कोड सीखने के साथ मेरी यात्रा - भाग I

लगभग 3 साल पहले अक्टूबर 2019 के आसपास, मैंने प्रोग्राम सीखने का फैसला किया, लेकिन मुझे कौन सी प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए जाना चाहिए - क्या मुझे जावा, जावास्क्रिप्ट, आर, पायथन, एचटीएमएल या सीएसएस के साथ जाना चाहिए। मैंने डेटा से संबंधित प्रोग्रामिंग भाषाओं से चिपके रहने का फैसला किया क्योंकि इससे मुझे भविष्य में डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद मिलेगी, साथ ही, समस्याओं को हल करने के लिए मेरे पास हमेशा एक विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण होता है। इसलिए, मैंने पहले पायथन और एसक्यूएल सीखने का फैसला किया।

शुरुआत करना मुश्किल था इसलिए सबसे पहले मैं कोडिंग के बारे में कुछ किताबें डाउनलोड करता हूं और उन्हें हर दिन पढ़ना शुरू करता हूं। सब कुछ ठीक चल रहा था और फिर मैंने किताबें पढ़ना छोड़कर अपने काम पर ध्यान देने का फैसला किया क्योंकि इसमें बहुत समय लगता था। इस बीच मेरी पर्सनल और प्रोफेशनल लाइफ के बीच टक्कर चल रही थी। लगभग 2 साल 9 महीने तक संगठन के साथ रहने के बाद, मैंने नौकरी से ज्यादा परिवार को प्राथमिकता देने का फैसला किया। एक सबक जो मैंने यहां सीखा है वह यह है कि अपराधबोध और तनाव के अतिरिक्त स्तर से बचने के लिए किसी को भी खुद को दोबारा बुक नहीं करना चाहिए। मैं अपने गृह नगर लौट आया और अपने माता-पिता की देखभाल करते हुए, मेरे लिए वर्तमान रुझानों के साथ तालमेल बिठाना आवश्यक था। मैंने एक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज सीखने की प्रक्रिया को फिर से शुरू किया। तीन साल के विराम के बाद फिर से पाठ्यपुस्तक खोलना बोझिल हो गया था। मेरे दिमाग में कुछ जंग लग गई और पहले कुछ दिनों तक मैं किताब को बिना पढ़े ही देखता रहूंगा। कुछ ऐसी तकनीकें हैं जिनका उपयोग मैंने अपने कॉलेज के दिनों में अपना ध्यान केंद्रित करने के लिए किया था जिनका मैंने फिर से उपयोग किया।

1. सभी विकर्षणों को दूर करने के लिए कमरे को बंद कर दें और अपने सेल फोन को अपने से दूर रखें।

2. अपने लैपटॉप पर अल्फा वेव्स म्यूजिक चालू करें और पढ़ना शुरू करें।

3. पोमोडोरो तकनीक का उपयोग करें और एक दिन में जितने हो सके उतने पोमोडोरो चक्र पूरे करने का प्रयास करें।

4. कुछ मिनट ध्यान करें

5. सुनिश्चित करें कि आप हर सुबह अपने दिन की योजना बना रहे हैं

पढ़ना हमेशा मजेदार होता है, लेकिन कभी-कभी आप जो पढ़ते हैं उसका अभ्यास करने के लिए आपको अतिरिक्त प्रयास करने की आवश्यकता होती है। मैंने अभ्यास करने और अपने कौशल को सुधारने के लिए एक ऑनलाइन कोर्स करने के बारे में सोचा। सही कोर्स चुनना एक मुश्किल काम है क्योंकि बहुत सारे ऑनलाइन कोर्स हैं। सही कोर्स चुनने के लिए मुझे कुछ मापदंड तय करने थे। इसलिए, मैंने अपनी आवश्यकताओं की एक सूची बनाई और पाठ्यक्रम प्रदाता द्वारा प्रदान की जाने वाली सेवाओं के साथ इसका मिलान किया। यहाँ वह सूची है जिस पर मैंने विचार किया:

मेरी लिखावट के लिए क्षमा याचना, लेकिन यह वास्तव में आवश्यकता एकत्र करने और विश्लेषण के लिए मेरा दृष्टिकोण है। कुछ पता लगाने के लिए कुछ लिखें, घसीटें या आरेखित करें। यदि आप पढ़ नहीं पा रहे हैं, तो ये मेरे द्वारा लिखे गए बुलेट पॉइंट हैं:

- पाठ्यक्रम

- लाइव क्लासेस

- पूर्व दर्ज मॉड्यूल

- सक्रिय संदेह समाधान

- उपकरण की उच्च संख्या

- कैपस्टोन

- करियर सेवाएं

- बजट के अनुकूल

- नेटवर्क के लिए सक्रिय मंच

और फिर वह हिस्सा आता है जहां आप उपलब्ध पाठ्यक्रमों पर काफी शोध करते हैं। मुझे कोडिंग निंजा, कोड अकादमी, सिंप्लीलर्न, अपग्रेड के बारे में पता चला। कोडकैंप, एडएक्स, और कई अन्य संगठनों और संस्थानों ने मेरे खोजशब्दों के लिए एसईआरपी जीता। प्रारंभ में, यह सुनिश्चित करने के लिए कि मैं कोड करना सीख सकता हूं, मैंने कौरसेरा से डेटा एनालिटिक्स में एक छोटा सा कोर्स करके खुद का परीक्षण किया, जो वे Google के सहयोग से प्रदान करते हैं। अब मैं कह सकता हूं कि मैं SQL और R प्रोग्रामिंग भाषाओं के कुछ स्तर जानता हूं। जब मैं Google डेटा एनालिटिक्स कोर्स कर रहा था, तब मैंने खुद को सिंपलीलर्न में नामांकित किया। मैं सिंपलीलर्न का पूर्व छात्र रहा हूं क्योंकि मैंने उनके साथ पहले अपनी सिक्स-सिग्मा ग्रीन बेल्ट की थी। वे मेरे लिए एक अच्छी योजना लेकर आए जहां वे मुझे किफायती मूल्य पर 7 मास्टर पाठ्यक्रम प्रदान कर रहे थे और यह मेरी अन्य सभी आवश्यकताओं को भी पूरा करता था।

इस बीच, मैं कौरसेरा से अपना कोर्स भी पूरा कर रहा था और आखिरकार, मैं बैज और प्रमाणन प्राप्त करने में सक्षम हो गया। ईमानदारी से कहूं तो यह कुछ अवधारणाओं को छोड़कर इतना कठिन नहीं था, जिन्हें मैं अपने संशोधन कार्यक्रम के एक भाग के रूप में दोहराता रहता हूं।

मेरे सीखने के साथ मुकाबला:

जब मैंने बिजनेस एनालिस्ट कोर्स करना शुरू किया, तो कोर्स पाठ्यक्रम का पहला भाग CBAP® के बारे में समझना और सीखना था। मुझे यह पाठ्यक्रम पाठ्यक्रम काफी कठिन लगा क्योंकि इसमें इनपुट, टूल्स और तकनीकों के बारे में बहुत सारी समझ की आवश्यकता होती है, जिसे व्यवसाय विश्लेषण प्रक्रिया के प्रत्येक कार्य में उपयोग करने की आवश्यकता होती है।

अपना प्रोजेक्ट वर्क सबमिट करने और असेसमेंट क्लियर करने के बाद, अगला भाग डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए झांकी सीख रहा था। अब, यदि आप सोच रहे हैं कि मैं उपकरण सीख रहा हूं या मैं कोड सीख रहा हूं, तो मेरा उत्तर होगा कि मैं दोनों कर रहा हूं और इसका कारण यह है कि यदि मैं डेटा-संचालित निर्णय लेना चाहता हूं, तो मुझे एक अच्छा डेटा विश्लेषण जीवनचक्र की समझ। EMC (EMC अब Dell है) के अनुसार डेटा विश्लेषण जीवनचक्र कैसा दिखता है:

- डेटा डिस्कवरी

- प्री-प्रोसेसिंग

- मॉडल योजना

- प्रतिरूप निर्माण

- परिणामों का संचार करें

- संचालन करना

अब, अगर मैं केवल कोडिंग सीखता हूं, तो इससे मुझे परिणामों को संप्रेषित करने और रणनीतियों को संचालित करने में मदद नहीं मिलेगी। तो, यहाँ मैं झांकी सीख रहा हूँ। मैं अगले ब्लॉग में झाँकी सीखने में आने वाली चुनौतियों के बारे में बात करूँगा। तब आप देखना।