DataLab कैसे दुनिया भर के शिक्षार्थियों को सक्षम बना रहा है

हमने अपने DataLab उपयोगकर्ताओं से बात की ताकि यह जान सकें कि इस टूल का उपयोग करते हुए उनके अनोखे अनुभव कैसे रहे। किसने सोचा था कि एक साधारण इन-ब्राउज़र टूल इतना बहुउद्देशीय प्लेटफ़ॉर्म बन सकता है? जानने के लिए पढ़ते रहिए।

अपना पोर्टफोलियो बनाने के लिए आदर्श टूल

हमारा पहला पड़ाव है Richard Pallangyo के साथ—मूल रूप से तंजानिया से, Richard वर्तमान में संयुक्त राज्य अमेरिका में रहते हैं। अपनी स्नातक डिग्री सफलतापूर्वक पूरी करने के बाद, वे अब डेटा साइंस और सॉफ़्टवेयर में करियर बनाना चाहते हैं।

DataCamp पर अपनी लर्निंग यात्रा के दौरान Richard ने DataLab की खोज की: “जब तक मेरे पास इंटरनेट की पहुँच है, मुझे लगता है कि मैं DataLab का उपयोग करना ही पसंद करूँगा।” हम इससे अधिक सहमत नहीं हो सकते! Richard ने कुल नौ DataLab प्रकाशन किए हैं जिनका उपयोग उन्होंने विभिन्न नौकरी साक्षात्कारों के लिए पोर्टफोलियो बनाने में किया। अपने एक साक्षात्कार के दौरान, उन्होंने अपने विस्तृत पोर्टफोलियो को साझा करने के लिए अपना DataCamp प्रोफ़ाइल इस्तेमाल किया।

उन्हें मेरे प्रोजेक्ट्स में से एक बहुत रोचक लगा और वे चाहते थे कि मैं साक्षात्कार में उसके बारे में बात करूँ।

Richard Pallangyo

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के अवसर

अगली बातचीत हुई Jorge Rodriquez Ramos से, जो बायोफिज़िक्स में पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ता हैं। Jorge की अकादमिक दुनिया में आमतौर पर MATLAB ही पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा है, लेकिन R से शुरुआती परिचय के बाद वे Python तक पहुँचे और फिर वापस मुड़कर नहीं देखा।

Jorge ने एक सहकर्मी की सिफारिश पर DataCamp शुरू किया और 14 पाठ्यक्रम पूरे कर डाले!

DataCamp पर अपस्किलिंग के बाद, Jorge ने DataLab का उपयोग अपनी नई सीखी हुई बातों को व्यवहार में लाने के लिए किया। उन्होंने DataLab में सरल लेकिन बेहद स्पष्ट डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाए जिन्हें वे अपने सहकर्मियों के साथ साझा करते हैं—यह उन पारंपरिक, स्थिर प्लॉट्स का विकल्प है जिनका अकादमिक जगत में अब भी प्रचलन है। Jorge ऐसे लोगों को जानते हैं जो अब भी Fortran 90 और 77 में कोड लिखते हैं, तो आसान-से-पढ़े जाने वाले विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए DataLab का उपयोग करके वे सचमुच “कर्व से आगे” हैं।

नई अर्जित डेटा कौशलों को व्यवहार में उतारना

अंत में, हमारी बातचीत हुई Sanjay से, जो भारत में प्री-फाइनल ईयर के छात्र हैं और गणित व कंप्यूटिंग में प्रमुख के साथ-साथ प्रायिकता और सांख्यिकी के विषय-विशेषज्ञ के रूप में फ्रीलांस कार्य भी करते हैं।

उनके दोस्तों ने उन्हें DataCamp से परिचित कराया और वे जल्दी ही स्किल और करियर ट्रैक्स के प्रशंसक बन गए: “इंस्ट्रक्टर अत्यंत जानकार हैं, सब कुछ व्यावहारिक उन्मुख है—कमाल है।” उनके दोस्तों ने यह भी याद दिलाया कि DataCamp का DataLab नाम का नया प्रोडक्ट है, जिसे उन्होंने फिर एक्सप्लोर करना शुरू किया। (मेरी राय? Sanjay के अच्छे दोस्त हैं।)

Sanjay का COVID-19 डेटा पर DataLab प्रकाशन Kaggle के एक डेटासेट पर आधारित था और इसे उनके प्रोफ़ेसर द्वारा दिए गए एक अकादमिक असाइनमेंट के लिए बनाया गया था। उन्होंने DataLab के बाहर काम शुरू किया और जल्दी ही समझ गए कि DataLab से उनका काम काफी आसान हो जाएगा। उन्होंने DataCamp से सीखी बातों के आधार पर एक गहन विश्लेषण तैयार किया, उसे प्रकाशित किया, और अपने प्रोफ़ेसर को बस एक लिंक भेजकर सबमिट भी कर दिया।

मेरी ज़्यादातर जानकारी मुझे DataCamp के स्किल ट्रैक्स और करियर ट्रैक्स से मिली। मैंने वही कौशल अपने DataLab प्रोजेक्ट में लागू किए।

Sanjay N.

आगे क्या?

DataLab आपका एक-स्थान समाधान है—अपना विश्लेषण लिखने, चलाने और साझा करने के लिए। और इतना लचीला व बहुउद्देशीय टूल होने के साथ, संभावनाएँ अनंत हैं।

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