डेटा साइंटिस्ट प्रोफेशनल सर्टिफिकेट परीक्षा में कैसे सफल हों - केडीनगेट्स

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प्रमाणन अर्जित करने से न केवल आपके कौशल की पुष्टि होती है बल्कि आपका आत्मविश्वास भी बढ़ता है। इसके अलावा, यह संकेत देता है कि आप किसी विशिष्ट भूमिका के लिए तैयार हैं। 

एक शुरुआत करने वाले के लिए, यह अत्यधिक अनुशंसित है कि डेटा साइंस बूट कैंप खत्म करने और पोर्टफोलियो परियोजनाओं पर काम करने के बाद, प्रमाणित होने का समय आ गया है। जबकि डेटाकैम्प एंड-टू-एंड कैरियर विकास उपकरण प्रदान करता है जो प्रमाणन को सुलभ बनाता है, परीक्षा का प्रयास करने वाले कई लोग अभी भी असफल होते हैं।

इस ब्लॉग में, मैं प्रमाणन परीक्षा देने का अपना अनुभव, प्रमाणन प्रक्रिया और कैसे कोई भी डेटा विज्ञान शुरुआती या विशेषज्ञ दो दिनों से भी कम समय में प्रमाणन अर्जित कर सकता है, साझा करूंगा।

इन दिनों योग्य डेटा विज्ञान प्रतिभा ढूँढना कठिन है। कंपनियों को आप जैसे डेटा विशेषज्ञों की ज़रूरत है, लेकिन सही कौशल वाले पर्याप्त लोग नहीं हैं। कमाई ए प्रमाणीकरण DataCamp से अलग दिखने का एक शानदार तरीका है। यह नियोक्ताओं को दिखाता है कि आपके कौशल नौकरी के लिए तैयार हैं ताकि आप उस सपनों की भूमिका प्राप्त कर सकें।

वर्तमान में, आप इसके लिए प्रमाणित हो सकते हैं:

• डेटा विश्लेषक एसोसिएट
• डेटा विश्लेषक प्रोफेशनल
• डेटा वैज्ञानिक एसोसिएट
• डेटा साइंटिस्ट प्रोफेशनल
• डेटा इंजीनियर एसोसिएट

 

डेटाकैम्प से छवि
 

एसोसिएट प्रमाणन उन लोगों के लिए आदर्श है जो अभी शुरुआत कर रहे हैं और प्रवेश स्तर की नौकरी की अपेक्षाओं को पूरा करते हैं। दूसरी ओर, व्यावसायिक प्रमाणन अगला कदम है और 2+ वर्ष के अनुभव की आवश्यकता वाली भूमिकाओं के लिए अपेक्षित कौशल स्तर के अनुरूप है।

इस ब्लॉग में, हम इसे कवर करेंगे व्यावसायिक डेटा वैज्ञानिक प्रमाणन प्रक्रिया. 

 

से छवि DataCamp
 

अकेले अमेरिका में अच्छी तनख्वाह वाली हजारों नौकरियों के साथ, डेटा वैज्ञानिकों की अत्यधिक मांग है। हालाँकि, योग्य डेटा पेशेवरों की कमी है। डेटाकैंप का डेटा साइंटिस्ट प्रमाणन आपको इन नौकरियों को तेज़ी से प्राप्त करने में मदद कर सकता है।

प्रमाणन प्रक्रिया खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, डेटा प्रबंधन, सांख्यिकीय मॉडलिंग और प्रयोगात्मक डिजाइन सहित मुख्य डेटा विज्ञान दक्षताओं में दक्षता का मूल्यांकन करती है। उम्मीदवारों को पायथन या आर प्रोग्रामिंग, एसक्यूएल, विश्लेषणात्मक अंतर्दृष्टि संचारित करने और इन कौशलों को सामान्य डेटा विज्ञान प्रक्रियाओं और वर्कफ़्लो में लागू करने में विशेषज्ञ स्तर का प्रवाह प्रदर्शित करना होगा। समय और व्यावहारिक प्रमाणन परीक्षाएँ उच्चतम स्तर पर डेटा विज्ञान भूमिकाओं की माँगों को पूरा करने के लिए किसी की तत्परता का कठोरता से आकलन करती हैं।

 

डेटाकैम्प प्रमाणन से छवि

समयबद्ध परीक्षाओं से क्या अपेक्षा करें?

डेटा साइंटिस्ट प्रोफेशनल सर्टिफिकेट हासिल करने के लिए, आपको व्यावहारिक परीक्षा चरणों में आगे बढ़ने के लिए दो बार की परीक्षाएं - डीएस101 और डीएस201 - उत्तीर्ण करनी होंगी।

DS101 

डीएस101 परीक्षा खोजपूर्ण विश्लेषण और सांख्यिकीय प्रयोग कौशल का 45 मिनट का आर या पायथन मूल्यांकन है जिसमें मेट्रिक्स की गणना करना, डेटा विशेषताओं और फीचर संबंधों को प्रदर्शित करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन बनाना, परीक्षण और प्रयोग के लिए सांख्यिकीय अवधारणाओं का वर्णन करना, नमूनाकरण विधियों को लागू करना और सांख्यिकीय परीक्षणों को लागू करना शामिल है।

DS201

60 मिनट की डीएस201 परीक्षा एसक्यूएल में डेटा प्रबंधन, पायथन या आर में डेटा सफाई और तैयारी, मॉडलिंग कौशल, मॉडल मूल्यांकन, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण और संस्करण नियंत्रण और पैकेज निर्माण सहित प्रोग्रामिंग सर्वोत्तम प्रथाओं का मूल्यांकन करती है।

प्रैक्टिकल परीक्षा में क्या उम्मीद करें

व्यावहारिक परीक्षा आपसे व्यावसायिक समस्या की समीक्षा करने, विज़ुअलाइज़ेशन का चयन करने और बनाने और निष्कर्षों का सारांश प्रस्तुत करने के द्वारा डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और संचार कौशल का मूल्यांकन करती है; इसके लिए व्यावसायिक नेताओं सहित विभिन्न दर्शकों के लिए डेटा कहानियों को प्रभावी ढंग से कल्पना करने, फ्रेम करने, व्यक्त करने और सारांशित करने की क्षमता प्रदर्शित करने वाली प्रस्तुति को रिकॉर्ड करने और सबमिट करने की आवश्यकता होती है। आप इस बारे में अधिक जानकारी पा सकते हैं कि डेटाकैम्प डेटा साइंटिस्ट को कैसे ग्रेड देता है। यह जानने के लिए कि डेटाकैम्प डेटा वैज्ञानिक व्यावहारिक परीक्षा का मूल्यांकन कैसे करता है, आप इसका संदर्भ ले सकते हैं सरनामा अधिक जानकारी के लिए.

1. मूल्यांकन परीक्षण लें

व्यावसायिक प्रमाणन परीक्षा के लिए पंजीकरण करने से पहले, मैं अधिक से अधिक परीक्षा देने की सलाह देता हूँ मूल्यांकन परीक्षणों का अभ्यास करें यथासंभव। ये मूल्यांकन गलत उत्तरों के लिए अंक और समाधान प्रदान करते हैं। समयबद्ध मूल्यांकन परीक्षणों के साथ अभ्यास करने से आपको परीक्षा प्रारूप से परिचित होने और अपने समय का बेहतर प्रबंधन करने में मदद मिलेगी। अभ्यास परीक्षणों से गुजरना नई अवधारणाओं को सीखने और अपने कौशल को तेज करने का एक अवसर है, जो आपको वास्तविक प्रमाणन परीक्षा में सफलता के लिए तैयार करता है।

 

कौशल मूल्यांकन परीक्षण

2. अध्ययन मार्गदर्शिका की समीक्षा करें

डाउनलोड डेटा वैज्ञानिक प्रमाणन अध्ययन गाइड डेटा साइंटिस्ट सर्टिफिकेशन स्टडी गाइड और मूल्यांकन की गई दक्षताओं के लिए आपको मिलने वाले प्रत्येक उद्देश्य की गहन समीक्षा करें। मार्गदर्शिका प्रत्येक योग्यता के लिए प्रासंगिक अभ्यास मूल्यांकन के लिए सहायक लिंक प्रदान करती है।

3. एक छोटा कोर्स लें

मैंने पाया कि सांख्यिकीय परीक्षण और एसक्यूएल डेटा प्रबंधन मेरे कमजोर क्षेत्र हैं। इसे संबोधित करने के लिए, मैंने कुछ छोटे पाठ्यक्रम लिए और भूली हुई अवधारणाओं पर दोबारा गौर किया। मैं इन अवधारणाओं की समीक्षा करने के लिए पाठ्यक्रम लेने की अत्यधिक अनुशंसा करता हूं, खासकर यदि आप अपने दैनिक कामकाजी जीवन में इन उपकरणों या अवधारणाओं का उपयोग नहीं करते हैं।

4. प्रक्रिया पर भरोसा करें

डेटाकैंप प्रमाणन संसाधनों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, जैसे मूल्यांकन परीक्षण, अध्ययन गाइड, पाठ्यक्रम और डेमो। यदि आप अपने पहले प्रयास में प्रमाणीकरण पास नहीं कर पाते हैं, तो आपको इसे एक बार फिर से लेने की अनुमति है। हालाँकि, यदि आप अपने दूसरे प्रयास में उत्तीर्ण नहीं होते हैं, तो यह अनुशंसा की जाती है कि आप दो महीने तक प्रतीक्षा करें और अपनी कमजोरियों पर काम करें। आपको सुधार करने में सहायता के लिए एक व्यापक प्रदर्शन रिपोर्ट प्राप्त होगी।

1. दो एंड-टू-एंड डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स को पूरा करें

कागल से डेटासेट का उपयोग करके एक प्रतिगमन और एक वर्गीकरण परियोजना को पूरा करें। प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, डेटा सफाई, विज़ुअलाइज़ेशन, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल चयन, प्रशिक्षण और मूल्यांकन सहित डेटा विज्ञान पाइपलाइन के माध्यम से काम करें। प्रतिगमन और वर्गीकरण दोनों समस्याओं के लिए शुरू से अंत तक पूरी प्रक्रिया का पालन करने से यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि आप ट्रैक पर हैं और अपने प्रमाणन लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए आवश्यक कौशल का निर्माण कर रहे हैं। आप किसी क्लस्टरिंग प्रोजेक्ट को भी आज़मा सकते हैं। 

2. एक नमूना व्यावहारिक परीक्षा लें

इसके लिए प्रोजेक्ट विवरण पढ़ें नमूना परीक्षा और सुनिश्चित करें कि आप समझते हैं कि डेटा प्रमुख आपसे क्या अपेक्षा करता है। नमूना परीक्षा विवरण, समाधान नोटबुक और प्रस्तुति की वीडियो रिकॉर्डिंग की समीक्षा करके आप बहुत कुछ सीखेंगे।  

 

नमूना व्यावहारिक परीक्षा

3. विशेषज्ञों से सीखें

व्यावहारिक परीक्षा पर काम करते समय, कागल, गिटहब, या मीडियम पर समान प्रोजेक्ट देखें। यह आपको विशिष्ट कार्य करने के लिए आवश्यक चरणों और लोकप्रिय टूल को समझने में मदद करेगा। यदि आप कठिनाइयों का सामना करते हैं, तो समाधान खोजने के लिए Google खोज करें। 

मैं कागल या अन्य स्रोतों से कोड कॉपी और पेस्ट करने की अनुशंसा नहीं करता। समीक्षक संभवतः साहित्यिक चोरी का पता लगा लेंगे और परिणामस्वरूप परीक्षा में असफलता मिलेगी। इसके अतिरिक्त, वास्तविक कार्य परिदृश्यों में, प्रबंधक आसानी से कॉपी की गई पहचान कर सकते हैं। 

अन्य विशेषज्ञों के समाधानों की समीक्षा करते समय, स्पष्टीकरण को अच्छी तरह से पढ़ें। ऐसा करने से प्रयोगों के परिणाम, विश्लेषणात्मक रिपोर्ट और निष्कर्ष तैयार करने में सहायता मिलेगी।

4। प्रदर्शन

मैंने अपना प्रेजेंटेशन बनाने के लिए कैनवा का उपयोग किया, लेकिन इसे बनाने के लिए विभिन्न उपकरण उपलब्ध हैं। यहां उन चरणों की एक सूची दी गई है जिनका पालन आप अपनी परियोजना के परिणामों को विकसित करने और प्रस्तुत करने के लिए कर सकते हैं:

1. भीड़भाड़ से बचने के लिए प्रति स्लाइड अधिकतम 3 पंक्तियों का उपयोग करें।
2. सीधे स्लाइड से पढ़ने के बजाय अपने शब्दों में परिणाम बताएं।
3. अपने प्रोजेक्ट से प्रासंगिक विज़ुअलाइज़ेशन और छवियां शामिल करें।
4. तकनीकी शब्दजाल से बचें क्योंकि दर्शक गैर-तकनीकी हैं।
5. प्रस्तुतिकरण को 10 स्लाइड और अधिकतम 8 मिनट तक सीमित करें।
6. रिकॉर्डिंग से पहले अपनी प्रस्तुति का कम से कम 3 बार अभ्यास करें।
7. अपनी रिकॉर्ड की गई प्रस्तुति देखें और यदि आपको लगता है कि सुधार किया जा सकता है तो पुनः रिकॉर्ड करें।

प्रमाणन अर्जित करने के बाद, अपनी उपलब्धियों को उजागर करके अपने पोर्टफोलियो और प्रोफाइल को बढ़ाएं। अपने डेटा विज्ञान पोर्टफोलियो को मजबूत करने के लिए अपने प्रमाणन को लिंक्डइन पर साझा करें और इसे GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub और अन्य प्लेटफार्मों पर प्रदर्शित करें।

 

छवि लेखक की ओर से प्रोफाइल
 

यदि आप नौकरी खोज रहे हैं, तो अपने कौशल का प्रदर्शन करने के लिए डेटा विज्ञान परियोजनाओं पर काम करते हुए जॉब बोर्ड पर आवेदन करना जारी रखें। विकासशील परियोजनाएं व्यावहारिक अनुभव प्रदर्शित करती हैं जो भर्तीकर्ताओं के लिए आपकी दृश्यता बढ़ाएगी और उन्हें आपकी क्षमताओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद करेगी।

क्षेत्र में अन्य लोगों से जुड़ने के लिए डिस्कॉर्ड और स्लैक पर डेटाकैंप प्रमाणित समुदाय और नेटवर्किंग समूहों से जुड़ें। इन समुदायों का उपयोग परामर्श के अवसरों की तलाश के लिए करें जो आपकी नौकरी खोज में मदद कर सकते हैं। याद रखें, पूर्णकालिक भूमिका ढूंढना अब आपकी प्राथमिकता होनी चाहिए, इसलिए खोज प्रक्रिया के लिए पर्याप्त समय समर्पित करें।
 
 
आबिद अली अवनी (@1अबिदलियावान) एक प्रमाणित डेटा वैज्ञानिक पेशेवर है जो मशीन लर्निंग मॉडल बनाना पसंद करता है। वर्तमान में, वह सामग्री निर्माण और मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों पर तकनीकी ब्लॉग लिखने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। आबिद के पास प्रौद्योगिकी प्रबंधन में मास्टर डिग्री और दूरसंचार इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री है। उनका दृष्टिकोण मानसिक बीमारी से जूझ रहे छात्रों के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एआई उत्पाद बनाना है।
 

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. ऑटोमोटिव/ईवीएस, कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• चार्टप्राइम. चार्टप्राइम के साथ अपने ट्रेडिंग गेम को उन्नत करें। यहां पहुंचें।
• BlockOffsets. पर्यावरणीय ऑफसेट स्वामित्व का आधुनिकीकरण। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.kdnuggets.com/2023/08/ace-data-scientist-professional-certificate.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-to-ace-data-scientist-professional-certificate