Bu blog yazısı için, DataLab kullanmanın öğrenme yolculuklarına nasıl katkı sağladığını ve kariyer olanaklarını ilerletmelerine nasıl yardımcı olduğunu anlamak üzere üç öğrencimizle bir araya geldik.
Mükemmel bir beceri geliştirme ortamı
Muhammad Salman, Singapur’da davranış bilimi alanında çalışan ve R ile veri analizi konusunda kendini geliştirmek için Datacamp’i kullanan bir uzmandır.
Yapay zekâya olan ilgisiyle DataCamp’e başladıktan sonra, zamanla ilgi alanlarının R ile daha fazla örtüştüğünü fark etti. DataCamp’i kullanarak geçiş yaptı ve yılın başından bu yana disiplinli bir şekilde pratik yapıyor; toplamda 15 kurs tamamladı!
Muhammad, öğrenme yolculuğunu sürdürmek ve yeni edindiği veri becerilerini uygulamak için bir araç olarak DataLab’i kullandı.
İdeal kişisel gelişim ortamı
edX’te ürün yöneticisi olan Nathan, 2017’nin başlarında DataCamp kullanmaya başladı. O dönemde Python ve analitiği keşfetmek için kullandı ve 15’ten fazla kurs ile veri bilimi kariyer yolunu tamamladı!
DataLab kullanıma sunulduğunda, onu iki amaçlı bir portföy olarak kullanmaya başladı: İlk olarak, öğrendiklerini pratikte birbirine bağlamak; ikincisi ise profilinde görüntülenebilecek şekilde tamamladığı tüm kurs ve çalışmalardan oluşan bir öğrenen kaydı oluşturmak. Temel hedefinin, düşünce yapısının bir eseri—“neleri yapabildiğim” ile “neleri yapamadığım”ın ayrımı—oluşturmak olduğunu anlatıyor.
Nathan için DataLab’in fikri yalnızca bilgi edinimi değil, aynı zamanda kalıcılık ve pratiktir. Bu, Kaggle’dan alınan bir veri kümesine dayanan New York’taki Airbnb üzerine DataLab yayında görülebilir; balayını ayarlama sürecinde olduğu için konu ona oldukça tanıdık gelmişti. Pratik yapmayı ve becerilerinizi uygulamayı daha anlamlı kılan da işte bu tür küçük ayrıntılar.
DataLab, veri bilimi öğrenimlerimin sınırlarını gerçekten zorlamam için ideal araçtı. - Nathan
Nathan bu sonbaharda Michigan Üniversitesi’nde Uygulamalı Veri Bilimi yüksek lisansına başlayacak. Kabul almasına yardımcı olduğu için DataCamp’e teşekkür ediyor ve başaracaklarını görmek için sabırsızlanıyoruz!
Kullanışlı çevrimiçi kodlama aracı
Ray, eczacılık geçmişiyle başladı ancak veri bilimine yönelmeyi hedefliyor. Bunu gerçekleştirmek için kariyerine ivme kazandırmak üzere UC Boulder’da bir yüksek lisans programına kaydoldu.
Ray, öncelikle kariyer gelişimi amacıyla portföyünü oluşturmak için bir araç olarak DataLab’i kullanıyor. Küresel sağlık ve refah analizinden zar oyunlarına kadar uzanan geniş bir yelpazede içgörü yayımlamak için becerilerini kullandı. Ray, kodunu pratik etmek ve uygulamak için başvurduğu araç olarak DataLab’i kullanıyor.
DataLab’in sağladığı benzersiz değer önerisi—kurulum gerektirmeyen bulut tabanlı kodlama ortamı—Ray’in en cazip bulduğu özellik:
DataLab’de en çok hoşuma giden şey, neredeyse küçük bir sözde bulut kurulumuna sahip olabilmem; tek bir noktaya giriş yapıp (çalışmaya) devam edebiliyorum. - Ray
DataLab’in öğrenme yolculuğunuzu nasıl geliştirebileceğini keşfetmek ister misiniz? Bugün DataLab ile başlayın!
