नतीजतन, संगठन अपनी डेटा दक्षता तेज़ करने और काम के प्रवाह में सीखने को समाहित करने के लिए आंतरिक डेटा साइंस स्किल अकादमियाँ बना रहे हैं। यह इन्फोग्राफिक DataCamp for Business ग्राहकों से सीखी गई डेटा अकादमी बनाने की 5 सर्वश्रेष्ठ प्रथाएँ प्रस्तुत करेगा।
डेटा अकादमी बनाने के लिए 5 सर्वश्रेष्ठ प्रथाएँ
1. सीखने को रूपांतरणात्मक परिणामों से जोड़ें
सुनिश्चित करें कि आपके सीखने के उद्देश्य आपके व्यावसायिक लक्ष्यों के अनुरूप हों और “कौशल-आधारित” परिणाम तय करने से बचें। इससे आप अपने प्रशिक्षण के प्रभाव को बेहतर तरीके से माप सकेंगे और उच्च-ROI पहलों को प्राथमिकता मिलना सुनिश्चित होगा।
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कौशल-आधारित परिणामों के उदाहरण |
रूपांतरणात्मक परिणामों के उदाहरण |
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1,000 लोगों को Python में अपस्किल करना है |
फ्रंटलाइन कर्मचारियों को Tableau और SQL पर अपस्किल करके डेटा टीम को भेजे जाने वाले टिकटों में कमी लाएँ |
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फ्रंटलाइन कर्मचारियों को मशीन लर्निंग में अपस्किल करना है |
टाइम सीरीज़ एनालिसिस कौशल के साथ सप्लाई चेन प्लानिंग के लिए पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार करें |
2. सहभागिता बढ़ाने पर ध्यान दें
सीखने वालों की भागीदारी और संलग्नता आपकी डेटा अकादमी को अपनाने के लिए बेहद महत्वपूर्ण है। एक बिना रुकावट वाला लर्निंग वातावरण अपनाएँ, और अधिकतम प्रभाव के लिए अपने भीतर के मार्केटर को सक्रिय करें। यहाँ कुछ रणनीतियाँ हैं जिन्हें आप अपना सकते हैं:
- अपनी सभी संचार सामग्री में अपनी डेटा अकादमी होमपेज का लिंक दें
- एक आंतरिक पॉडकास्ट शुरू करें
- सीखने वालों की प्रशंसापत्र वीडियो बनाएँ
- महीने के उत्कृष्ट शिक्षार्थी का कार्यक्रम शुरू करें
- सीखने वालों के लिए विशेष कार्यक्रम और लाभ
- आंतरिक विशेषज्ञों के साथ लंच-एंड-लर्न कार्यक्रम शुरू करें
- सुनिश्चित करें कि आपके सीखने के संसाधन सभी कौशल स्तरों के लिए उपयुक्त हों, डेटा उपभोक्ताओं से लेकर तकनीकी शिक्षार्थियों तक
- ऐसे अनुभवात्मक सीखने को प्राथमिकता दें जो शिक्षार्थियों को अपने कौशल लागू करने दे
3. अलग-अलग सीखने की विधियों के साथ काम करें
सिर्फ वीडियो-आधारित सीखने से आगे बढ़ें और एक ऐसा लर्निंग इकोसिस्टम बनाएँ जो अलग-अलग सीखने की विधियों का सम्मिश्रण करे। सीखने की विधियों में शामिल हैं:
- ऑनलाइन कोर्स: ऐसे विक्रेताओं का चयन करें जो प्रैक्टिशनर्स को एप्लिकेशन-रेडी बनने में मदद करें
- कम्युनिटी ऑफ प्रैक्टिस: ऐसा स्थान बनाएँ जहाँ शिक्षार्थी अपनी सीखने की यात्रा पर चर्चा कर सकें
- मल्टीमोडल लर्निंग: अपनी सीखने वालों की यात्रा के हिस्से के रूप में पॉडकास्ट, वेबिनार, श्वेतपत्र, ब्लॉग पोस्ट और इन्फोग्राफिक्स का उपयोग करें
- ब्लेंडेड लर्निंग: अपने स्वयं के लर्निंग प्रोग्राम्स को स्केल करने के लिए स्वयं-नेतृत्वित सीखने को प्रशिक्षक-नेतृत्वित सीखने के साथ मिलाएँ
- हैकाथॉन और विशेषज्ञ वार्ताएँ: समुदाय को और मज़बूत करने के लिए अपने संगठन के डेटा विशेषज्ञों का लाभ उठाएँ
4. व्यक्तिगत सीखने के पथ बनाएँ
डेटा साक्षरता एक जैसा सब पर लागू होने वाला कौशल नहीं है। अपने संगठन के भीतर अलग-अलग व्यक्तित्वों के लिए व्यक्तिगत सीखने के पथ बनाएँ। डेटा पर्सोना के बारे में इस श्वेतपत्र में और जानें।
5. अपने प्रशिक्षण के प्रभाव को मापें और दोहराएँ
यह मापना महत्वपूर्ण है कि डेटा अकादमी चरण #1 में परिभाषित रूपांतरणात्मक परिणामों के विरुद्ध कैसी प्रदर्शन कर रही है। यहाँ कुछ सामान्य मापन रणनीतियाँ हैं जिन्हें आप अपना सकते हैं।
- असेसमेंट: असेसमेंट समय के साथ आपके शिक्षार्थियों में कौशल विकास को समझने का बेहतरीन तरीका हैं
- अपनाव (Adoption): लर्निंग संसाधनों की पूर्णताएँ, कोर्स से अर्जित XP, और प्लेटफ़ॉर्म पर बिताया गया समय सहभागिता मापने के अच्छे संकेतक हो सकते हैं
- एंगेजमेंट और रिटेंशन मेट्रिक्स: भागीदारी और नामांकन दरें, तथा ईमेल एंगेजमेंट मीट्रिक्स, यह समझने में मदद करते हैं कि शिक्षार्थी आपके प्रोग्राम से कितने जुड़े हैं।
- व्यवहार परिवर्तन: आपके संगठन में शिक्षार्थी डेटा के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, रूपांतरणात्मक परिणामों पर प्रभाव, और शिक्षार्थियों बनाम गैर-शिक्षार्थियों की रिटेंशन दरें—ये व्यवहार परिवर्तन और ROI के मज़बूत संकेतक हैं