मैंने DataCamp Certification क्यों चुना

मैं लगभग एक वर्ष से डेटा साइंस में करियर बदलने की दिशा में काम कर रही थी। लेकिन आर्किटेक्चर में अपनी उस समय की नौकरी के भारी कार्यभार के कारण, मैं उतनी तेजी से आगे नहीं बढ़ पाई जितनी शुरुआत में योजना बनाई थी।

इसलिए, जैसे ही मैंने DataCamp Certification देखा, मैं उत्साहित हो गई—मुझे पता था कि यह मेरे करियर परिवर्तन के अगले कदम को अनलॉक करने में मदद करेगा। मैंने अपनी नौकरी छोड़ने और डेटा साइंस में वास्तविक प्रगति पर ध्यान केंद्रित करने का फैसला किया।

मैंने मूल रूप से किसी विश्वविद्यालय के Master of Applied Data Science कार्यक्रम के लिए आवेदन करने की योजना बनाई थी, लेकिन वहाँ पढ़ने की लागत काफी अधिक थी। इसके बजाय, मैंने DataCamp के माध्यम से सीखना चुना क्योंकि मुझे इस प्लेटफ़ॉर्म का इंटरैक्टिव अनुभव पसंद आया और कौशल तेजी से निखारने का यह सबसे किफायती तरीका लगा।

सीखना शुरू करने के लगभग तीन महीने बाद मैंने DataCamp का नया प्रमाणन देखा। समय बिल्कुल सही था क्योंकि मैं यह न जान पाने से निराश महसूस करने लगी थी कि मैं कितनी प्रगति कर रही हूँ। मैंने प्रमाणन के आकलन और चुनौतियों पर काम करना शुरू किया, और हर एक के साथ मेरा आत्मविश्वास बढ़ता गया।

मैंने प्रमाणन के लिए कैसे तैयारी की

मैं यथाशीघ्र Data Scientist Certification लेना चाहती थी, इसलिए मैंने तुरंत सभी आवश्यकताओं और दस्तावेज़ों की समीक्षा शुरू कर दी। मैंने परीक्षाओं के प्रारूप के बारे में जाना और यह भी कि आकलनों में मुझे केवल बहुविकल्पीय प्रश्नों के बजाय कोडिंग के खाली हिस्सों को भरना होगा।

चूँकि मुझे Python का कुछ पूर्वज्ञान था, मैंने अपनी कमजोरियों में मदद करने वाले पाठ्यक्रम लेकर तैयारी शुरू कर दी। मैंने DataCamp पर उपलब्ध कई प्रोजेक्ट्स पर भी काम किया।

प्रमाणन का अनुभव और केस स्टडी

मैंने DataCamp Certification के पुराने संस्करण से होकर गुज़री जिसमें तीन हिस्से थे—आकलन, एक कोडिंग चुनौती, और एक केस स्टडी। हर आइटम पास करने पर जो उत्साह और उपलब्धि का अहसास होता था, वह मुझे पसंद आया। हालाँकि, जब मुझे डेटासेट मिला, तो केस स्टडी अपेक्षा से अधिक चुनौतीपूर्ण लगी। 

मेरे लिए, केस स्टडी प्रमाणन में सबसे अधिक मूल्य जोड़ती है क्योंकि यह यह जाँचने का प्रभावी तरीका है कि क्या आप अपने सभी कौशल और ज्ञान को किसी व्यावसायिक परिदृश्य में लागू कर सकते हैं। इस उच्च स्तर के अनुप्रयोग के लिए डेटा साइंस की समग्र तस्वीर होना और यह समझना ज़रूरी है कि किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए अपने टूलकिट का उपयोग कब करना है।

केस स्टडी के लिए ग्रेडिंग रुब्रिक महत्वपूर्ण थी। मैंने अध्ययन करते समय हर श्रेणी के अनुरूप महत्त्वपूर्ण सांख्यिकीय और मॉडलिंग अवधारणाओं तथा कोड्स का सारांश बनाया। मैंने अपने संदर्भ नोट्स तैयार किए ताकि यदि नियत समस्या पर काम करते समय कुछ कोड्स भूल जाऊँ, तो जितनी जल्दी हो सके उत्तर खोज सकूँ।

प्रमाणन से मिला मूल्य

DataCamp द्वारा Data Scientist के रूप में प्रमाणित होना बहुत सार्थक रहा है। प्रमाणन मिलने के बाद मैं लैंडस्केप आर्किटेक्ट के अपने पिछले करियर से निकलकर एक edtech कंपनी में डेटा के साथ काम करने वाली पूर्णकालिक नौकरी हासिल कर सकी।

इस अनुभव ने मुझे एक महत्वपूर्ण जीवन पाठ सिखाया—हमेशा अपने लक्ष्यों को हासिल करने के लिए कोई वैकल्पिक या रचनात्मक तरीका ढूँढ़ें। प्रमाणन प्रक्रिया के दौरान, मेरे पति ने प्रमाणन के मूल्य पर प्रश्न उठाया और कोई दूसरा रास्ता आज़माने का सुझाव दिया। हालाँकि, मेरी सफलता ने उन्हें गलत साबित किया और मेरे नए करियर में आने वाली चुनौतियों का सामना करने का आत्मविश्वास बढ़ाया।