हमने डेटा साइंस प्रतियोगिताएँ क्यों शुरू कीं?
हमने DataCamp की शुरुआत हर किसी को सीखते-सिखते डेटा कौशल विकसित करने में मदद करने के लिए की थी। हम लगातार नवाचार कर रहे हैं, ताकि सीखने वालों के लिए सीखने से आगे बढ़कर अपने कौशल को वास्तविक समस्याओं पर लागू करना आसान हो। उदाहरण के लिए, हमने 80 से अधिक अलग-अलग प्रोजेक्ट बनाए हैं, हमने अपना इन-ब्राउज़र टूल Workspace लॉन्च किया है, और हमने अपनी प्रमाणन परीक्षाओं में से दो को इस आधार पर डिजाइन किया है कि सीखने वाले जो जानते हैं उसे कितनी अच्छी तरह लागू कर पाते हैं।
अब हमें डेटा साइंस प्रतियोगिताओं के लॉन्च की घोषणा करते हुए खुशी हो रही है, जिनमें आप किसी डेटासेट और समस्या-विवरण के आधार पर विश्लेषण करेंगे। यह डेटा विश्लेषण Workspace नोटबुक में किया और प्रस्तुत किया जाएगा, और फिर इसे अपवोट प्रणाली और अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों के पैनल द्वारा आंका जाएगा। यहां बड़े पुरस्कार जीतने को मिलेंगे और यह आज से नियमित रूप से आयोजित होगा!
पहली DataCamp डेटा साइंस प्रतियोगिता क्या है?
हमारी पहली डेटा साइंस प्रतियोगिता, "एक ड्रिंक्स कंपनी के लिए प्रोमो रणनीति बनाना", अब लाइव है, तो अगर आप जिज्ञासु हैं तो इसे देखें।
इस चुनौती में, आपसे रूस के विभिन्न क्षेत्रों में पहले की प्रमोशनों और ऐतिहासिक शराब खपत के डेटा के आधार पर एक ड्रिंक्स कंपनी के लिए प्रोमोशन संबंधी सिफारिशें बनाने के लिए कहा गया है।
DataCamp प्रतियोगिताओं में भाग लेने से आपके करियर को क्या मिलेगा?
DataCamp Competitions का उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को वास्तविक दुनिया का डेटा साइंस अनुभव दिलाना है—वैसा ही जैसा एक डेटा विश्लेषक को आमतौर पर कार्यस्थल पर मिलता है। सभी सीखने वाले भाग लेकर अपना डेटा साइंस अनुभव और कोडिंग कौशल मजबूत कर सकते हैं, साथ ही एक मजबूत पोर्टफोलियो बनाने का अवसर मिलता है, जिसकी सामग्रियों को जजिंग प्रक्रिया के हिस्से के रूप में अपवोट स्कोर दिया जाएगा। इसके अलावा, जो भाग नहीं ले रहे हैं वे भी प्रकाशित प्रस्तुतियों से सीख सकेंगे—यह देखकर कि दूसरों ने जटिल डेटा समस्याओं के रचनात्मक समाधान कैसे निकाले।
प्रतियोगिताओं में क्या-क्या शामिल है
हर हफ्ते हमारी टीम द्वारा तैयार किए गए किसी वास्तविक डेटासेट और समस्या-विवरण पर आधारित एक नई चुनौती लॉन्च की जाती है। प्रतियोगिता शुरू होने के बाद, सीखने वालों के पास अपनी विश्लेषणात्मक रिपोर्ट पूरी करने और उसे हमारे ऑनलाइन डेटा साइंस नोटबुक Workspace का उपयोग करके प्रकाशित करने के लिए दो हफ्ते होते हैं।
एक बार अपना विश्लेषण जमा करने के बाद, आप अपनी पब्लिकेशन अपने दोस्तों और सोशल मीडिया पर साझा कर सकते हैं ताकि उस पर अपवोट मिलें। इससे उन्हें आम जनता के लिए वोटिंग शुरू होने से पहले ही प्रारंभिक अपवोट देने में मदद मिलेगी।
सबमिशन की समयसीमा के बाद जजिंग प्रक्रिया शुरू होती है। यह दो चरणों में होती है:
- DataCamp के सीखने वाले और अन्य डेटा साइंस उत्साही पब्लिकेशनों को अपवोट देते हैं, और सबसे लोकप्रिय पब्लिकेशनों की जजों द्वारा समीक्षा की जाती है।
- जज अगले हफ्ते इन पब्लिकेशनों का आकलन करते हैं और इनमें से अपनी शीर्ष पाँच चुनते हैं।
“एक ड्रिंक्स कंपनी के लिए प्रोमो रणनीति बनाना” के मामले में:
- सबमिशन 31 अक्टूबर, 2021 को रात 11:59 PM PT पर बंद हो जाएंगे और वोटिंग 1 नवंबर से शुरू होगी। इस तारीख को सभी Workspace नोटबुक पब्लिकेशन आम जनता के लिए अपवोटिंग हेतु खोल दिए जाएंगे, और आप अपनी पसंदीदा पब्लिकेशनों को अपवोट देकर उनकी जीत की संभावनाएँ बढ़ा सकेंगे।
- वोटिंग 7 नवंबर को समाप्त होगी।
- जज 5 विजेताओं का चयन करेंगे, फिर 12 नवंबर तक उनकी घोषणा करेंगे।
DataCamp प्रतियोगिताएँ किस कौशल-स्तर के लिए हैं?
DataCamp प्रतियोगिताएँ ओपन-एंडेड चुनौतियाँ हैं जिनका उद्देश्य आपके विश्लेषण, कहानी कहने और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल का परीक्षण करना है। सिफारिश के तौर पर, हम कहेंगे कि जिस टूल का आप अपने विश्लेषण में उपयोग करेंगे, उससे संबंधित स्किल ट्रैक पूरा कर लें। कुछ मायनों में DataCamp प्रतियोगिताएँ Kaggle जैसी हैं, हालांकि इनमें वास्तविक दुनिया के एनालिटिक्स पर अधिक फोकस होता है, जिससे ये व्यापक दर्शकों के लिए अधिक सुलभ बनती हैं।
आगे क्या आ रहा है?
अगर आपने अभी तक नहीं किया है, तो Facebook, Twitter, LinkedIn और Instagram पर DataCamp को ज़रूर फॉलो करें—जहाँ हम हर हफ्ते नई प्रतियोगिताओं के लॉन्च और विषय की घोषणा करेंगे!
जिज्ञासा है? आप हमारी डेटा साइंस प्रतियोगिताओं के बारे में यहाँ और जान सकते हैं, और यदि आपको कुछ प्रेरणा चाहिए तो आप हमारी Workspace प्रतियोगिता की विजेता पब्लिकेशनों को देख सकते हैं।
- पहला स्थान—Loan Data, द्वारा Kok Kwang Ng
- दूसरा स्थान—Loan Data, द्वारा Nikolaos Christoforidis
- तीसरा स्थान—Optimizing Gower Weights in Feature Engineering, द्वारा Patrick Coulombe
- चौथा स्थान—Internet News and Consumer Engagement, द्वारा Renaat de Rudere
- पाँचवां स्थान—Internet News and Consumer Engagement