मैंने DataCamp पर सीखना इसलिए शुरू किया क्योंकि मुझे नहीं पता था कि अपनी डेटा साइंस कौशल को वास्तविक वित्तीय उपयोग मामलों में कैसे लागू करूँ।
DataCamp की खोज
Grant Thornton में सीखने की एक सजीव संस्कृति है, और मोहम्मद को उपलब्ध लर्निंग प्रदाताओं में DataCamp मिला। DataCamp अपने संरचित कोर्स, इंटरएक्टिव लर्निंग अनुभव, विशेषज्ञ प्रशिक्षकों, और अपनी सुविधा के अनुसार सीखने की लचीलापन के कारण मोहम्मद को अलग लगा। मोबाइल ऐप एक बड़ा बोनस था, और मोहम्मद को चलते-फिरते अभ्यास अभ्यासों को पूरा कर अपने ज्ञान को निखारना बहुत पसंद आया।
DataCamp एक सुविधाजनक वातावरण है जहाँ आप जब भी सीखने का मन करे, तुरंत जुड़ सकते हैं।
Python में फाइनेंस फंडामेंटल्स ट्रैक पूरा करने के बाद, मोहम्मद एक इंश्योरेंस क्लाइंट के लिए टाइम सीरीज़ मॉडलिंग प्रोजेक्ट कर पाए और आगे सीखते रहने के लिए वास्तव में प्रेरित हुए।
जब मैंने DataCamp पर फाइनेंस से संबंधित कुछ कोर्स पूरे कर लिए, तो वे मेरे क्लाइंट के काम के लिए बहुत उपयोगी रहे। मैं आगे बढ़ा और डेटा साइंस से संबंधित और विषयों का अन्वेषण करना शुरू किया।
डेटा साइंस में अनुप्रयोग की खाई पाटना
मोहम्मद के लिए अगली चुनौती मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में हाथ-on अनुभव पाना था। हालाँकि उन्होंने पहले अन्य लर्निंग प्रदाताओं से मशीन लर्निंग के बारे में सीखा था, फिर भी अनुप्रयोग की खाई बनी रही। इस खाई को पाटने के लिए, उन्होंने DataCamp के Data Scientist in Python करियर ट्रैक में नामांकन किया। 23 कोर्स और छह प्रोजेक्ट्स से युक्त और लगभग 90 घंटे में पूरा होने वाला यह ट्रैक DataCamp के सबसे व्यापक करियर ट्रैकों में से एक है।
DataCamp का दर्शन है "करके सीखो," इसलिए मोहम्मद को ब्राउज़र में ही वो जो सीख रहे थे उसे लागू करने पर दिया गया जोर बहुत पसंद आया। वे इंटरएक्टिव कोर्स एक्सरसाइज़, वास्तविक-विश्व डेटा सेट पर विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए नोटबुक-आधारित प्रोजेक्ट्स, और मोबाइल ऐप में अभ्यास के माध्यम से अपनी मशीन लर्निंग कौशल को निखार पाए। बाद में, वे ग्राहक-समक्ष परिदृश्यों में भी ऐसे ही प्रोजेक्ट प्रस्तुत कर सके।
मोहम्मद सीखना कभी नहीं छोड़ते। DataCamp पर 250 से अधिक कोर्स और प्रोजेक्ट पूरे करने के बाद, उनका मानना है कि एक उच्च-मूल्य वाले पेशेवर बनने के लिए उन्हें लगातार अपनी कौशल निखारनी चाहिए। वे वर्तमान में Python-केंद्रित कोर्स के अलावा Power BI, Tableau, Excel और SQL सीख रहे हैं।
क्योंकि मैं डेटा साइंस क्षेत्र में हूँ, मुझे सभी तकनीकों के बारे में जागरूक रहना चाहिए ताकि मैं कार्यस्थल में मूल्य जोड़ सकूँ।
अब मोहम्मद डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स का संयोजन करते हैं, जिसमें ग्राहकों के लिए डैशबोर्ड बनाना, सांख्यिकीय परीक्षण करना, और मशीन लर्निंग मॉडल बनाना शामिल है।
मैं जो भी ग्राहक-समक्ष काम करता हूँ, उसके लिए DataCamp बहुत मूल्यवान रहा।
मोहम्मद अपनी फर्म के भीतर प्रतिस्पर्धी DataCamp लीडरबोर्ड की भी सराहना करते हैं, जिसने परफ़ॉर्मेंस रिव्यू के दौरान उनके प्रशिक्षण प्रगति को प्रदर्शित करने में मदद की।
डेटा साइंटिस्ट के रूप में प्रमाणित होना
Grant Thornton में, DataCamp प्रमाणपत्र अनिवार्य हैं—लेकिन चूँकि मोहम्मद ने DataCamp पर बहुत सीख लिया है, इसलिए प्रमाणित होना सीधा था। मोहम्मद ने समय-सीमित आकलन पूरे किए और DataCamp Workspace के माध्यम से अंतिम व्यावहारिक केस स्टडी तक सहजता से पहुँचे। अब तक, उन्होंने Data Analyst Associate और Data Scientist Associate प्रमाणपत्र हासिल किए हैं और अब इस वर्ष Professional प्रमाणपत्र तक स्तर बढ़ाने की सोच रहे हैं।
मोहम्मद भविष्य में डेटा साइंटिस्ट बनने की आकांक्षा रखते हैं, और उन्हें लगता है कि DataCamp प्रमाणपत्र उस बदलाव को साकार करने के लिए एक मूल्यवान साख के रूप में काम करेंगे।
आकांक्षी डेटा साइंटिस्ट्स के लिए सलाह
मोहम्मद उन लोगों को, जो व्यस्त कार्य समय के साथ निरंतर सीखना संभालना चाहते हैं, प्रतिदिन एक निश्चित समय—चाहे वह सिर्फ 30 मिनट ही क्यों न हो—प्रशिक्षण के लिए आवंटित करने की सलाह देते हैं। वे प्रशिक्षण और अभ्यास के बीच संतुलन के महत्व पर भी जोर देते हैं और सुनिश्चित करने को कहते हैं कि आप ऐसा हाथ-on अनुभव हासिल करें जिसे आप सीधे अपने काम में लागू कर सकें।
निष्कर्ष
वित्तीय जोखिम अनुप्रयोगों पर Python और SQL में महारत हासिल करने की मोहम्मद की यात्रा DataCamp के साथ निरंतर सीखने की रूपांतरणकारी शक्ति को दर्शाती है। Grant Thornton में एक जोखिम विश्लेषक के रूप में, उन्हें शुरुआत में ग्राहक-समक्ष परिदृश्यों में अपनी डेटा साइंस कौशल आत्मविश्वास से लागू करने में कठिनाई हुई। हालाँकि, 250 से अधिक DataCamp कोर्स और प्रोजेक्ट पूरे करके, मोहम्मद ने अनुप्रयोग की खाई पाटी और अपने क्लाइंट-समक्ष काम में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया। उन्होंने Python, Power BI, Tableau, Excel और SQL में विशेषज्ञता पाई और Data Analyst तथा Data Scientist के रूप में प्रमाणित हुए। मोहम्मद डेटा साइंटिस्ट बनने की आकांक्षा रखते हैं और मानते हैं कि DataCamp पर सीखना उनके भविष्य के करियर में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
जोखिम विश्लेषण में सांख्यिकीय दक्षता और व्यावसायिक समझ का गहरा संयोजन शामिल होता है, जो अक्सर एनालिटिक्स भूमिका की शुरुआत में चुनौतीपूर्ण साबित होता है।
जानें कि वर्तमान में Grant Thornton में जोखिम विश्लेषक मोहम्मद ने DataCamp के साथ वास्तविक जोखिम उपयोग मामलों पर Python और SQL का लाभ उठाने का आत्मविश्वास कैसे पाया।
एक जोखिम विश्लेषक बनना
हालाँकि मोहम्मद को सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण में लंबे समय से रुचि थी, उनकी वास्तविक यात्रा बॉस्टन में इंजीनियरिंग मैनेजमेंट में मास्टर'स के दौरान शुरू हुई। पढ़ाई के दौरान, मोहम्मद ने डेटा विश्लेषण में एक विशेषज्ञता खोजी जो उनकी रुचियों से मेल खाती थी और जिसने उन्हें Granth Thornton, एक अग्रणी टैक्स ऑडिट और कंसल्टिंग फर्म, में जोखिम विश्लेषक के रूप में नौकरी तक पहुँचाया।
हालाँकि, अपनी यात्रा की शुरुआत में, मोहम्मद वास्तविक वित्तीय कार्यों में, खासकर ग्राहक-समक्ष परिदृश्यों में परिणाम प्रस्तुत करते समय, अपनी Python और SQL कौशल लागू करने में आत्मविश्वास महसूस नहीं करते थे।