DataLab कैसे शिक्षार्थियों के व्यक्तिगत विकास को सशक्त बनाता है

इस ब्लॉग पोस्ट के लिए, हमने तीन शिक्षार्थियों से बात की ताकि समझ सकें कि DataLab का उपयोग उनकी सीखने की यात्रा में कैसे सहायक रहा और उनके करियर के अवसरों को आगे बढ़ाने में कैसे मदद मिली।

उत्कृष्ट अपस्किलिंग वातावरण

मुहम्मद सलमान सिंगापुर में एक बिहेवियरल साइंस प्रैक्टिशनर हैं, जो R के साथ डेटा विश्लेषण में अपस्किल करने के लिए Datacamp का उपयोग कर रहे हैं।

AI में रुचि के कारण DataCamp से शुरुआत करने के बाद, उन्हें एहसास हुआ कि उनकी रुचि R के साथ अधिक मेल खाती है। DataCamp की मदद से उन्होंने रुख बदला और साल की शुरुआत से ही लगातार अभ्यास कर रहे हैं—अब तक कुल 15 पाठ्यक्रम पूरे कर लिए हैं!

मुहम्मद ने अपनी सीखने की यात्रा जारी रखने और अपने नए अर्जित डेटा कौशल लागू करने के लिए DataLab को एक टूल के रूप में इस्तेमाल किया।

आदर्श व्यक्तिगत विकास का वातावरण

Nathan, जो edX में एक प्रोडक्ट मैनेजर हैं, ने 2017 की शुरुआत में DataCamp का उपयोग शुरू किया। तब उन्होंने Python और एनालिटिक्स की खोज के लिए इसका इस्तेमाल किया और 15 से अधिक पाठ्यक्रमों और डेटा साइंस करियर ट्रैक्स को पूरा किया!

DataLab जारी होने के बाद, उन्होंने इसे दोहरे उद्देश्य वाले पोर्टफोलियो के रूप में उपयोग करना शुरू किया: पहला, अभ्यास के तौर पर सीखी गई सभी बातों को आपस में जोड़ पाना; और दूसरा, अपने सभी पाठ्यक्रमों और पूर्ण किए गए कार्यों का एक लर्नर रिकॉर्ड बनाना जिसे उनकी प्रोफ़ाइल पर देखा जा सके। वे आगे बताते हैं कि प्राथमिक लक्ष्य अपनी सोच का एक आर्किटेक्ट तैयार करना था—“मैं क्या कर सकता हूं” बनाम “मैं क्या नहीं कर सकता।”

Nathan के लिए DataLab का विचार सिर्फ ज्ञान अर्जन तक सीमित नहीं था, बल्कि रिटेंशन और अभ्यास भी था। यह उनके DataLab प्रकाशन में दिखता है, जो न्यूयॉर्क के Airbnb पर Kaggle के एक डेटासेट पर आधारित है—यह विषय उनके लिए इसलिए प्रासंगिक लगा क्योंकि वे हनीमून बुक करने की प्रक्रिया में थे। इस तरह की छोटी-छोटी बातों से अभ्यास और अपने कौशल लागू करना और भी सार्थक हो जाता है।

मेरे लिए DataLab वह आदर्श टूल था जिसने मेरी डेटा साइंस सीख को सचमुच अपनी सीमाओं तक धकेला। - Nathan

Nathan इस फ़ॉल में यूनिवर्सिटी ऑफ मिशिगन में Applied Data Science में मास्टर्स शुरू करने जा रहे हैं। वे स्वीकार करते हैं कि प्रवेश पाने में DataCamp ने उनकी मदद की, और हमें बेसब्री से इंतज़ार है कि वे कौन-कौन सी अद्भुत उपलब्धियां हासिल करने वाले हैं!

सुविधाजनक ऑनलाइन कोडिंग टूल

Ray की शुरुआत फ़ार्मास्युटिकल पृष्ठभूमि से हुई, लेकिन उनका लक्ष्य डेटा साइंस में विविधता लाना है। इसके लिए उन्होंने अपने करियर की शुरुआत को गति देने हेतु UC Boulder में स्नातकोत्तर डिग्री कार्यक्रम में दाखिला लिया।

Ray मुख्य रूप से करियर विकास के उद्देश्य से अपना पोर्टफोलियो बनाने के लिए DataLab का उपयोग कर रहे हैं। उन्होंने अपने कौशल का इस्तेमाल करते हुए तरह-तरह की अंतर्दृष्टियाँ प्रकाशित की हैं—वैश्विक स्वास्थ्य और संपन्नता के विश्लेषण से लेकर पासे के खेलों तक। Ray अभ्यास और अपने कोड को लागू करने के लिए DataLab को अपना पसंदीदा टूल बनाए हुए हैं।

DataLab का अनूठा वैल्यू प्रपोज़िशन, जैसे बिना इंस्टॉलेशन वाला क्लाउड-आधारित कोडिंग वातावरण, Ray को सबसे अधिक आकर्षक लगता है:

DataLab की जो बात मुझे सबसे अच्छी लगती है, वह यह है कि मैं लगभग एक तरह का स्यूडो-क्लाउड सेटअप कर सकता हूं, जहाँ मैं... एक ही जगह लॉग ऑन करूँ और (काम) जारी रखूँ। - Ray

यह जानने में रुचि है कि DataLab आपकी सीखने की यात्रा कैसे बेहतर बना सकता है? आज ही DataLab से शुरुआत करें!