DataCamp में हमारा मिशन छात्रों को भविष्य के लिए सही डेटा कौशल प्रदान करना है। हमारा मानना है कि डेटा शिक्षा एक बुनियादी मानव अधिकार है, और इसी कारण हमने 2017 में DataCamp for Classrooms शुरू किया – एक पहल जिसके तहत कॉलेज और विश्वविद्यालय के प्रोफेसरों तथा उनके छात्रों को DataCamp तक निःशुल्क पहुँच दी गई। 2021 में, डेटा साइंस के लोकतंत्रीकरण को आगे बढ़ाने के स्पष्ट विज़न के साथ, DataCamp for Classrooms का दायरा बढ़ाकर इसमें अमेरिकी हाई स्कूल कक्षाओं के लिए निःशुल्क पहुँच भी शामिल की गई।
2021 में, 3,750 से अधिक कक्षाओं के 100,000 से अधिक छात्र और शिक्षक DataCamp for Classrooms में नामांकित थे। इसका अर्थ है DataCamp की बढ़ती विशेषज्ञ सामग्री — 360+ इंटरैक्टिव कोर्स, 50+ क्युरेटेड लर्निंग पाथ्स, और 100+ वास्तविक जीवन परियोजनाएँ — के साथ-साथ छात्रों की भागीदारी बढ़ाने और उनकी सीखने की प्रगति को ट्रैक करने के लिए बनाए गए कई टूल्स तक निःशुल्क पहुँच। इन टूल्स में से एक सबसे शक्तिशाली टूल है DataLab। DataCamp for Classrooms में नामांकित छात्रों को DataLab का असीमित उपयोग मिलता है, जो एक ऑनलाइन IDE है जो उन्हें डेटा प्रोजेक्ट्स पर मिलकर काम करते हुए व्यावहारिक कोडिंग अनुभव प्रदान करता है।
इस पोस्ट में, हम बताएँगे कि DataLab क्या है और शिक्षक तथा प्रशिक्षक किस तरह इस टूल का उपयोग अपने पाठ्यकार्य के हिस्से के रूप में करके अपने छात्रों के डेटा साइंस कौशल में सुधार कर सकते हैं।
DataLab क्या है?
DataLab DataCamp का AI-सक्षम डेटा नोटबुक है, जो उपयोगकर्ताओं को कोड लिखने, डेटा का व्यक्तिगत या सामूहिक विश्लेषण करने, और डेटा से मिली अंतर्दृष्टियाँ साझा करने की सुविधा देता है। दूसरे शब्दों में, आप DataLab को विशेष रूप से डेटा साइंस के लिए बनाए गए Google Docs के समान समझ सकते हैं। यह सीखने से लेकर वास्तविक उपयोग तक डेटा साइंस को ले जाने का एक आदर्श टूल है।
कुछ मायनों में, DataLab Jupyter Notebooks जैसा है, और इसकी एक प्रमुख ताकत इस प्लेटफ़ॉर्म के साथ पूर्ण अंतरसंचालितता है। वास्तव में, DataCamp के नोटबुक संपादक से JupyterLab पर बिना रुकावट स्विच करना संभव है। DataLab में वास्तविक-समय सहयोग, कमेंटिंग, टैगिंग और शेयरिंग जैसी प्रमुख सुविधाएँ शामिल हैं, जो डेटा साइंस परिदृश्य में आज भी अक्सर अनुपस्थित रहती हैं।
DataLab क्लाउड-आधारित, ब्राउज़र में चलने वाला टूल है, यानी इसे उपयोग करना शुरू करने के लिए किसी इंस्टॉलेशन या डाउनलोड की आवश्यकता नहीं होती। कक्षा में यह बहुत समय बचाता है, क्योंकि छात्रों के कंप्यूटर पर किसी सेटअप की ज़रूरत नहीं पड़ती।
DataLab R, Python, और SQL को सपोर्ट करता है, और Mac, Windows, तथा Linux पर उपलब्ध है। डेटा साइंस के लिए आवश्यक सभी सॉफ़्टवेयर और आमतौर पर उपयोग होने वाले पैकेज उपलब्ध हैं। इसका इंटरफ़ेस सहज और उपयोगकर्ता के अनुकूल है, जो इसे हर तरह की डेटा प्रोफ़ाइल के लिए उपयोगी और छात्रों के लिए आदर्श बनाता है।
कक्षा में DataLab का उपयोग कैसे करें
DataLab को DataCamp for Classrooms में नामांकित शिक्षकों और छात्रों के लिए एक केंद्रीय टूल के रूप में रूपायित किया गया है। यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि DataCamp for Classrooms के लिए आवेदन करने वाले सभी समूह Teams प्लान पर होते हैं और समूह का हर सदस्य निःशुल्क Teams लाइसेंस प्राप्त करता है! यही बात DataCamp Donates समूहों पर भी लागू होती है। Teams प्लान उन छोटे और बड़े DataCamp समूहों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स पर सहयोग करना चाहते हैं। संपादक — प्रायः प्रशिक्षक और शिक्षक — समूह खाते में वर्कबुक और इंटीग्रेशंस बना, संपादित, निष्पादित, प्रकाशित और साझा कर सकते हैं।
कम से कम दो उपयोग परिदृश्य ऐसे हैं जिनमें DataLab शैक्षिक परिदृश्यों का समर्थन कर सकता है:
छात्र सहयोग को बढ़ावा दें
अपने व्याख्यान/पाठ्यकार्य के आधार पर स्वयं असाइनमेंट बनाएँ
छात्र सहयोग को बढ़ावा दें
DataLab नोटबुक्स में वास्तविक-समय और असिंक्रोनस दोनों तरह के सहयोग का समर्थन करता है और अलग-अलग अभिगम अधिकारों के साथ आपकी वर्कबुक्स साझा करने की सुविधा देता है। यह सुविधा छात्रों के लिए सहपाठियों के साथ कोडिंग असाइनमेंट या डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स पर काम करने के लिए बिल्कुल उपयुक्त है। यह पेयर प्रोग्रामिंग जैसी नवाचारी कोडिंग कार्यविधियों को आज़माने की ठोस नींव भी बन सकती है, जो छात्रों के सीखने के अनुभव को बेहतर, उनकी भागीदारी को अधिक, और परस्पर संवाद को प्रोत्साहित कर सकती है।
छात्रों को एक ही प्रोजेक्ट पर दूसरों के साथ सहयोग करने देने के लिए, आपको बस शेयरिंग कॉन्फ़िगरेशन सेट करना है ताकि आप नियंत्रित कर सकें कि वर्कबुक और/या प्रकाशन को कौन देख या संपादित कर सकता है।
वर्कबुक साझा करते समय आप सहयोगियों को कई भूमिकाएँ दे सकते हैं (व्यूअर, कमेंटर, एडिटर, और ओनर)। भूमिकाओं की यह उपलब्धता असाइनमेंट या प्रोजेक्ट को शिक्षक और छात्रों की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप ढालने में बहुत उपयोगी हो सकती है।
अपने व्याख्यान/पाठ्यकार्य के आधार पर स्वयं असाइनमेंट बनाएँ
डेटा दक्षता सुधारने की सबसे अच्छी रणनीति है करके सीखना। यही वह सोच है जिसके आधार पर सभी DataCamp कोर्स बने हैं, जिन तक DataCamp for Classrooms में नामांकित छात्र पहुँच सकते हैं। इस दर्शन का पालन करने के इच्छुक शिक्षकों के लिए DataLab एक आदर्श टूल है।
मान लीजिए कोई शिक्षक चाहता है कि छात्र असाइनमेंट के हिस्से के रूप में एक Jupyter Notebook पूरा करें। उन्हें बस समूह खाते में छात्रों के साथ असाइनमेंट लिंक साझा करना है। जैसे ही छात्र असाइनमेंट पूरा कर लें, वे अपना असाइनमेंट लिंक शिक्षक के साथ साझा कर दें। असाइनमेंट की समीक्षा करते समय शिक्षक को पुनरुत्पादन क्षमता की चिंता नहीं करनी पड़ेगी, क्योंकि DataLab पृष्ठभूमि में यह सुनिश्चित करता है कि सभी आवश्यक सॉफ़्टवेयर और पैकेज इंस्टॉल हों।
निष्कर्ष
यदि आप DataCamp for Classrooms कार्यक्रम के लिए आवेदन करने पर विचार कर रहे शिक्षक या प्रोफेसर हैं, तो हमें आशा है कि यह पोस्ट आपको निर्णय लेने में मदद करेगी। यदि आप पहले से इसका उपयोग कर रहे हैं, तो हमें उम्मीद है कि ये पंक्तियाँ आपके कोर्स को अगले स्तर तक ले जाने में सहायक होंगी।
हम समझते हैं कि जानने के लिए बहुत कुछ है। यदि आप Classrooms के लिए Datalab का लाभ उठाने के बारे में और जानना चाहते हैं, तो हम आपको यह वेबिनार रिकॉर्डिंग देखने की सलाह देते हैं, जिसमें Filip Schouwenaars आपको यह दिखाएँगे कि कैसे:
एक नोटबुक को GitHub रिपॉजिटरी में जोड़ें
शेयर करने योग्य URL बनाएँ
एंड-यूज़र्स के लिए अनुभव कैसा होगा, यह देखने के लिए किसी लिंक का उपयोग करें
अंत में, हम आपको DataLab की डॉक्यूमेंटेशन अवश्य पढ़ने की सलाह देते हैं, जिसमें इस टूल के उपयोग और DataLab for Classrooms के उपयोग पर विस्तृत मार्गदर्शन दिया गया है।
DataCamp में हमारा मिशन छात्रों को भविष्य के लिए सही डेटा कौशल प्रदान करना है। हमारा मानना है कि डेटा शिक्षा एक बुनियादी मानव अधिकार है, और इसी कारण हमने 2017 में DataCamp for Classrooms शुरू किया – एक पहल जिसके तहत कॉलेज और विश्वविद्यालय के प्रोफेसरों तथा उनके छात्रों को DataCamp तक निःशुल्क पहुँच दी गई। 2021 में, डेटा साइंस के लोकतंत्रीकरण को आगे बढ़ाने के स्पष्ट विज़न के साथ, DataCamp for Classrooms का दायरा बढ़ाकर इसमें अमेरिकी हाई स्कूल कक्षाओं के लिए निःशुल्क पहुँच भी शामिल की गई।
2021 में, 3,750 से अधिक कक्षाओं के 100,000 से अधिक छात्र और शिक्षक DataCamp for Classrooms में नामांकित थे। इसका अर्थ है DataCamp की बढ़ती विशेषज्ञ सामग्री — 360+ इंटरैक्टिव कोर्स, 50+ क्युरेटेड लर्निंग पाथ्स, और 100+ वास्तविक जीवन परियोजनाएँ — के साथ-साथ छात्रों की भागीदारी बढ़ाने और उनकी सीखने की प्रगति को ट्रैक करने के लिए बनाए गए कई टूल्स तक निःशुल्क पहुँच। इन टूल्स में से एक सबसे शक्तिशाली टूल है DataLab। DataCamp for Classrooms में नामांकित छात्रों को DataLab का असीमित उपयोग मिलता है, जो एक ऑनलाइन IDE है जो उन्हें डेटा प्रोजेक्ट्स पर मिलकर काम करते हुए व्यावहारिक कोडिंग अनुभव प्रदान करता है।
इस पोस्ट में, हम बताएँगे कि DataLab क्या है और शिक्षक तथा प्रशिक्षक किस तरह इस टूल का उपयोग अपने पाठ्यकार्य के हिस्से के रूप में करके अपने छात्रों के डेटा साइंस कौशल में सुधार कर सकते हैं।
DataLab क्या है?
DataLab DataCamp का AI-सक्षम डेटा नोटबुक है, जो उपयोगकर्ताओं को कोड लिखने, डेटा का व्यक्तिगत या सामूहिक विश्लेषण करने, और डेटा से मिली अंतर्दृष्टियाँ साझा करने की सुविधा देता है। दूसरे शब्दों में, आप DataLab को विशेष रूप से डेटा साइंस के लिए बनाए गए Google Docs के समान समझ सकते हैं। यह सीखने से लेकर वास्तविक उपयोग तक डेटा साइंस को ले जाने का एक आदर्श टूल है।
कुछ मायनों में, DataLab Jupyter Notebooks जैसा है, और इसकी एक प्रमुख ताकत इस प्लेटफ़ॉर्म के साथ पूर्ण अंतरसंचालितता है। वास्तव में, DataCamp के नोटबुक संपादक से JupyterLab पर बिना रुकावट स्विच करना संभव है। DataLab में वास्तविक-समय सहयोग, कमेंटिंग, टैगिंग और शेयरिंग जैसी प्रमुख सुविधाएँ शामिल हैं, जो डेटा साइंस परिदृश्य में आज भी अक्सर अनुपस्थित रहती हैं।
DataLab क्लाउड-आधारित, ब्राउज़र में चलने वाला टूल है, यानी इसे उपयोग करना शुरू करने के लिए किसी इंस्टॉलेशन या डाउनलोड की आवश्यकता नहीं होती। कक्षा में यह बहुत समय बचाता है, क्योंकि छात्रों के कंप्यूटर पर किसी सेटअप की ज़रूरत नहीं पड़ती।
DataLab R, Python, और SQL को सपोर्ट करता है, और Mac, Windows, तथा Linux पर उपलब्ध है। डेटा साइंस के लिए आवश्यक सभी सॉफ़्टवेयर और आमतौर पर उपयोग होने वाले पैकेज उपलब्ध हैं। इसका इंटरफ़ेस सहज और उपयोगकर्ता के अनुकूल है, जो इसे हर तरह की डेटा प्रोफ़ाइल के लिए उपयोगी और छात्रों के लिए आदर्श बनाता है।
कक्षा में DataLab का उपयोग कैसे करें
DataLab को DataCamp for Classrooms में नामांकित शिक्षकों और छात्रों के लिए एक केंद्रीय टूल के रूप में रूपायित किया गया है। यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि DataCamp for Classrooms के लिए आवेदन करने वाले सभी समूह Teams प्लान पर होते हैं और समूह का हर सदस्य निःशुल्क Teams लाइसेंस प्राप्त करता है! यही बात DataCamp Donates समूहों पर भी लागू होती है। Teams प्लान उन छोटे और बड़े DataCamp समूहों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स पर सहयोग करना चाहते हैं। संपादक — प्रायः प्रशिक्षक और शिक्षक — समूह खाते में वर्कबुक और इंटीग्रेशंस बना, संपादित, निष्पादित, प्रकाशित और साझा कर सकते हैं।
कम से कम दो उपयोग परिदृश्य ऐसे हैं जिनमें DataLab शैक्षिक परिदृश्यों का समर्थन कर सकता है:
छात्र सहयोग को बढ़ावा दें
DataLab नोटबुक्स में वास्तविक-समय और असिंक्रोनस दोनों तरह के सहयोग का समर्थन करता है और अलग-अलग अभिगम अधिकारों के साथ आपकी वर्कबुक्स साझा करने की सुविधा देता है। यह सुविधा छात्रों के लिए सहपाठियों के साथ कोडिंग असाइनमेंट या डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स पर काम करने के लिए बिल्कुल उपयुक्त है। यह पेयर प्रोग्रामिंग जैसी नवाचारी कोडिंग कार्यविधियों को आज़माने की ठोस नींव भी बन सकती है, जो छात्रों के सीखने के अनुभव को बेहतर, उनकी भागीदारी को अधिक, और परस्पर संवाद को प्रोत्साहित कर सकती है।
छात्रों को एक ही प्रोजेक्ट पर दूसरों के साथ सहयोग करने देने के लिए, आपको बस शेयरिंग कॉन्फ़िगरेशन सेट करना है ताकि आप नियंत्रित कर सकें कि वर्कबुक और/या प्रकाशन को कौन देख या संपादित कर सकता है।
वर्कबुक साझा करते समय आप सहयोगियों को कई भूमिकाएँ दे सकते हैं (व्यूअर, कमेंटर, एडिटर, और ओनर)। भूमिकाओं की यह उपलब्धता असाइनमेंट या प्रोजेक्ट को शिक्षक और छात्रों की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप ढालने में बहुत उपयोगी हो सकती है।
अपने व्याख्यान/पाठ्यकार्य के आधार पर स्वयं असाइनमेंट बनाएँ
डेटा दक्षता सुधारने की सबसे अच्छी रणनीति है करके सीखना। यही वह सोच है जिसके आधार पर सभी DataCamp कोर्स बने हैं, जिन तक DataCamp for Classrooms में नामांकित छात्र पहुँच सकते हैं। इस दर्शन का पालन करने के इच्छुक शिक्षकों के लिए DataLab एक आदर्श टूल है।
मान लीजिए कोई शिक्षक चाहता है कि छात्र असाइनमेंट के हिस्से के रूप में एक Jupyter Notebook पूरा करें। उन्हें बस समूह खाते में छात्रों के साथ असाइनमेंट लिंक साझा करना है। जैसे ही छात्र असाइनमेंट पूरा कर लें, वे अपना असाइनमेंट लिंक शिक्षक के साथ साझा कर दें। असाइनमेंट की समीक्षा करते समय शिक्षक को पुनरुत्पादन क्षमता की चिंता नहीं करनी पड़ेगी, क्योंकि DataLab पृष्ठभूमि में यह सुनिश्चित करता है कि सभी आवश्यक सॉफ़्टवेयर और पैकेज इंस्टॉल हों।
निष्कर्ष
यदि आप DataCamp for Classrooms कार्यक्रम के लिए आवेदन करने पर विचार कर रहे शिक्षक या प्रोफेसर हैं, तो हमें आशा है कि यह पोस्ट आपको निर्णय लेने में मदद करेगी। यदि आप पहले से इसका उपयोग कर रहे हैं, तो हमें उम्मीद है कि ये पंक्तियाँ आपके कोर्स को अगले स्तर तक ले जाने में सहायक होंगी।
हम समझते हैं कि जानने के लिए बहुत कुछ है। यदि आप Classrooms के लिए Datalab का लाभ उठाने के बारे में और जानना चाहते हैं, तो हम आपको यह वेबिनार रिकॉर्डिंग देखने की सलाह देते हैं, जिसमें Filip Schouwenaars आपको यह दिखाएँगे कि कैसे:
अंत में, हम आपको DataLab की डॉक्यूमेंटेशन अवश्य पढ़ने की सलाह देते हैं, जिसमें इस टूल के उपयोग और DataLab for Classrooms के उपयोग पर विस्तृत मार्गदर्शन दिया गया है।