Cameron White, Fruit of the Loom’da veri bilimi ekibinde analist ve bir DataCamp XP milyoneri. LinkedIn profilinde gururla şu yazıyor: “200’den fazla kurs, 10.000’den fazla alıştırma, bir milyondan fazla XP ve DataCamp’te neredeyse tüm beceri ve kariyer yollarını tamamladım.”
Aynı zamanda küçük bir oğlu olan yoğun bir bekar baba ve zaman onun en kıymetli varlığı.
DataCamp ile veri akıcılığı kazanmak
Bugün Cameron, Python ve R konusunda yetkin; ETL’den zaman serisi modellemeye ve metin analitiğine kadar pek çok veri bilimi görevinde uzman. Ancak beş yıl önce durum böyle değildi. Matematik ve istatistik alanında lisans programını yeni bitirmişti ve üniversitedeki çalışmaları çoğunlukla teorikti; arada birkaç uygulamalı istatistik dersi vardı. Fruit of the Loom’da bir staj buldu ve bu, yeni kurulan veri bilimi ekibinde tam zamanlı bir role dönüştü. Sorun neydi? Veri bilimcilerin gerçekte ne tür işler yaptığını ve bunları nasıl gerçekleştirdiklerini hiç bilmiyordu.
İş teklifimi aldığımı ve veri bilimci terimini duyduğumu net olarak hatırlıyorum; ama o zaman bunun tam olarak ne anlama geldiğine dair hiçbir fikrim yoktu.
Fruit of the Loom’daki rolüne hazırlanmak için Cameron, veri bilimi becerilerini hızla geliştirebileceği çevrimiçi platformlar aradı. Rakiplerimizden birini denedi ancak derslerinin “öğrenci olarak [kendi] ihtiyaçlarına uymadığını” gördü. 2015’te DataCamp’i buldu ve yaparak öğrenme yaklaşımımıza neredeyse anında bağlandı.
DataCamp ile kendi hızımda öğrenebilmeyi seviyorum.
Cameron, DataCamp platformunun esnekliğini takdir ediyor; masaüstü ve mobilde kesintisiz bir öğrenme deneyimi sunuyor. Programında 30 dakikalık bir boşluk bulduğunda, örneğin oğlunu yatırdıktan sonra, rahatça öğrenebiliyor. Video içeriklerimizi de seviyor ve onları “çok kısa ama faydalı” buluyor.
Ayrıca, yalnızca veri bilimi alanında önde gelen uzmanlarla çalışmamızı da seviyor—bu uzmanların bazıları, Cameron’ın her gün kullandığı araç ve paketleri aktif olarak oluşturuyor ve sürdürüyor.
Birçok dersi paketin yaratıcısının bizzat verdiğini görüyoruz! Paket yazarından daha iyi öğretmen kim olabilir?
DataCamp’te öğrenmenin iş etkisi
Cameron, her gün DataCamp’te öğrenmek için bir saat ayırmaya çalışıyor ve öğrendiklerini “pek çok kez, hatta bazen ertesi gün bile” doğrudan işine uygulayabiliyor.
Örneğin, R programımızı keşfetmeden önce Tidyverse’ü hiç duymamıştı; bugün ekibi, düzenli veri ilkelerini “neredeyse her gün, neredeyse her projede” kullanıyor. Ayrıca DataCamp’te öğretilen pek çok modelleme metodolojisini çeşitli fiyatlandırma modelleme senaryolarında uyguladı.
R’de dplyr ile Veri İşleme dersini aldıktan sonra Cameron, hem büyük veri kümelerinin işlenme süresinde hem de kodlama süresinde büyük bir performans artışı yaşadı. Bu becerileri uygulamak kolaydı ve öğrendiklerini hevesle iş arkadaşlarıyla paylaşıp R ve dplyr için kurum içi heyecan oluşmasına yardımcı oldu.
Üzerinde çalıştığı büyük projelerden biri, öngörücü analitik alanında Microsoft ile bir iş birliği. Altı gün içinde 12 derecelik bir sıcaklık düşüşünün, çok sayıda tüketiciyi soğuk hava kıyafetleri satın almaya doğrudan teşvik ettiğini buldular. Bu bulgular, tedarik zincirlerini farklı coğrafi ihtiyaçlara göre proaktif olarak hazırlamalarını ve Fruit of the Loom’un polar ve diğer soğuk hava ürünlerinin satışlarını optimize etmelerini sağladı. Bu projede Cameron ve ekibi; SQL, R’de veri içe aktarma ve temizleme ile ileri modelleme konularına odaklanan DataCamp derslerinden birçok öğrenimi uyguladı.
DataCamp ile 196 iş günü tasarruf
DataCamp’in Cameron’ın işine etkisi büyük oldu. Dört yıllık DataCamp öğreniminden sonra kendi hesabına göre ne kadar zaman kazandığına bakalım.
- Cameron yılda yaklaşık 200 gün çalışıyor; dört yılda yaklaşık 800 gün. Bu 800 günün yaklaşık %20’sini aktif kodlamaya harcadığını varsayıyor; bu da 160 iş günü (veya 1.280 saat) ediyor.
- Aktif kodlama süresinin yaklaşık %40’ını (512 saat) DataCamp’ten öğrendiği Tidy kavramlarıyla hızlandırdığı keşifsel veri analizine ayırdığını varsayıyor. Bu 512 saatin yaklaşık yarısını Tidy ilkelerini kullanarak tasarruf ettiğini düşünüyor.
- Cameron’ın zamanının kalan %60’ında, yaklaşık %10’u başkalarının kodlama sorularına yardımcı olmakla geçmiş—ekibi DataCamp’i kullanmaya başladıktan sonra bu alan önemli ölçüde azalmış.
- Kalan zamanın, yaklaşık 700 saate yakınının; caret paketiyle ilgili derslerimizdeki kavramlarla modelleme, Shiny uygulamaları geliştirme veya web’den veri çekme gibi daha ileri düzey işlere harcandığını tahmin ediyor. Çalışma süresini iyileştirmede büyük destek olan Colin Gillespie’nin Verimli R Kodu Yazma dersimize özellikle kredi veriyor.
- Cameron’ın kaba tahminine göre, yılda doğrudan kodlamada 675 saatlik bir kazanım gördü. Buna, ekibinin önce bir projeyi taslaklandırdığı kodlama dışı oturumlarda sağlanan büyük zaman kazanımı dâhil değil. DataCamp’te öğrenilen yeni metodolojiler bu aşamada önemli bir hızlanma sağladı. Bu sürede %70 veya 896 saat tasarruf ettiğini tahmin ediyor.
Toplamda, Cameron son dört yılda tahmini 1.571 saat veya 196 iş günü tasarruf etti! Bu makalenin başında belirttiğimiz gibi, zaman Cameron’ın en değerli varlığı—ve onu en iyi şekilde değerlendirmeyi çok iyi biliyor.
DataCamp iş birliğini nasıl teşvik ediyor
Cameron’ın ekibi, işte boş zamanları olduğunda yeni konuları öğrenmek için DataCamp aboneliklerinden iyi yararlanıyor. Oldukça rekabetçiler ve bazen DataCamp XP üzerinden birbirlerine meydan okuyorlar; bu da “işleri ilgi çekici” tutuyor.
Ayrıca, ekibin her yıl belirli bir eğitim saati hedefi var ve bunu büyük ölçüde DataCamp ile karşılıyorlar.
Sitede keşfettiğimiz yeni metodolojiler, algoritmalar ve süreçlerin sayısına bakıldığında, ekibin büyümesi açıkça görülüyor.
Ekiplerin veri akıcılığı yolculuğunu haritalamalarına yardımcı olmak
Cameron için veri bilimi kariyerine başlamanın en zor kısmı, nereden başlayacağını ve çabalarını nereye odaklayacağını bilmekti. DataCamp’in beceri yolları ve kariyer yolları ile öğrenimini yönlendirmede mükemmel bir iş çıkardığını düşünüyor.
Veri bilimi son derece ilgi çekici, eğlenceli ve ödüllendirici bir kariyer yolu ve DataCamp’in platformu bu alanda başarılı olmama çok büyük katkı sağladı.
Cameron’ın veri akıcılığı yolculuğu hakkında daha fazla bilgi edinin ve kendisiyle LinkedIn ve Twitter üzerinden bağlantı kurun.
DataCamp’in ekibinizin veri bilimi ve analitik alanında yetkinleşmesine nasıl yardımcı olabileceğini değerlendirmek için datacamp.com/business adresini ziyaret edin veya platformumuzun bir demosunu planlayın.
