एक डेटा विज्ञान वर्ग ने मुझे हार्वर्ड राइट कैसे करना सिखाया

कक्षा में स्नातक छात्रों के साथ अभिभाषक के साथ एक चित्र लिया

पिछली प्रविष्टि में उल्लिखित डेटा विज्ञान वर्ग के शीर्ष पर, मैंने 2019 फॉल में एक और डेटा विज्ञान से संबंधित पाठ्यक्रम में भाग लिया।

कोर्स कोड GOV1005 है, और कक्षा का नाम "डेटा" था। यह हार्वर्ड में सरकार के विभाग के भीतर की पेशकश की है। यह वर्ग मेरे रडार के अधीन था, लेकिन मेरे एमडीई सहपाठी, जो पहले फेसबुक पर काम कर रहे थे, ने इस वर्ग की सिफारिश की। पहले व्याख्यान में भाग लेने के बाद, मुझे तुरंत समझ में आ गया और इस वर्ग को आगे बढ़ाने का फैसला किया।

कक्षा का डिजाइन

कोई यह पूछ सकता है कि सरकार का विभाग डेटा विज्ञान से संबंधित एक वर्ग कैसे प्रदान करता है। हालांकि, यह वर्ग इस मायने में महत्वपूर्ण है कि यह छात्रों को दुनिया भर के कई राजनीतिक मुद्दों को विश्लेषणात्मक रूप से समझने के लिए कौशल तैयार करता है। इसलिए, पाठ्यक्रम को हाथों से तैयार किया गया है।

इसके साथ ही कहा गया, यह वर्ग APCOMP209A से काफी अलग है, जिसे मैंने पिछली प्रविष्टि में लिखा था। APCOMP209A में, प्राथमिक उपयोग की गई भाषा अजगर है, और GOV1005 में, हम आर का उपयोग करते हैं। सेमेस्टर के दौरान बहुत सारे मौके थे जब मैंने दोनों को मिलाया, और कहने की ज़रूरत नहीं कि मैं इस दुविधा से निराश था।

APCOMP209A में, लगभग सभी कक्षा का समय व्याख्यान था। हालाँकि, GOV1005 में, क्लास के अधिकांश समय का उपयोग इन-क्लास अभ्यासों के लिए किया गया था। हम सभी टाइप कर रहे थे और अपने लैपटॉप में देख रहे थे। APCOMP209A को छात्रों को सांख्यिकी और प्रोग्रामिंग जानने की आवश्यकता थी, लेकिन GOV1005 ने कुछ नहीं मांगा और पूरे पाठ्यक्रम के लिए आवश्यक कौशल का निर्माण किया।

यह हार्डर थान आई थॉट था

कक्षा की शुरुआत में, प्रीसेप्टर (यही कारण है कि छात्रों ने उसे कक्षा में संबोधित किया) ने हर दिन आर पर काम करने का उल्लेख किया। मुझे लगा कि उनका मतलब है कि हम कड़ी मेहनत करने जा रहे हैं, हालांकि हम हर दिन आर लिखेंगे। मैं गलत था। उन्होंने हर दिन एक शाब्दिक अर्थ में आर लिखने के बारे में कहा, और इसलिए हमने किया।

मैंने हर दिन कोई न कोई कोड कमिट किया है!

चूँकि अधिकांश छात्र R से अपरिचित थे, इसलिए Preceptor ने हमें R के बारे में जानने के लिए डेटाकैम्प पर काम करने का निर्देश दिया। होमवर्क को इस तरह डिज़ाइन किया गया था कि प्रत्येक छात्र R के साथ प्रतिदिन लगभग 1 घंटा बिताए। इसके अलावा हमारे पास तथाकथित psets (होमवर्क) थे, हमने जो आर कौशल सीखे हैं उन्हें लागू करना आवश्यक है।

एक अच्छे महीने के बाद मैं आसानी से इन दृश्यों का निर्माण करने में सक्षम था

उसी सेमेस्टर के लिए नामांकित एक अन्य डेटा साइंस कोर्स के साथ, यह वर्ग चुनौतीपूर्ण था। मैं किसी तरह से गुजरने में कामयाब रहा। आर के लचीलेपन और इसके विशिष्ट कोडिंग सिंटैक्स को देखते हुए, मुझे आर बहुत पसंद आया। आर स्टूडियो सबसे अच्छा है।

अपनी अंतिम परियोजना के लिए, मैंने यूएस सेंसस ब्यूरो से डेटा एकत्र किया और संयुक्त राज्य अमेरिका में क्रिएटिव के विज़ुअलाइज़ेशन के साथ एक वेबसाइट विकसित की।

मेरी अंतिम परियोजना वेबसाइट

द प्रिसेप्टर

केवल कक्षा से अधिक, मैं यह कहना चाहूंगा कि प्रोफेसर सिर्फ महान थे। डॉ। डेविड केन प्रोफेसर का नाम था। हालांकि, उन्होंने छात्रों को निर्देश दिया कि वे उन्हें प्रेसेप्टर के रूप में बुलाएं, इसलिए हमने उन्हें इस तरह बुलाया।

प्रसेप्टर एक महान शिक्षक थे। कक्षा के लिए 80 से अधिक छात्र पंजीकृत थे, लेकिन उन्होंने सभी छात्रों के नाम याद कर लिए। अनगिनत समय के लिए, वह अपनी पत्नी द्वारा बनाया गया घर का बना नाश्ता भी लाएगा, जो इस वर्ग को लेने का एक अच्छा कारण था। वे सभी गर्म रूप से बनाए गए थे, और यह स्वादिष्ट था। मैं अन्य छात्रों को एक और काटने के लिए प्रेरित करूंगा।

घर का बना कुकीज़ की अविश्वसनीय गुणवत्ता

जबकि कई स्नातक छात्रों ने इस वर्ग के लिए पंजीकरण कराया, स्नातक छात्रों में कक्षा की आधी से अधिक आबादी शामिल थी। ये सभी डेटा साइंस की दुनिया में अपना पहला कदम रखने की कोशिश कर रहे थे।

हालांकि, युवा होना चिंता के साथ आता है, ठीक उसी तरह जैसे मैंने एक स्नातक के रूप में अपने वर्षों के दौरान असुरक्षित महसूस किया था। खासकर जब आप एक अलग वातावरण में होते हैं, तो अपने माता-पिता से दूर, हार्वर्ड में आने वाले छात्र कभी-कभी दूसरों की मदद लेने में अच्छे नहीं हो सकते हैं।

हालांकि, इस तरह का एक वर्ग उनके लिए एक जगह बन सकता है। प्रत्येक कक्षा के दौरान, प्रेसेप्टर ने हमें किसी के साथ जोड़ी बनाने का निर्देश दिया, और हमने एक साथ कोडिंग पर काम किया। हमें हर वर्ग में एक अलग साथी रखना था। इसके साथ ही पर्याप्त नहीं होने के कारण, छात्रों को अक्सर कक्षा के दौरान ठंड कहा जाता था, और उन्हें अपने आस-पास के छात्रों के नाम पेश करने होते थे।

आर में अपने होममेड कोल्ड-कॉल फ़ंक्शन का उपयोग करते हुए रिसेप्टर

छात्रों के इस सब से गुजरने के बाद, छात्रों को अन्य छात्रों के साथ जुड़ने के लिए मजबूर किया गया। प्रायोजक अक्सर उल्लेख करते हैं कि हम हार्वर्ड में पढ़ने के लिए नहीं बल्कि नेटवर्क के लिए भी हैं। तथ्य की बात के रूप में, जब तक हम सेमेस्टर समाप्त कर लेते हैं, तब तक यह "एकता" थी जो कक्षा को सन्निहित करती थी। मुझे लगता है कि यह एक शानदार शिक्षाशास्त्र था।

"आप हार्वर्ड गलत कर रहे हैं"

एक दिन, प्रीसेप्टर ने हमें इस यादगार काम पर निर्देश दिया।

"अपने लैपटॉप खोलें और ऑनलाइन हार्वर्ड पूर्व छात्रों की वेबसाइट तक पहुंचें।"

जैसा मुझसे कहा गया था वैस मैंने किया। प्रेसेप्टर ने फिर हमें किसी ऐसे हार्वर्ड पूर्व छात्र की तलाश करने के लिए कहा, जिसके बारे में आप सोच सकते हैं। मेरे दिमाग में एक आंकड़ा आया था, इसलिए मैंने हार्वर्ड के पूर्व छात्रों की निर्देशिका में उसका नाम खोजा। हिट थी। ध्यान से देखने पर मुझे उसका संपर्क पता मिला। वास्तव में? यह वेबसाइट क्या है…? मैंने इस वेबसाइट को अन्य प्रसिद्ध जापानी हार्वर्ड के पूर्व छात्रों के साथ खोजने की कोशिश की, और कई हिट थे।

थोड़ा हैरान होकर, प्रेसेप्टर ने जारी रखा:

"प्रसिद्ध पूर्व छात्रों की खोज करने के बजाय, उन शब्दों के साथ खोज करने का प्रयास करें जिनमें आपकी रुचि है।"

एक अच्छा छात्र होने के नाते, जैसा कि मुझे निर्देश दिया गया था, मैंने किया और मुझे उस क्षेत्र में काम करने वाले सभी पूर्व छात्रों को दिखाते हुए एक परिणाम मिला। मैं इतने सारे लोगों को एक ही रुचि के साथ देखने के लिए इच्छुक था। फिर, प्रीसेप्टर ने जारी रखा और निम्नलिखित कहा:

"अभी उस व्यक्ति को एक ईमेल भेजें।"

क्या? वास्तव में? मैं इस व्यक्ति को बिल्कुल नहीं जानता!

सभी छात्रों ने फख्र से सवाल पूछना शुरू कर दिया।

“हाँ, अभी, यहीं। BCC में अपना TA का ईमेल पता जोड़ें। यह वर्गीकृत किया जाएगा। ”

मैं बडा आश्चर्यचकित था।

अगली कक्षा की बैठक के दौरान, रिसेप्टर ने पूछा कि क्या किसी से कोई प्रतिक्रिया मिली है।

"मुझे एक प्रतिक्रिया मिली है!"
"मैं इस व्यक्ति को अपनी नौकरी के बारे में साक्षात्कार के लिए बुलाऊंगा!"
"यह एक संभावित इंटर्नशिप अवसर के लिए नेतृत्व कर सकता है!"

(मुझे किसी भी तरह से कोई जवाब नहीं मिला ...)

आप छात्रों की आंखों में उत्साह देख सकते हैं।

छात्रों को देखते हुए, अभिभाषक ने कुछ इस तरह कहा:

ट्यूशन पर इतना पैसा खर्च करने के बाद आप लोग हार्वर्ड में क्यों हैं? हां, यह अध्ययन के बारे में है, लेकिन आपको उन संसाधनों का लाभ उठाने की भी आवश्यकता है जो इस संस्था को पेश करने हैं। पूर्व छात्रों का लाभ लेना एक बात है। इसके विपरीत, अगर कोई जल्द ही आपकी मदद के लिए आता है, तो वह बनो जो स्वेच्छा से हाथ देता है।

"यदि नहीं, तो आप लोग हार्वर्ड को गलत कर रहे हैं!"

मुझे लगा कि प्रीसेप्टर सही था। हार्वर्ड में एक अंतरराष्ट्रीय छात्र के रूप में, मुझे पढ़ाई में बहुत अधिक पकड़ है, जो मेरी प्राथमिकता है। फिर भी, यह उल्लेखनीय है कि मुझे ऐसी संपत्ति के निर्माण में भी निवेश करने की आवश्यकता है जो विशुद्ध रूप से ज्ञान नहीं है।

वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस कैसे रहता है

मैं अब डेटा विज्ञान पर ध्यान वापस ला रहा हूं। सेमेस्टर के दौरान, कई अवसर थे जहां प्रेसेप्टर उन मेहमानों को आमंत्रित करेगा जो डेटा साइंस के क्षेत्र में काम कर रहे हैं।

जब कोई डेटा विज्ञान के बारे में कल्पना करता है, विशेष रूप से मेरे लिए, मैं यह सोचने के लिए बाध्य था कि यह केवल उन लोगों से संबंधित है जो फेसबुक, Google और अमेज़ॅन पर काम करते हैं। कक्षा के भीतर बातचीत की इस श्रृंखला ने सही मायनों में मेरी धारणाओं को तोड़ दिया है।

जिन वास्तविक लोगों से बात की गई, वे बोस्टन सिटी के डेटा अनुभाग में काम कर रहे थे। एक अन्य व्यक्ति एनबीए के डेटा डिवीजन से था। वे उन जगहों पर काम कर रहे थे जिनका आम लोगों के साथ रोज़मर्रा का संबंध है।

मुझे लगा कि आमंत्रित व्याख्याताओं का चयन शानदार था। सभी वार्ताओं को सुनकर मुझे स्पष्ट रूप से समझ में आया कि वास्तविक दुनिया में डेटा की शक्ति का लाभ उठाने का क्या मतलब है। उदाहरणों और केस स्टडीज के माध्यम से यह पता चला कि डेटा किस तरह से बुद्धिमत्ता में रोड़ा डालता है। इसने मुझे दृढ़ता से महसूस किया कि डेटा विज्ञान केवल लोगों के सीमित समूह के लिए नहीं है, बल्कि इसका उपयोग कई लोगों के लिए किया जाना चाहिए।

सेमेस्टर लंबा और छोटा लगा, लेकिन मेरे अन्य डेटा विज्ञान वर्ग की तरह, इस वर्ग ने मुझे भारी मात्रा में ज्ञान का लाभ दिया है। मैं इस वर्ग में भाग लेने के लिए आभारी हूं।