कर्मचारी स्पॉटलाइट: मार्टेन

DataCamp में आप क्या करते हैं और आपका सामान्य दिन कैसा दिखता है?

शुरुआत में मैं कोर करिकुलम टीम में कंटेंट डेवलपर था, जहाँ मैं R और Python पाठ्यक्रमों पर काम करता था। फिर मैं करिकुलम एक्सपैंशन में आ गया, जहाँ मेरा फोकस Tableau और Power BI पर है। यह बताना कठिन है कि एक सामान्य दिन कैसा होता है क्योंकि काम काफ़ी विविध होता है, लेकिन आम तौर पर यह दो तरीकों में से किसी एक तरह से चलता है।

पहला यह कि मैं यह रिसर्च करता हूँ कि किसी सॉफ़्टवेयर में सर्टिफाइड होने के लिए क्या-क्या ज़रूरी है, और फिर एक मोटी रूपरेखा बनाता हूँ ताकि देखा जा सके कि उसे एक उपयोगी कोर्स में बदला जा सकता है या नहीं। इसके बाद वैचारिक पाठ, अभ्यास, और डेमो वीडियो बनाना होता है। दूसरा तरीका यह है कि हम किसी बाहरी विषय विशेषज्ञ के साथ काम करते हैं, जो बताता है कि कोर्स में क्या सामग्री होनी चाहिए और उसे कैसे प्रस्तुत करना चाहिए। फिर हम उस सामग्री को Teach में लागू करते हैं, जो कोर्स बनाने का DataCamp का टूल है। अभी मैं एक साथ दो पाठ्यक्रमों पर काम कर रहा हूँ, लेकिन हम प्रक्रिया में सुधार कर रहे हैं ताकि एक साथ और अधिक पाठ्यक्रम संभाल सकें।

क्या आप कभी स्वयं भी ये पाठ्यक्रम पढ़ाते हैं?

कंटेंट डेवलपर होने के नाते मुझे यह बहुत पसंद है कि हमें इंस्ट्रक्टर बनने का भी अवसर मिलता है। मुझे यह पसंद है कि आप दुनिया भर के लोगों तक पहुँचते हैं, और मेरे लिए तो यह बहुत अच्छा अनुभव था जब मैंने पहली बार कोई कोर्स जारी किया और मुझे अपने नेटवर्क से बाहर के लोगों से प्रतिक्रिया मिली।

आपकी रुचि की शुरुआत कहाँ से हुई?

मेरा बैकग्राउंड विज्ञान में है—मैंने एक्वाटिक इकोलॉजी में पीएचडी की—और उसी दौरान मेरा सामना जटिल डेटासेट्स से हुआ और मुझे अपना डेटा विश्लेषण स्वयं करना पड़ता था। ये विश्लेषण अक्सर काफ़ी विशिष्ट होते थे, और उस समय R आज जितना विकसित नहीं था। मुझे याद है कि R में ग्राफ़ बनाना बड़ा मुश्किल था, और हमारी शुरुआती कक्षाएँ कुछ डरावनी लगती थीं—किसी को ठीक से समझ नहीं आता था कि हम क्या कर रहे हैं। अपनी पीएचडी के बाद के चरणों में मुझे यह समझ आया कि अपनी विश्लेषण प्रक्रियाओं को स्वयं कोड कर पाने का कितना महत्व है।

मेरी पीएचडी का एक प्रमुख फोकस भूमि उपयोग के जल गुणवत्ता और छोटे जल निकायों में मच्छरों की उपस्थिति पर प्रभाव की जाँच करना था। पीएचडी पूरी करने के बाद मुझे एक हैकाथॉन में भाग लेने का अवसर मिला जो डेंगू बुखार—एक मच्छरजनित रोग—के फैलाव पर केंद्रित था। इसी के ज़रिए मुझे डेटा साइंस की नई तकनीकों और टूल्स से परिचय हुआ, और हैकाथॉन में पुरस्कार जीतने से मुझे डेटा साइंस कंसल्टेंट की अपनी पहली नौकरी मिली।

आप DataCamp तक कैसे पहुँचे?

उस समय अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों की कमी थी, इसलिए हम स्वयं को प्रशिक्षित करने के तरीके ढूँढ रहे थे। तभी मुझे DataCamp के बारे में पता चला। मुझे सिखाने का इंटरैक्टिव तरीका और प्रैक्टिस एक्सरसाइज़ बहुत पसंद आईं। एक कंसल्टेंट के रूप में, मैंने मशीन लर्निंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, और डैशबोर्ड बनाने जैसे प्रोजेक्ट्स पर काम किया, लेकिन अपने काम का सबसे पसंदीदा हिस्सा था क्लाइंट्स या छात्रों को वर्कशॉप देना। मैंने सोचा कि पढ़ाने का काम फुल-टाइम करने का कोई तरीका होना चाहिए। साथ ही, मेरे पास शिक्षण में मास्टरʼस भी है, इसलिए मैं हमेशा से शिक्षा की ओर आकर्षित रहा हूँ, और जब मैंने DataCamp में नौकरी का अवसर देखा, तो इसे अपने उस जुनून का पीछा करने का आदर्श मौका माना।

DataCamp में किसी भूमिका के लिए आवेदन करने वाले लोगों को आप क्या सलाह देंगे?

काफ़ी कुछ इस पर निर्भर करता है कि वे किस विभाग में आवेदन कर रहे हैं, लेकिन मेरे मामले में, यह बहुत अच्छा होता है जब आप प्लेटफ़ॉर्म को जानते हैं, कुछ कोर्स कर चुके हैं, और समझते हैं कि सामग्री कैसे प्रस्तुत की जाती है। नए साथियों को अपने प्रोजेक्ट्स पर काम करने की मिलने वाली स्वतंत्रता का अनुभव होगा—हालाँकि ज़रूरत पड़ने पर मदद उपलब्ध रहती है। DataCamp में काम करने की एक और खासियत यह है कि सुधार की हमेशा गुंजाइश रहती है। नए फ़ीचर्स लगातार आते रहते हैं, इसलिए नए सुझाव देने और चीज़ें आज़माने से न डरें। कंटेंट टीम की पृष्ठभूमियाँ भी विविध हैं। मेरे अलावा हमारे पास बिज़नेस इंजीनियरिंग और इकोनॉमिक्स, मार्केटिंग एनालिसिस, कंप्यूटर साइंस, बायोस्टैटिस्टिक्स, साइकोलॉजी, जियोलॉजी, और सोशियोलॉजी जैसे क्षेत्रों के लोग हैं, और यही विविधता डेटासेट्स, अभ्यासों और वैचारिक अंतर्दृष्टियों के लिए रोचक विचार लाती है। संक्षेप में, अगर आप डेटा साइंस में आना चाहते हैं या कंटेंट डेवलपर के रूप में शुरुआत करना चाहते हैं, तो आपका बैकग्राउंड बाधा नहीं है।

काम के बाहर आपने “ConForte Symphonic” नाम का एक ऑर्केस्ट्रा शुरू किया था, क्या वह अभी भी सक्रिय है?

हाँ, मेरी पत्नी और मैंने इसे शुरू किया था! हम हमेशा ऑर्केस्ट्रा में बजाते रहे हैं, लेकिन शौकिया स्तर पर बजाने के अवसर बहुत कम होते हैं। इसलिए, हमने 2019 के अंत में अपना ऑर्केस्ट्रा स्थापित करने का फैसला किया। हमने तीन चैरिटी कॉन्सर्ट किए और आगे की योजनाएँ बना रहे थे, लेकिन फिर महामारी आ गई। हाल ही में हमें फिर से कार्यक्रम करने की हरी झंडी मिल गई है, और हम आने वाले कॉन्सर्ट्स के लिए उत्साहित हैं।

इसी बीच, मैं ConForte के डेटा का उपयोग करके बेहतर निर्णय लेने के तरीकों पर भी काम कर रहा हूँ। उदाहरण के लिए, मैंने रिग्रेशन का उपयोग करके हमारे चैरिटी कॉन्सर्ट्स के लिए बिकने वाले टिकटों की संख्या का अनुमान लगाया, और हमने सही निर्णय लिया कि आरंभ में योजना बनाए गए दो की बजाय तीन कॉन्सर्ट करें—और तीनों हाउसफुल रहे।

क्या आपको लगता है कि ऐसे प्रोजेक्ट्स के लिए DataCamp में अच्छी सहायता मिलती है?

ऑनबोर्डिंग के दौरान मेरी हमारे COO, मार्टिन, से हमारे ऑर्केस्ट्रा की स्थापना के बारे में बात हुई, और वे इसमें काफ़ी रुचि ले रहे थे। आम तौर पर भी वे लोगों की दिलचस्पियों के बारे में जानने के इच्छुक रहते हैं, खासकर जब बात किसी साइड-प्रोजेक्ट की स्थापना की हो। मैं इसे विन-विन स्थिति मानता हूँ: आप खाली समय में जो कौशल सीखते हैं, उन्हें अपनी रोज़मर्रा की नौकरी में लगा सकते हैं, और इसका उलटा भी, तो यह दोनों क्षेत्रों में आपको प्रेरित रखता है।

खाली समय में आपको क्या करना पसंद है?

मुझे यह बहुत अच्छा लगता है कि हम फिर से संगीत बजा रहे हैं, लेकिन इसके अलावा मेरा अधिकतर समय हमारे दो (जल्द ही तीन) बच्चों के साथ बीतता है। पढ़ाने का शौक होने के नाते उन्हें दुनिया को पहली बार देखते और समझते हुए देखना बहुत सुखद रहा है। मुझे उनकी समझ विकसित करना पसंद है, इसलिए अगर वे कोई सवाल पूछते हैं तो कभी मैं जवाब दे देता हूँ, तो कभी उल्टा सवाल करता हूँ ताकि वे खुद सोचें—दरअसल आप कह सकते हैं कि यह कुछ-कुछ मशीन लर्निंग जैसा है: वे उदाहरण और पुनरावृत्ति से सीखते हैं, और मशीन लर्निंग भी यूँ ही काम करती है। बहुत सारे उदाहरण देखकर, वे जानते हैं कि किन परिस्थितियों में क्या दोहराना है। खैर, अब जब वे गर्मियों की छुट्टियों पर हैं, तो परिवार के साथ अधिक समय बिताना अच्छा रहेगा।

क्या आप DataCamp में मार्टेन के साथ जुड़ना चाहेंगे? हम वर्तमान में New York; London; Leuven, Belgium; और रिमोट स्थानों पर हायरिंग कर रहे हैं। खाली पद देखें।