Comment réussir l'examen de certificat professionnel de Data Scientist - KDnuggets

Republié par Platon

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Comment réussir l'examen de certificat professionnel de Data Scientist
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L'obtention d'une certification valide non seulement vos compétences, mais renforce également votre confiance en vous. De plus, cela indique que vous êtes prêt à occuper un rôle spécifique.

Pour un débutant, il est fortement recommandé qu'après avoir terminé un camp d'entraînement en science des données et travaillé sur des projets de portefeuille, il soit temps d'obtenir une certification. Bien que DataCamp fournisse des outils de développement de carrière de bout en bout qui rendent la certification accessible, de nombreuses personnes qui tentent les examens échouent toujours.

Dans ce blog, je partagerai mon expérience de passation de l'examen de certification, le processus de certification et comment tout débutant ou expert en science des données peut obtenir une certification en moins de deux jours.

Trouver des talents qualifiés en science des données est difficile de nos jours. Les entreprises ont besoin d’experts en données comme vous, mais il n’y a pas assez de personnes possédant les compétences adéquates. Gagner un certificat de DataCamp est un excellent moyen de se démarquer. Cela montre aux employeurs que vos compétences sont prêtes à l'emploi afin que vous puissiez décrocher le poste de vos rêves.

Actuellement, vous pouvez obtenir une certification pour :

Associé analyste de données
Professionnel d'analyste de données
Associé scientifique des données
Professionnel scientifique des données
Associé ingénieur de données

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Image de DataCamp

La certification Associate est idéale pour ceux qui débutent et répond aux attentes du poste de débutant. La certification professionnelle, quant à elle, constitue la prochaine étape et correspond au niveau de compétence attendu pour les postes nécessitant plus de 2 ans d'expérience.

Dans ce blog, nous couvrirons le Certification professionnelle de scientifique des données processus.

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Image de DataCamp

Il existe une forte demande de data scientists, avec des milliers d'offres d'emploi bien rémunérées rien qu'aux États-Unis. Cependant, il existe une pénurie de professionnels des données qualifiés. La certification Data Scientist de DataCamp peut vous aider à obtenir ces tâches plus rapidement.

Le processus de certification évalue les compétences de base en science des données, notamment l'analyse exploratoire des données, la gestion des données, la modélisation statistique et la conception expérimentale. Les candidats doivent démontrer une maîtrise de niveau expert de la programmation Python ou R, de SQL, de la communication d'informations analytiques et de l'application de ces compétences aux procédures et flux de travail courants de science des données. Le temporisé ainsi que pratique les examens de certification évaluent rigoureusement l'état de préparation d'une personne à répondre aux exigences des rôles en science des données au plus haut niveau.

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Image de la certification DataCamp

À quoi s'attendre lors des examens chronométrés

Pour obtenir le certificat professionnel Data Scientist, vous devez réussir deux examens chronométrés – DS101 et DS201 – pour passer les étapes de l'examen pratique.

DS101

L'examen DS101 est une évaluation R ou Python de 45 minutes des compétences en analyse exploratoire et en expérimentation statistique, notamment le calcul de métriques, la création de visualisations pour démontrer les caractéristiques des données et les relations entre les fonctionnalités, la description des concepts statistiques pour les tests et l'expérimentation, l'application de méthodes d'échantillonnage et la mise en œuvre de tests statistiques.

DS201

L'examen DS60 de 201 minutes évalue la gestion des données en SQL, le nettoyage et la préparation des données en Python ou R, les compétences en modélisation, l'évaluation des modèles, l'apprentissage non supervisé et les meilleures pratiques de programmation, y compris le contrôle de version et la création de packages.

À quoi s'attendre à l'examen pratique

L'examen pratique évalue les compétences en visualisation de données et en communication en vous demandant d'examiner un problème commercial, de sélectionner et de créer des visualisations et de présenter un résumé des résultats ; cela nécessite d'enregistrer et de soumettre une présentation démontrant la capacité de visualiser, d'encadrer, de transmettre et de résumer efficacement des histoires de données à des publics divers, y compris des chefs d'entreprise. Vous pouvez trouver plus d'informations sur la façon dont DataCamp note le Data Scientist. Pour savoir comment DataCamp évalue l'examen pratique de data scientist, vous pouvez vous référer au rubrique pour plus de détails.

1. Passez des tests d'évaluation

Avant de vous inscrire à l'examen de certification professionnelle, je recommande de passer autant de tests d'évaluation de la pratique que possible. Ces évaluations fournissent des scores et des solutions aux réponses incorrectes. La pratique des tests d'évaluation chronométrés vous aidera à vous familiariser avec le format de l'examen et à mieux gérer votre temps. Passer les tests pratiques est également l'occasion d'apprendre de nouveaux concepts et d'affiner vos compétences, vous préparant ainsi à réussir l'examen de certification proprement dit.

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Tests d'évaluation des compétences

2. Consultez le guide d'étude

Télécharger Guide d'étude de certification de Data Scientist Guide d'étude de certification Data Scientist et examinez attentivement chaque objectif que vous devez atteindre pour les compétences évaluées. Le guide fournit des liens utiles vers des évaluations de pratiques pertinentes pour chaque compétence.

3. Suivez un cours court

J'ai trouvé que les tests statistiques et la gestion des données SQL étaient mes points faibles. Pour y remédier, j'ai suivi quelques petits cours et revisité les notions oubliées. Je recommande fortement de suivre des cours pour revoir ces concepts, surtout si vous n'utilisez pas ces outils ou concepts dans votre vie professionnelle quotidienne.

4. Faites confiance au processus

La certification DataCamp offre une large gamme de ressources, telles que des tests d'évaluation, des guides d'étude, des cours et des démos. Si vous ne réussissez pas la certification dès votre première tentative, vous êtes autorisé à la repasser une fois. Cependant, si vous échouez à votre deuxième tentative, il est recommandé d’attendre deux mois et de travailler sur vos faiblesses. Vous recevrez un rapport de performance complet pour vous aider à vous améliorer.

1. Réalisez deux projets de science des données de bout en bout

Réalisez un projet de régression et un projet de classification à l'aide des ensembles de données de Kaggle. Pour chaque projet, travaillez sur le pipeline de science des données, y compris l'analyse exploratoire des données, le nettoyage des données, les visualisations, l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection de modèles, la formation et l'évaluation. Suivre le processus complet du début à la fin pour un problème de régression et de classification vous aidera à vous assurer que vous êtes sur la bonne voie et à développer les compétences nécessaires pour atteindre votre objectif de certification. Vous pouvez également essayer un projet de clustering.

2. Passez un exemple d’examen pratique

Lire la description du projet pour le échantillon examen et assurez-vous de comprendre ce que le responsable des données attend de vous. Vous apprendrez beaucoup en examinant l’exemple de description de l’examen, le cahier de solutions et l’enregistrement vidéo de la présentation.

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Exemple d'examen pratique

3. Apprenez des experts

Lorsque vous travaillez sur un examen pratique, recherchez des projets similaires sur Kaggle, GitHub ou Medium. Il vous aidera à comprendre les étapes nécessaires et les outils populaires pour effectuer des tâches spécifiques. Si vous rencontrez des difficultés, effectuez une recherche Google pour trouver une solution.

Je ne recommande pas de copier et coller du code depuis Kaggle ou d'autres sources. Les évaluateurs détecteront probablement les travaux plagiés et entraîneront un échec à l'examen. De plus, dans des scénarios de travail réels, les managers peuvent facilement identifier les copies.

Lorsque vous examinez les solutions d’autres experts, lisez attentivement l’explication. Cela aidera à rédiger les résultats des expériences, les rapports analytiques et les conclusions.

J'ai utilisé Canva pour créer ma présentation, mais divers outils sont disponibles pour en créer une. Voici une liste d’étapes que vous pouvez suivre pour développer et présenter les résultats de votre projet :

Utilisez un maximum de 3 lignes par diapositive pour éviter la surpopulation.
Expliquez les résultats dans vos propres mots plutôt que de lire directement les diapositives.
Incluez des visualisations et des images pertinentes de votre projet.
Évitez le jargon technique car le public n'est pas spécialisé.
Limitez la présentation à 10 diapositives et 8 minutes maximum.
Répétez votre présentation au moins 3 fois avant de l'enregistrer.
Regardez votre présentation enregistrée et réenregistrez-la si vous pensez que des améliorations pourraient être apportées.

Après avoir obtenu la certification, améliorez votre portfolio et vos profils en mettant en valeur vos réalisations. Partagez votre certification sur LinkedIn et présentez-la sur GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub et d'autres plateformes pour renforcer votre portefeuille de science des données.

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Image de l'auteur profil

Si vous êtes à la recherche d'un emploi, continuez à postuler sur les sites d'emploi tout en travaillant sur des projets de science des données pour mettre en valeur vos compétences. Le développement de projets démontre une expérience pratique qui augmentera votre visibilité auprès des recruteurs et les aidera à mieux comprendre vos capacités.

Rejoignez la communauté certifiée DataCamp et les groupes de réseautage sur Discord et Slack pour vous connecter avec d'autres sur le terrain. Utilisez ces communautés pour rechercher des opportunités de mentorat qui peuvent vous aider dans votre recherche d'emploi. N'oubliez pas que trouver un poste à temps plein devrait désormais être votre priorité, alors consacrez suffisamment de temps au processus de recherche.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un spécialiste des données certifié qui aime créer des modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur les technologies d'apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d'une maîtrise en gestion de la technologie et d'un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d'IA utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.