्ड और स्व-निहित होंगे, ताकि अलग-अलग प्रोजेक्ट्स और अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के बीच सही पैकेज वर्ज़न का इस्तेमाल करने की चिंताएँ अतीत की बात बन जाएँ।

हम डेटा टीमों के लिए रियल-टाइम और असिंक्रोनस सहयोग को बहुत हद तक बेहतर बनाने पर भी ध्यान देंगे। आज लगभग हर टीम प्रोडक्ट रियल-टाइम सहयोग, कमेंटिंग और टैगिंग की सुविधा देता है। ऐसा कोई कारण नहीं कि डेटा टीमों को इस कार्यक्षमता से वंचित रखा जाए, लेकिन अक्सर आज यही स्थिति है।

अंत में, जैसे-जैसे प्रोडक्ट परिपक्व होगा, हम संगठनों के लिए और सुविधाएँ जोड़ते रहेंगे, और अपने एंटरप्राइज़ लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म के लिए पहले से निर्मित व्यापक यूज़र मैनेजमेंट आर्किटेक्चर का लाभ उठाएँगे। उदाहरण के लिए, एडमिन्स को केवल एक बार डेटाबेस कनेक्शन निर्दिष्ट करना होगा और यह प्रबंधित करना होगा कि किसे किस डेटा तक पहुँच है। दूसरी ओर, डेटा साइंटिस्ट्स जब अपना विश्लेषण शुरू करेंगे, तो उनके पास सही डेटा कनेक्शन्स पहले से उपलब्ध होंगे।

डेटा फ्लुएंसी में सुधार और डेटा साइंस का लोकतंत्रीकरण, DataCamp के मिशन का मूल है। यह प्रोडक्ट उस लक्ष्य की दिशा में एक अहम कदम है, और यही कारण है कि हम मानते हैं कि इस प्रोडक्ट का बेसिक संस्करण हमेशा के लिए नि:शुल्क होना चाहिए।

यदि आप डेटा टीमों के सहयोग करने के तरीके को बदलने में रुचि रखते हैं, तो हमें [email protected] पर ईमेल करें। आप सीधे Filip Schouwenaars से संपर्क कर सकते हैं, जो इस नए प्रोडक्ट के निर्माण का नेतृत्व कर रहे हैं, या हमारे CTO, Dieter De Mesmaeker से। हम अपनी टीम में प्रतिभाशाली इंजीनियर्स की तलाश में रहते हैं। अभी आवेदन करें!