Cómo superar el examen de certificado profesional de científico de datos - KDnuggets

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Cómo superar el examen de certificado profesional de científico de datos
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Obtener una certificación no sólo valida tus habilidades sino que también aumenta tu confianza en ti mismo. Además, indica que está preparado para desempeñar un puesto específico.

Para un principiante, es muy recomendable que después de terminar un campo de entrenamiento en ciencia de datos y trabajar en proyectos de cartera, sea el momento de obtener la certificación. Si bien DataCamp proporciona herramientas de desarrollo profesional de principio a fin que hacen que la certificación sea accesible, muchas personas que intentan realizar los exámenes aún fracasan.

En este blog, compartiré mi experiencia al realizar el examen de certificación, el proceso de certificación y cómo cualquier principiante o experto en ciencia de datos puede obtener la certificación en menos de dos días.

Encontrar talento calificado en ciencia de datos es difícil hoy en día. Las empresas necesitan expertos en datos como usted, pero no hay suficientes personas con las habilidades adecuadas. Ganar un título o certificación de DataCamp es una excelente manera de destacar. Muestra a los empleadores que sus habilidades están listas para trabajar para que pueda conseguir el puesto de sus sueños.

Actualmente, puede obtener la certificación para:

Asociado de analista de datos
Profesional Analista de Datos
Asociado científico de datos
Profesional científico de datos
Asociado de ingeniero de datos

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Imagen de DataCamp

La certificación de Asociado es ideal para quienes recién comienzan y cumple con las expectativas laborales de nivel inicial. La certificación Profesional, por otro lado, es el siguiente paso y se alinea con el nivel de habilidad esperado para roles que requieren más de 2 años de experiencia.

En este blog, cubriremos el Certificación de científico de datos profesional .

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Imagen de Campamento de datos

Existe una gran demanda de científicos de datos, con miles de puestos vacantes bien remunerados sólo en Estados Unidos. Sin embargo, hay escasez de profesionales de datos calificados. La certificación de científico de datos de DataCamp puede ayudarle a conseguir estos trabajos más rápido.

El proceso de certificación evalúa el dominio de las competencias básicas de la ciencia de datos, incluido el análisis exploratorio de datos, la gestión de datos, el modelado estadístico y el diseño experimental. Los candidatos deben demostrar fluidez a nivel de experto en programación Python o R, SQL, comunicación de conocimientos analíticos y aplicación de estas habilidades a procedimientos y flujos de trabajo comunes de ciencia de datos. El temporizado y práctico Los exámenes de certificación evalúan rigurosamente la preparación para cumplir con las demandas de los roles de ciencia de datos al más alto nivel.

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Imagen de la certificación DataCamp

Qué esperar de los exámenes cronometrados

Para obtener el Certificado profesional de científico de datos, debe aprobar dos exámenes cronometrados (DS101 y DS201) para avanzar por las etapas del examen práctico.

DS101

El examen DS101 es una evaluación en R o Python de 45 minutos de análisis exploratorio y habilidades de experimentación estadística que incluyen el cálculo de métricas, la creación de visualizaciones para demostrar las características de los datos y las relaciones entre ellas, la descripción de conceptos estadísticos para pruebas y experimentación, la aplicación de métodos de muestreo y la implementación de pruebas estadísticas.

DS201

El examen DS60 de 201 minutos evalúa la gestión de datos en SQL, la limpieza y preparación de datos en Python o R, las habilidades de modelado, la evaluación de modelos, el aprendizaje no supervisado y las mejores prácticas de programación, incluido el control de versiones y la creación de paquetes.

Qué esperar del examen práctico

El examen práctico evalúa las habilidades de comunicación y visualización de datos al pedirle que revise un problema comercial, seleccione y cree visualizaciones y presente un resumen de los hallazgos; requiere grabar y enviar una presentación que demuestre la capacidad de visualizar, enmarcar, transmitir y resumir historias de datos de manera efectiva para audiencias diversas, incluidos líderes empresariales. Puede encontrar más información sobre cómo DataCamp califica al científico de datos. Para conocer cómo DataCamp evalúa el examen práctico de científico de datos, puede consultar el rúbrica para más información.

1. Realizar pruebas de evaluación

Antes de inscribirse para el examen de certificación profesional, recomiendo tomar tantos pruebas de evaluación de la práctica como sea posible. Estas evaluaciones proporcionan puntuaciones y soluciones para respuestas incorrectas. Practicar con las pruebas de evaluación cronometradas te ayudará a familiarizarte con el formato del examen y gestionar mejor tu tiempo. Realizar los exámenes de práctica también es una oportunidad para aprender nuevos conceptos y perfeccionar sus habilidades, preparándolo para tener éxito en el examen de certificación real.

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Pruebas de evaluación de habilidades

2. Revise la guía de estudio

Descargue nuestra Guía de estudio de certificación de científico de datos Guía de estudio de certificación de científico de datos y revisa minuciosamente cada objetivo que debes cumplir para las competencias evaluadas. La guía proporciona enlaces útiles a evaluaciones de prácticas relevantes para cada competencia.

3. Realice un curso corto

Descubrí que las pruebas estadísticas y la gestión de datos SQL son mis áreas más débiles. Para abordar esto, tomé algunos cursos pequeños y revisé los conceptos olvidados. Recomiendo encarecidamente tomar cursos para repasar estos conceptos, especialmente si no utiliza estas herramientas o conceptos en su vida laboral diaria.

4. Confía en el proceso

La certificación DataCamp ofrece una amplia gama de recursos, como pruebas de evaluación, guías de estudio, cursos y demostraciones. Si no aprueba la certificación en el primer intento, podrá volver a realizarla una vez. Sin embargo, si no apruebas en el segundo intento, se recomienda esperar dos meses y trabajar en tus debilidades. Recibirá un informe de rendimiento completo para ayudarle a mejorar.

1. Complete dos proyectos de ciencia de datos de un extremo a otro

Complete un proyecto de regresión y uno de clasificación utilizando conjuntos de datos de Kaggle. Para cada proyecto, trabaje a través del proceso de ciencia de datos, incluido el análisis de datos exploratorio, la limpieza de datos, las visualizaciones, la ingeniería de funciones, la selección de modelos, la capacitación y la evaluación. Seguir el proceso completo de principio a fin, tanto para un problema de regresión como de clasificación, le ayudará a garantizar que va por buen camino y a desarrollar las habilidades necesarias para lograr su objetivo de certificación. También puedes probar un proyecto de agrupación.

2. Realice un examen práctico de muestra

Lea la descripción del proyecto para el examen de muestra y asegúrese de comprender lo que el jefe de datos espera de usted. Aprenderá mucho al revisar la descripción del examen de muestra, el cuaderno de soluciones y la grabación de video de la presentación.

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Ejemplo de examen práctico

3. Aprende de los expertos

Cuando trabaje en un examen práctico, busque proyectos similares en Kaggle, GitHub o Medium. Le ayudará a comprender los pasos necesarios y las herramientas populares para realizar tareas específicas. Si encuentra dificultades, realice una búsqueda en Google para encontrar una solución.

No recomiendo copiar y pegar código de Kaggle u otras fuentes. Es probable que los revisores detecten trabajos plagiados y provoquen la suspensión del examen. Además, en escenarios de trabajo reales, los gerentes pueden identificar fácilmente las copias.

Cuando revise las soluciones de otros expertos, lea detenidamente la explicación. Hacerlo ayudará a redactar los resultados de los experimentos, informes analíticos y conclusiones.

4. Presentación

Utilicé Canva para crear mi presentación, pero hay varias herramientas disponibles para crear una. Aquí hay una lista de pasos que puede seguir para desarrollar y presentar los resultados de su proyecto:

Utilice un máximo de 3 líneas por diapositiva para evitar aglomeraciones.
Explique los resultados con sus propias palabras en lugar de leer directamente las diapositivas.
Incluya visualizaciones e imágenes relevantes de su proyecto.
Evite la jerga técnica ya que la audiencia no es técnica.
Limite la presentación a 10 diapositivas y 8 minutos como máximo.
Practica tu presentación al menos 3 veces antes de grabar.
Mire su presentación grabada y vuelva a grabarla si cree que se pueden realizar mejoras.

Después de obtener la certificación, mejore su cartera y sus perfiles destacando sus logros. Comparta su certificación en LinkedIn y muéstrela en GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub y otras plataformas para fortalecer su cartera de ciencia de datos.

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Imagen del autor perfiles

Si está buscando empleo, continúe postulando en bolsas de trabajo mientras trabaja en proyectos de ciencia de datos para mostrar sus habilidades. El desarrollo de proyectos demuestra una experiencia práctica que aumentará su visibilidad ante los reclutadores y les ayudará a comprender mejor sus capacidades.

Únase a la comunidad certificada de DataCamp y a los grupos de networking en Discord y Slack para conectarse con otras personas en el campo. Utilice estas comunidades para buscar oportunidades de tutoría que puedan ayudarle en su búsqueda de empleo. Recuerde, encontrar un puesto de tiempo completo ahora debería ser su prioridad, así que dedique suficiente tiempo al proceso de búsqueda.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un profesional científico de datos certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se está enfocando en la creación de contenido y escribiendo blogs técnicos sobre aprendizaje automático y tecnologías de ciencia de datos. Abid tiene una Maestría en Gestión de Tecnología y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.