Per questo post del blog, abbiamo parlato con tre studenti per capire come l’uso di DataLab abbia favorito i loro percorsi di apprendimento e li abbia aiutati a migliorare le prospettive di carriera.
L’ambiente ideale per fare upskilling
Muhammad Salman è uno specialista di scienze comportamentali a Singapore che ha utilizzato DataCamp per fare upskilling in analisi dei dati con R.
Dopo aver iniziato a usare DataCamp per interesse verso l’IA, lungo il percorso ha capito che i suoi interessi erano più in linea con R. Grazie a DataCamp ha fatto il passaggio e da inizio anno si allena con costanza, avendo completato in totale 15 corsi!
Muhammad ha utilizzato DataLab come strumento per proseguire il suo percorso di apprendimento e applicare le nuove competenze in ambito dati.
L’ambiente ideale per lo sviluppo personale
Nathan, product manager in edX, ha iniziato a usare DataCamp all’inizio del 2017. All’epoca lo utilizzava per scoprire Python e l’analisi dei dati e ha completato oltre 15 corsi e percorsi di carriera in data science!
Una volta che DataLab è stato rilasciato, ha iniziato a usarlo come portfolio con un duplice obiettivo: primo, collegare tutto ciò che ha imparato mettendolo in pratica; secondo, costruire un registro di apprendimento di tutti i corsi e i progetti completati, visibile sul suo profilo. Spiega inoltre che l’obiettivo principale era creare un artefatto del suo modo di pensare—"ciò che so fare" rispetto a "ciò che non so fare".
Per Nathan, l’idea di DataLab non era solo acquisizione di conoscenza, ma anche memorizzazione e pratica. Questo si vede nella sua pubblicazione su DataLab dedicata ad Airbnb a New York, basata su un dataset di Kaggle, che gli è sembrata particolarmente vicina perché stava prenotando il viaggio di nozze. Sono proprio queste piccole cose a rendere la pratica e l’applicazione delle tue competenze ancora più appaganti.
DataLab è stato lo strumento ideale per spingere davvero al limite ciò che avevo imparato in data science. - Nathan
Nathan inizierà il suo master in Applied Data Science questo autunno all’Università del Michigan. Afferma che DataCamp lo ha aiutato a essere ammesso e non vediamo l’ora di scoprire le cose straordinarie che realizzerà!
Lo strumento di coding online più comodo
Ray proviene dal settore farmaceutico ma punta a diversificare verso la data science. Per riuscirci, si è iscritto a un corso di laurea magistrale alla UC Boulder per dare slancio alla carriera.
Ray usa principalmente DataLab come strumento per costruire il suo portfolio a fini di sviluppo professionale. Ha messo a frutto le sue competenze per pubblicare un’ampia gamma di analisi, da uno studio su salute e ricchezza a livello globale fino a giochi di dadi. DataLab è diventato il suo strumento di riferimento per esercitarsi e applicare il codice.
La proposta di valore unica offerta da DataLab, come l’ambiente di coding basato su cloud senza installazione, è ciò che Ray trova più allettante:
Quello che mi piace di più di DataLab è che posso crearmi quasi una sorta di pseudo-cloud in cui posso... accedere a un unico punto e continuare a lavorare. - Ray
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