Come superare l'esame di certificazione professionale per Ace Data Scientist - KDnuggets

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Come superare l'esame di certificazione professionale di Data Scientist
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Ottenere una certificazione non solo convalida le tue capacità, ma aumenta anche la tua autostima. Inoltre, segnala che sei pronto per un lavoro per un ruolo specifico.

Per un principiante, è altamente consigliabile che dopo aver terminato un boot camp di scienza dei dati e aver lavorato su progetti di portfolio, sia il momento di ottenere la certificazione. Sebbene DataCamp fornisca strumenti di sviluppo professionale end-to-end che rendono accessibile la certificazione, molte persone che tentano gli esami falliscono ancora.

In questo blog condividerò la mia esperienza nel sostenere l'esame di certificazione, il processo di certificazione e il modo in cui qualsiasi principiante o esperto di scienza dei dati può ottenere la certificazione in meno di due giorni.

Trovare talenti qualificati nel campo della scienza dei dati è difficile di questi tempi. Le aziende hanno bisogno di esperti di dati come te, ma non ci sono abbastanza persone con le competenze giuste. Guadagnare un Certificazione di DataCamp è un ottimo modo per distinguersi. Mostra ai datori di lavoro che le tue capacità sono pronte per il lavoro in modo da poter ottenere quel ruolo da sogno.

Attualmente puoi ottenere la certificazione per:

Associato analista dati
Professionista dell'analista dei dati
Associato scienziato dei dati
Professionista del data scientist
Ingegnere dati associato

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Immagine da DataCamp

La certificazione Associate è ideale per chi ha appena iniziato e soddisfa le aspettative di lavoro entry-level. La certificazione Professionale, invece, è il passo successivo e si allinea al livello di competenza previsto per ruoli che richiedono più di 2 anni di esperienza.

In questo blog tratteremo il Certificazione professionale di data scientist processo.

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Immagine da DataCamp

C’è una forte domanda di data scientist, con migliaia di offerte di lavoro ben retribuite solo negli Stati Uniti. Tuttavia, vi è una carenza di professionisti qualificati dei dati. La certificazione Data Scientist di DataCamp può aiutarti a ottenere questi lavori più velocemente.

Il processo di certificazione valuta la competenza in tutte le competenze chiave della scienza dei dati, tra cui l'analisi esplorativa dei dati, la gestione dei dati, la modellazione statistica e la progettazione sperimentale. I candidati devono dimostrare una padronanza di livello esperto nella programmazione Python o R, SQL, comunicare approfondimenti analitici e applicare queste competenze a procedure e flussi di lavoro comuni di data science. IL temporizzato ed pratico Gli esami di certificazione valutano rigorosamente la disponibilità a soddisfare le esigenze dei ruoli di data science al massimo livello.

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Immagine dalla certificazione DataCamp

Cosa aspettarsi dagli esami a tempo

Per ottenere il certificato professionale di Data Scientist, devi superare due esami a tempo – DS101 e DS201 – per avanzare attraverso le fasi dell'esame pratico.

DS101

L'esame DS101 è una valutazione R o Python di 45 minuti delle capacità di analisi esplorativa e sperimentazione statistica, tra cui il calcolo delle metriche, la creazione di visualizzazioni per dimostrare le caratteristiche dei dati e le relazioni tra le funzionalità, la descrizione di concetti statistici per test e sperimentazione, l'applicazione di metodi di campionamento e l'implementazione di test statistici.

DS201

L'esame DS60 di 201 minuti valuta la gestione dei dati in SQL, la pulizia e la preparazione dei dati in Python o R, le competenze di modellazione, la valutazione del modello, l'apprendimento non supervisionato e le migliori pratiche di programmazione tra cui il controllo della versione e la creazione di pacchetti.

Cosa aspettarsi dall'esame pratico

L'esame pratico valuta la visualizzazione dei dati e le capacità di comunicazione facendo esaminare un problema aziendale, selezionando e creando visualizzazioni e presentando un riepilogo dei risultati; richiede la registrazione e l'invio di una presentazione che dimostri la capacità di visualizzare, inquadrare, trasmettere e riassumere in modo efficace storie di dati a un pubblico diversificato, compresi i leader aziendali. Puoi trovare ulteriori informazioni su come DataCamp valuta il Data Scientist. Per sapere come DataCamp valuta l'esame pratico da data scientist, puoi fare riferimento al rubrica per ulteriori dettagli.

1. Sostieni i test di valutazione

Prima di iscriverti all’esame di certificazione professionale, consiglio di sostenerne altrettanti prove pratiche di valutazione possibile. Queste valutazioni forniscono punteggi e soluzioni per risposte errate. Esercitarsi con i test di valutazione a tempo ti aiuterà a familiarizzare con il formato dell'esame e a gestire meglio il tuo tempo. Superare le prove pratiche è anche un'opportunità per apprendere nuovi concetti e affinare le tue capacità, preparandoti per il successo nell'esame di certificazione vero e proprio.

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Prove di valutazione delle competenze

2. Consulta la Guida allo studio

Scarica la Guida allo studio per la certificazione di Data Scientist Guida allo studio per la certificazione di Data Scientist ed esamina attentamente ogni obiettivo che devi raggiungere per le competenze valutate. La guida fornisce collegamenti utili alle valutazioni pratiche pertinenti per ciascuna competenza.

3. Segui un corso breve

Ho riscontrato che i test statistici e la gestione dei dati SQL sono le mie aree più deboli. Per risolvere questo problema, ho seguito alcuni piccoli corsi e ho rivisitato i concetti dimenticati. Consiglio vivamente di frequentare corsi per rivedere questi concetti, soprattutto se non usi questi strumenti o concetti nella tua vita lavorativa quotidiana.

4. Fidati del processo

La certificazione DataCamp offre un'ampia gamma di risorse, come test di valutazione, guide allo studio, corsi e demo. Se non superi la certificazione al primo tentativo, puoi sostenerla nuovamente una volta. Tuttavia, se non passi il secondo tentativo, ti consigliamo di aspettare due mesi e di lavorare sui tuoi punti deboli. Riceverai un rapporto completo sulle prestazioni per aiutarti a migliorare.

1. Completa due progetti di data science end-to-end

Completa un progetto di regressione e uno di classificazione utilizzando i set di dati di Kaggle. Per ogni progetto, lavora attraverso la pipeline della scienza dei dati, inclusa l'analisi esplorativa dei dati, la pulizia dei dati, le visualizzazioni, l'ingegnerizzazione delle funzionalità, la selezione del modello, la formazione e la valutazione. Seguire l'intero processo dall'inizio alla fine sia per un problema di regressione che per quello di classificazione ti aiuterà a garantire che sei sulla buona strada e a sviluppare le competenze necessarie per raggiungere il tuo obiettivo di certificazione. Puoi anche provare un progetto di clustering.

2. Sostieni un esempio di esame pratico

Leggi la descrizione del progetto per il esame del campione e assicurati di comprendere cosa si aspetta da te il responsabile dei dati. Imparerai molto rivedendo la descrizione dell'esame di esempio, il quaderno delle soluzioni e la registrazione video della presentazione.

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Esempio di esame pratico

3. Impara dagli esperti

Quando lavori a un esame pratico, cerca progetti simili su Kaggle, GitHub o Medium. Ti aiuterà a comprendere i passaggi necessari e gli strumenti più diffusi per eseguire attività specifiche. Se incontri difficoltà, effettua una ricerca su Google per trovare una soluzione.

Non consiglio di copiare e incollare il codice da Kaggle o altre fonti. I revisori probabilmente rileveranno il lavoro plagiato e comporteranno il fallimento dell'esame. Inoltre, in scenari di lavoro reali, i manager possono facilmente identificare le copie.

Quando esamini le soluzioni di altri esperti, leggi attentamente la spiegazione. Ciò aiuterà a comporre i risultati di esperimenti, rapporti analitici e conclusioni.

4. Presentazione

Ho utilizzato Canva per creare la mia presentazione, ma sono disponibili vari strumenti per crearne una. Ecco un elenco di passaggi che puoi seguire per sviluppare e presentare i risultati del tuo progetto:

Utilizzare un massimo di 3 righe per diapositiva per evitare il sovraffollamento.
Spiega i risultati con parole tue anziché leggere direttamente dalle diapositive.
Includi visualizzazioni e immagini pertinenti del tuo progetto.
Evita il gergo tecnico poiché il pubblico non è tecnico.
Limita la presentazione a 10 diapositive e 8 minuti al massimo.
Esercitati con la presentazione almeno 3 volte prima di registrarla.
Guarda la presentazione registrata e registrala nuovamente se ritieni che si possano apportare miglioramenti.

Dopo aver ottenuto la certificazione, migliora il tuo portfolio e i tuoi profili evidenziando i tuoi risultati. Condividi la tua certificazione su LinkedIn e mostrala su GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub e altre piattaforme per rafforzare il tuo portfolio di data science.

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Immagine dell'autore tuo profilo

Se stai cercando lavoro, continua a candidarti nelle bacheche di lavoro mentre lavori su progetti di scienza dei dati per mostrare le tue capacità. Lo sviluppo di progetti dimostra un'esperienza pratica che aumenterà la tua visibilità presso i reclutatori e li aiuterà a comprendere meglio le tue capacità.

Unisciti alla community certificata DataCamp e ai gruppi di networking su Discord e Slack per connetterti con altri sul campo. Utilizza queste comunità per cercare opportunità di tutoraggio che possano aiutarti nella tua ricerca di lavoro. Ricorda, trovare un ruolo a tempo pieno ora dovrebbe essere la tua priorità, quindi dedica tempo sufficiente al processo di ricerca.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) è un professionista di data scientist certificato che ama creare modelli di machine learning. Attualmente si sta concentrando sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici sulle tecnologie di apprendimento automatico e scienza dei dati. Abid ha conseguito un Master in Technology Management e una laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale grafica per studenti alle prese con malattie mentali.