क्रिस मर्फी का करियर लक्ष्य Fortune 100 कंपनी में डेटा साइंटिस्ट बनना है। वे चीन में काम करने के अपने अनुभव और UMass मेडिकल स्कूल में डेटा एनालिस्ट की अपनी मौजूदा भूमिका का सहारा लेकर इस लक्ष्य तक पहुंचने की उम्मीद रखते हैं।
क्रिस की स्नातक डिग्री बिजनेस एडमिनिस्ट्रेशन में थी, जिसमें इंटरनेशनल बिजनेस पर केंद्रित पढ़ाई और मंदारिन चीनी में माइनर था। 2019 में स्नातक होने के बाद, उन्होंने काम के लिए चीन जाने का निर्णय लिया। उन्हें शंघाई की एक ई-कॉमर्स स्टार्टअप में नौकरी मिली, जो चीन में एक विशाल उद्योग है।
शंघाई की ई-कॉमर्स स्टार्टअप में काम करना एक बेहतरीन अनुभव था, जिसने मेरी आंखें खोल दीं कि बिज़नेस में डेटा कितना बड़ा बदलाव ला सकता है।
क्रिस की DataCamp यात्रा की शुरुआत
DataCamp ने क्रिस को डेटा एनालिस्ट पद हासिल करने में कैसे मदद की
क्रिस फरवरी 2020 की शुरुआत में कोविड-19 के कारण अमेरिका लौट आए और DataCamp के साथ अपनी यात्रा शुरू की, रोज़ाना लगभग एक घंटा अपनी डेटा स्किल्स को बेहतर बनाने में समर्पित किया। वे कई ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने वाले उत्साही शिक्षार्थी हैं, लेकिन पाते हैं कि वे DataCamp के साथ सबसे अधिक निरंतरता बनाए रखते हैं। हाल ही में उन्होंने UMass मेडिकल स्कूल में डेटा एनालिस्ट के रूप में पद स्वीकार किया और इस भूमिका को हासिल करने में मदद के लिए वे DataCamp को श्रेय देते हैं।
UMass मेडिकल स्कूल में डेटा एनालिस्ट के रूप में, मैं DataCamp से सीखी हुई स्किल्स को अपने काम में हर दिन लागू करता हूं।
एक डेटा एनालिस्ट के दिन की दिनचर्या
UMass मेडिकल स्कूल में क्रिस की रोज़मर्रा की भूमिका का बड़ा सामाजिक प्रभाव है। उनका डेटा विश्लेषण कार्य Massachusetts State Supplemental Program का समर्थन करता है, जो 4,00,000 से अधिक पात्र वृद्ध, विकलांग और नेत्रहीन प्राप्तकर्ताओं को मासिक धनराशि प्रदान करता है। वे रुझानों की पहचान करते हैं, भविष्य की नकद आवंटन का पूर्वानुमान लगाते हैं, और मौजूदा क्लाइंट्स की पात्रता स्थिति की निरंतरता सुनिश्चित करते हैं।
UMass मेडिकल स्कूल में हमारा काम सीधे हमारे क्लाइंट्स के कल्याण और आजीविका को प्रभावित करता है।
क्रिस ने अपने डेटा विश्लेषण कौशल का अभ्यास करने के लिए DataCamp का कैसे उपयोग किया
SQL, Python और सांख्यिकी में कोर्स
DataCamp पर सीखी गई स्किल्स में, क्रिस को सबसे उपयोगी स्किल्स SQL Server (रिकर्सिव क्वेरीज़, स्टोर्ड प्रोसिजर्स, रिलेशनल डेटाबेस आदि) और Python की बुनियाद, सांख्यिकी, और पैकेजेज़ (pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib, और scikit-learn) में लगती हैं।
रोज़ाना, मैं केस-विशिष्ट SQL Server join स्टेटमेंट्स का उपयोग करके नवीनतम राज्य रिकॉर्ड्स से विशिष्ट डेटा जुटाता हूं। मैं टेक्स्ट पार्सिंग फ़ंक्शंस से दैनिक रिपोर्ट्स को ऑटोमेट करता हूं। मैं डेटा मैनिपुलेशन पैकेज जैसे pandas में DataFrames को साफ़ करने की क्षमता पर भी खूब निर्भर करता हूं। मैं डेटाटाइम्स से जुड़े बहुत से डेटा के साथ काम करता हूं, इसलिए Python में तारीखों को संभालना सीखना बेहद महत्वपूर्ण रहा है।
स्किल ट्रैक्स
DataCamp सभी पृष्ठभूमियों के शिक्षार्थियों को डेटा की भाषाओं में दक्ष बनने में मदद करता है। अगर आप डेटा करियर में आना चाहते हैं या अपनी मौजूदा भूमिका में और आगे बढ़ना चाहते हैं, तो क्रिस हमारे किसी स्किल ट्रैक से शुरू करने की सलाह देते हैं।
DataCamp के स्किल ट्रैक्स क्रमिक रूप से व्यवस्थित हैं, ताकि आप पहले बुनियादी बातें सीखें, फिर अपनी नई अर्जित स्किल्स को अधिक जटिल समस्याओं पर लागू करें। ये अपनी गति से चरण-दर-चरण सीखने का एक बढ़िया तरीका हैं।
रोज़ की आदत बनाना
यदि आप अभी-अभी DataCamp के साथ अपनी यात्रा शुरू कर रहे हैं, तो क्रिस कहते हैं कि थोड़ी-सी निरंतरता बहुत दूर तक ले जाती है। आप रोज़ सीखने की आदत बना सकते हैं या अपने करियर में बदलाव लाने की प्रेरणा पाने के लिए #100DaysOfCode चैलेंज से जुड़ सकते हैं।
एक ही बार में पूरा DataCamp कोर्स करने की कोशिश न करें। कम समय में सब कुछ जल्दी-जल्दी सीखने की बजाय कई दिनों में थोड़ा-थोड़ा सीखना और उसे सुदृढ़ करना कहीं आसान और अधिक प्रभावी है।
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