So bestehen Sie die Prüfung zum Data Scientist Professional-Zertifikat – KDnuggets

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So bestehen Sie die Prüfung zum Data Scientist Professional-Zertifikat
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Der Erwerb einer Zertifizierung bestätigt nicht nur Ihre Fähigkeiten, sondern stärkt auch Ihr Selbstvertrauen. Darüber hinaus signalisiert es, dass Sie für eine bestimmte Rolle berufsbereit sind.

Für Anfänger wird dringend empfohlen, dass es nach Abschluss eines Data Science-Bootcamps und der Arbeit an Portfolioprojekten Zeit ist, sich zertifizieren zu lassen. Während DataCamp End-to-End-Tools zur Karriereentwicklung bereitstellt, die die Zertifizierung zugänglich machen, scheitern viele Menschen, die sich an den Prüfungen versuchen, immer noch.

In diesem Blog teile ich meine Erfahrungen mit der Zertifizierungsprüfung, dem Zertifizierungsprozess und wie jeder Anfänger oder Experte im Bereich Data Science in weniger als zwei Tagen eine Zertifizierung erhalten kann.

Heutzutage ist es schwierig, qualifizierte Data-Science-Talente zu finden. Unternehmen brauchen Datenexperten wie Sie, aber es gibt nicht genug Leute mit den richtigen Fähigkeiten. Verdienen a Zertifizierung von DataCamp ist eine großartige Möglichkeit, sich von der Masse abzuheben. Es zeigt Arbeitgebern, dass Ihre Fähigkeiten für den Job geeignet sind, sodass Sie die Stelle Ihrer Träume ergattern können.

Derzeit können Sie sich zertifizieren lassen für:

Datenanalyst-Mitarbeiter
Professioneller Datenanalyst
Mitarbeiter im Bereich Datenwissenschaftler
Professioneller Datenwissenschaftler
Mitarbeiter des Dateningenieurs

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Bild von DataCamp

Die Associate-Zertifizierung ist ideal für Einsteiger und erfüllt die Erwartungen an einen Einstiegsjob. Die Professional-Zertifizierung hingegen ist der nächste Schritt nach oben und entspricht dem Qualifikationsniveau, das für Rollen erwartet wird, die mehr als zwei Jahre Erfahrung erfordern.

In diesem Blog werden wir darüber berichten Zertifizierung als professioneller Datenwissenschaftler verarbeiten.

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Bild aus DataCamp

Es besteht ein hoher Bedarf an Datenwissenschaftlern, allein in den USA gibt es Tausende gut bezahlter Stellenangebote. Es besteht jedoch ein Mangel an qualifizierten Datenfachkräften. Die Data Scientist-Zertifizierung von DataCamp kann Ihnen dabei helfen, diese Jobs schneller zu bekommen.

Der Zertifizierungsprozess bewertet die Kompetenz in den Kernkompetenzen der Datenwissenschaft, einschließlich explorativer Datenanalyse, Datenmanagement, statistischer Modellierung und experimentellem Design. Die Kandidaten müssen nachweisen, dass sie Python- oder R-Programmierung und SQL auf Expertenniveau beherrschen, analytische Erkenntnisse vermitteln und diese Fähigkeiten auf gängige datenwissenschaftliche Verfahren und Arbeitsabläufe anwenden können. Der timed und praktisch Bei Zertifizierungsprüfungen wird streng geprüft, ob jemand bereit ist, die Anforderungen von Data-Science-Rollen auf höchstem Niveau zu erfüllen.

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Bild von der DataCamp-Zertifizierung

Was Sie bei den zeitgesteuerten Prüfungen erwartet

Um das Data Scientist Professional-Zertifikat zu erhalten, müssen Sie zwei zeitgesteuerte Prüfungen – DS101 und DS201 – bestehen, um die praktischen Prüfungsphasen zu bestehen.

DS101

Bei der DS101-Prüfung handelt es sich um eine 45-minütige R- oder Python-Bewertung der explorativen Analyse und statistischen Experimentierfähigkeiten, einschließlich der Berechnung von Metriken, der Erstellung von Visualisierungen zur Demonstration von Dateneigenschaften und Merkmalsbeziehungen, der Beschreibung statistischer Konzepte für Tests und Experimente, der Anwendung von Stichprobenmethoden und der Implementierung statistischer Tests.

DS201

Bei der 60-minütigen DS201-Prüfung werden Datenmanagement in SQL, Datenbereinigung und -vorbereitung in Python oder R, Modellierungskenntnisse, Modellbewertung, unbeaufsichtigtes Lernen und bewährte Programmiermethoden einschließlich Versionskontrolle und Paketerstellung bewertet.

Was Sie bei der praktischen Prüfung erwartet

Bei der praktischen Prüfung werden Datenvisualisierungs- und Kommunikationsfähigkeiten bewertet, indem Sie ein Geschäftsproblem prüfen, Visualisierungen auswählen und erstellen und eine Zusammenfassung der Ergebnisse präsentieren. Es erfordert das Aufzeichnen und Einreichen einer Präsentation, die die Fähigkeit demonstriert, Datengeschichten effektiv zu visualisieren, zu formulieren, zu vermitteln und für unterschiedliche Zielgruppen, einschließlich Führungskräfte aus der Wirtschaft, zusammenzufassen. Weitere Informationen zur Bewertung des Data Scientist durch DataCamp finden Sie hier. Um zu erfahren, wie DataCamp die praktische Prüfung zum Datenwissenschaftler auswertet, können Sie sich auf die Seite beziehen Rubrik für weitere Informationen an.

1. Machen Sie Beurteilungstests

Bevor Sie sich für die Berufszertifizierungsprüfung anmelden, empfehle ich, möglichst viele zu absolvieren Beurteilungstests üben wie möglich. Diese Bewertungen liefern Punkte und Lösungen für falsche Antworten. Das Üben mit den zeitgesteuerten Bewertungstests wird Ihnen helfen, sich mit dem Prüfungsformat vertraut zu machen und Ihre Zeit besser einzuteilen. Das Absolvieren der Übungstests ist auch eine Gelegenheit, neue Konzepte zu erlernen und Ihre Fähigkeiten zu verbessern, sodass Sie bei der eigentlichen Zertifizierungsprüfung erfolgreich sein können.

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Fähigkeitsbewertungstests

2. Lesen Sie den Studienführer

Laden Sie die Studienführer zur Data Scientist-Zertifizierung Lesen Sie den Studienleitfaden zur Data Scientist-Zertifizierung und gehen Sie alle Ziele, die Sie für die bewerteten Kompetenzen erreichen müssen, gründlich durch. Der Leitfaden bietet hilfreiche Links zu relevanten Praxisbewertungen für jede Kompetenz.

3. Nehmen Sie an einem kurzen Kurs teil

Ich empfand statistische Tests und SQL-Datenmanagement als meine schwächeren Bereiche. Um dieses Problem anzugehen, habe ich ein paar kleine Kurse besucht und die vergessenen Konzepte noch einmal aufgegriffen. Ich empfehle dringend, Kurse zur Wiederholung dieser Konzepte zu belegen, insbesondere wenn Sie diese Tools oder Konzepte in Ihrem Arbeitsalltag nicht verwenden.

4. Vertrauen Sie dem Prozess

Die DataCamp-Zertifizierung bietet eine breite Palette an Ressourcen, wie z. B. Bewertungstests, Studienführer, Kurse und Demos. Wenn Sie die Zertifizierung beim ersten Versuch nicht bestehen, können Sie sie einmal wiederholen. Sollten Sie den zweiten Versuch jedoch nicht bestehen, empfiehlt es sich, zwei Monate zu warten und an Ihren Schwächen zu arbeiten. Sie erhalten einen umfassenden Leistungsbericht, der Sie bei der Verbesserung unterstützt.

1. Schließen Sie zwei End-to-End-Data-Science-Projekte ab

Schließen Sie ein Regressions- und ein Klassifizierungsprojekt mit Datensätzen von Kaggle ab. Arbeiten Sie für jedes Projekt die Data-Science-Pipeline durch, einschließlich explorativer Datenanalyse, Datenbereinigung, Visualisierungen, Feature-Engineering, Modellauswahl, Schulung und Bewertung. Wenn Sie den gesamten Prozess von Anfang bis Ende sowohl für ein Regressions- als auch für ein Klassifizierungsproblem befolgen, können Sie sicherstellen, dass Sie auf dem richtigen Weg sind und die Fähigkeiten aufbauen, die Sie zum Erreichen Ihres Zertifizierungsziels benötigen. Sie können auch ein Clustering-Projekt ausprobieren.

2. Machen Sie eine praktische Probeprüfung

Lesen Sie die Projektbeschreibung für Probe-Prüfung und stellen Sie sicher, dass Sie verstehen, was der Datenleiter von Ihnen erwartet. Sie werden viel lernen, wenn Sie sich die Beispielprüfungsbeschreibung, das Lösungsnotizbuch und die Videoaufzeichnung der Präsentation ansehen.

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Muster einer praktischen Prüfung

3. Lernen Sie von den Experten

Suchen Sie bei der Arbeit an einer praktischen Prüfung nach ähnlichen Projekten auf Kaggle, GitHub oder Medium. Es wird Ihnen helfen, die notwendigen Schritte und gängigen Tools zum Ausführen bestimmter Aufgaben zu verstehen. Wenn Sie auf Schwierigkeiten stoßen, führen Sie eine Google-Suche durch, um eine Lösung zu finden.

Ich empfehle nicht, Code von Kaggle oder anderen Quellen zu kopieren und einzufügen. Die Gutachter werden wahrscheinlich plagiierte Arbeiten entdecken und zu einem Nichtbestehen der Prüfung führen. Darüber hinaus können Manager in realen Arbeitsszenarien Kopien leicht erkennen.

Wenn Sie die Lösungen anderer Experten überprüfen, lesen Sie die Erläuterungen sorgfältig durch. Dies hilft bei der Zusammenstellung der Ergebnisse von Experimenten, Analyseberichten und Schlussfolgerungen.

4. Präsentation

Ich habe Canva zum Erstellen meiner Präsentation verwendet, es stehen jedoch verschiedene Tools zum Erstellen einer Präsentation zur Verfügung. Hier ist eine Liste von Schritten, die Sie befolgen können, um Ihre Projektergebnisse zu entwickeln und zu präsentieren:

Verwenden Sie maximal 3 Zeilen pro Folie, um eine Überfüllung zu vermeiden.
Erklären Sie die Ergebnisse mit Ihren eigenen Worten, anstatt sie direkt von den Folien abzulesen.
Fügen Sie relevante Visualisierungen und Bilder aus Ihrem Projekt hinzu.
Vermeiden Sie Fachjargon, da das Publikum nicht technisch versiert ist.
Beschränken Sie die Präsentation auf maximal 10 Folien und 8 Minuten.
Üben Sie Ihre Präsentation vor der Aufnahme mindestens dreimal.
Sehen Sie sich Ihre aufgezeichnete Präsentation an und nehmen Sie sie noch einmal auf, wenn Sie der Meinung sind, dass Verbesserungen möglich sind.

Nach Erhalt der Zertifizierung können Sie Ihr Portfolio und Ihre Profile verbessern, indem Sie Ihre Leistungen hervorheben. Teilen Sie Ihre Zertifizierung auf LinkedIn und präsentieren Sie sie auf GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub und anderen Plattformen, um Ihr Data-Science-Portfolio zu stärken.

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Wenn Sie auf Jobsuche sind, bewerben Sie sich weiterhin auf Jobbörsen, während Sie an datenwissenschaftlichen Projekten arbeiten, um Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Durch die Entwicklung von Projekten beweisen Sie praktische Erfahrung, die Ihre Sichtbarkeit bei Personalvermittlern erhöht und ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten besser zu verstehen.

Treten Sie der von DataCamp zertifizierten Community und den Netzwerkgruppen auf Discord und Slack bei, um sich mit anderen in der Branche zu vernetzen. Nutzen Sie diese Communities, um nach Mentoring-Möglichkeiten zu suchen, die Ihnen bei Ihrer Jobsuche helfen können. Denken Sie daran, dass die Suche nach einer Vollzeitstelle jetzt Ihre Priorität sein sollte. Nehmen Sie sich daher ausreichend Zeit für den Suchprozess.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und schreibt technische Blogs zu maschinellem Lernen und Data-Science-Technologien. Abid hat einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mit einem grafisch-neuronalen Netzwerk für Schüler zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.