כיצד לבצע בחינת תעודה מקצועית של Ace Data Scientist - KDnuggets

תמונה מאת המחבר
 

קבלת הסמכה לא רק מאמתת את הכישורים שלך אלא גם מגבירה את הביטחון העצמי שלך. יתר על כן, זה מסמן שאתה מוכן לעבודה לתפקיד ספציפי. 

למתחילים, מומלץ מאוד שאחרי סיום מחנה אתחול במדעי הנתונים ועבודה על פרויקטים של תיק עבודות, זה הזמן לקבל הסמכה. בעוד ש-DataCamp מספקת כלים לפיתוח קריירה מקצה לקצה שהופכים את ההסמכה לנגישה, אנשים רבים שמנסים את הבחינות עדיין נכשלים.

בבלוג זה אשתף את החוויה שלי בבחינת ההסמכה, תהליך ההסמכה, וכיצד כל מתחיל או מומחה בתחום מדעי הנתונים יכול לזכות בהסמכה תוך פחות מיומיים.

קשה למצוא כישרון מדעי נתונים מוסמך בימינו. חברות זקוקות למומחי נתונים כמוך, אבל אין מספיק אנשים עם הכישורים הנכונים. מרוויח א הסמכה מ-DataCamp היא דרך מצוינת להתבלט. זה מראה למעסיקים שהכישורים שלך מוכנים לעבודה כדי שתוכל לקבל את תפקיד החלומות הזה.

נכון לעכשיו, אתה יכול לקבל הסמכה עבור:

• עמית מנתח נתונים
• מקצוען מנתח נתונים
• עמית מדען נתונים
• מקצוען מדען נתונים
• עמית מהנדס נתונים

 

תמונה מ-DataCamp
 

הסמכת Associate היא אידיאלית עבור אלה שרק מתחילים ועומדים בציפיות העבודה ברמת הכניסה. ההסמכה המקצועית, לעומת זאת, היא השלב הבא למעלה ומתיישרת עם רמת המיומנות הצפויה לתפקידים הדורשים 2+ שנות ניסיון.

בבלוג זה, נסקור את הסמכת מדען נתונים מקצועי התהליך. 

 

תמונה מתוך נתונים
 

יש ביקוש גבוה למדעני נתונים, עם אלפי משרות פנויות בשכר טוב בארה"ב בלבד. עם זאת, קיים מחסור באנשי מקצוע מוסמכים בתחום הנתונים. ההסמכה של DataCamp של DataCamp יכולה לעזור לך להשיג את העבודות האלה מהר יותר.

תהליך ההסמכה מעריך מיומנות על פני כישורי ליבה של מדעי הנתונים, כולל ניתוח נתונים חקרניים, ניהול נתונים, מודלים סטטיסטיים ותכנון ניסויים. על המועמדים להפגין שליטה ברמת המומחה בתכנות Python או R, SQL, העברת תובנות אנליטיות ויישום מיומנויות אלה על נהלים וזרימות עבודה נפוצות של מדעי הנתונים. ה מתוזמן ו מעשי בחינות הסמכה מעריכות בקפדנות את נכונות האדם לעמוד בדרישות של תפקידי מדעי הנתונים ברמה הגבוהה ביותר.

 

תמונה מהסמכת DataCamp

למה לצפות בבחינות המתוזמנות

כדי לזכות בתעודה מקצועית של מדען נתונים, עליך לעבור שתי בחינות מתוזמנות - DS101 ו-DS201 - כדי להתקדם בשלבי הבחינה המעשית.

DS101 

בחינת DS101 היא הערכת R או Python של 45 דקות של ניתוח חקרני ומיומנויות ניסויים סטטיסטיים, כולל חישוב מדדים, יצירת הדמיות להדגמת מאפייני נתונים ויחסי תכונה, תיאור מושגים סטטיסטיים לבדיקה וניסוי, יישום שיטות דגימה ויישום מבחנים סטטיסטיים.

DS201

מבחן DS60 בן 201 דקות מעריך ניהול נתונים ב-SQL, ניקוי והכנת נתונים ב-Python או R, מיומנויות דוגמנות, הערכת מודלים, למידה ללא פיקוח ושיטות עבודה מומלצות, כולל בקרת גרסאות ובניית חבילות.

למה לצפות בבחינה המעשית

הבחינה המעשית מעריכה את מיומנויות הדמיית הנתונים ומיומנויות התקשורת על ידי כך שתסקור בעיה עסקית, תבחר ויצור הדמיות והצגת סיכום הממצאים; זה דורש הקלטה והגשה של מצגת המדגימה את היכולת להמחיש, למסגר, להעביר ולסכם ביעילות סיפורי נתונים לקהלים מגוונים כולל מנהיגים עסקיים. תוכל למצוא מידע נוסף על האופן שבו DataCamp מדרג את מדען הנתונים. כדי ללמוד כיצד DataCamp מעריך את הבחינה המעשית של מדען נתונים, אתה יכול לעיין ב כּוֹתֶרֶת לקבלת פרטים נוספים.

1. גשו למבחני הערכה

לפני ההרשמה לבחינת ההסמכה המקצועית, אני ממליץ לגשת כמה שיותר לתרגל מבחני הערכה ככל האפשר. הערכות אלו מספקות ציונים ופתרונות לתשובות שגויות. תרגול עם מבחני ההערכה המתוזמנים יעזור לך להכיר את מתכונת הבחינה ולנהל טוב יותר את הזמן שלך. לעבור את מבחני התרגול היא גם הזדמנות ללמוד מושגים חדשים ולחדד את הכישורים שלך, מה שמגדיר אותך להצלחה בבחינת ההסמכה בפועל.

 

מבחני הערכת מיומנות

2. עיין במדריך הלימוד

הורד מדריך מחקר להסמכת מדעני נתונים מדריך ללימוד הסמכת מדעני נתונים וסקור ביסודיות כל יעד שעליך לעמוד בו עבור הכישורים המוערכים. המדריך מספק קישורים מועילים להערכות תרגול רלוונטיות עבור כל מיומנות.

3. קח קורס קצר

מצאתי שמבחנים סטטיסטיים וניהול נתונים של SQL הם התחומים החלשים שלי. כדי לטפל בזה, לקחתי כמה קורסים קטנים וחזרתי על המושגים שנשכחו. אני ממליץ בחום לקחת קורסים לסקור את המושגים הללו, במיוחד אם אינך משתמש בכלים או במושגים הללו בחיי העבודה היומיומיים שלך.

4. סמוך על התהליך

הסמכת DataCamp מציעה מגוון רחב של משאבים, כגון מבחני הערכה, מדריכי לימוד, קורסים והדגמות. אם לא תעבור את ההסמכה בניסיון הראשון שלך, אתה רשאי לחזור עליה פעם אחת. עם זאת, אם לא עוברים על הניסיון השני, מומלץ להמתין חודשיים ולעבוד על החולשות. תקבל דוח ביצועים מקיף שיעזור לך להשתפר.

1. השלם שני פרויקטים מקצה לקצה במדעי הנתונים

השלם פרויקט רגרסיה וסיווג אחד באמצעות מערכי נתונים מ- Kaggle. עבור כל פרויקט, עבד על צינור מדעי הנתונים כולל ניתוח נתונים חקרני, ניקוי נתונים, הדמיות, הנדסת תכונות, בחירת מודל, הדרכה והערכה. מעקב אחר התהליך המלא מתחילתו ועד סופו עבור בעיית רגרסיה וגם סיווג יעזור להבטיח שאתה על המסלול ולבנות את הכישורים הדרושים כדי להשיג את מטרת ההסמכה שלך. אתה יכול גם לנסות פרויקט אשכולות. 

2. גשו לבחינה מעשית לדוגמה

קרא את תיאור הפרויקט עבור מבחן לדוגמה ולוודא שאתה מבין מה מצפה ממך ראש הנתונים. תלמד הרבה על ידי סקירת תיאור הבחינה לדוגמה, מחברת הפתרון והקלטת הווידאו של המצגת.  

 

מבחן מעשי לדוגמא

3. למד מהמומחים

כשאתה עובד על בחינה מעשית, חפש פרויקטים דומים ב- Kaggle, GitHub או Medium. זה יעזור לך להבין את השלבים הדרושים ואת הכלים הפופולריים לביצוע משימות ספציפיות. אם אתה נתקל בקשיים, ערוך חיפוש בגוגל כדי למצוא פתרון. 

אני לא ממליץ להעתיק ולהדביק קוד מ-Kaggle או ממקורות אחרים. סביר להניח שהסוקרים יזהו עבודה שנדונה ויגרמו לכישלון בבחינה. בנוסף, בתרחישי עבודה אמיתיים, מנהלים יכולים לזהות בקלות מועתקים. 

בעת סקירת פתרונות של מומחים אחרים, קרא ביסודיות את ההסבר. פעולה זו תסייע בחיבור התוצאות של ניסויים, דוחות אנליטיים ומסקנות.

4. מצגת

השתמשתי ב-Canva כדי ליצור את המצגת שלי, אבל כלים שונים זמינים ליצירת אחת. להלן רשימה של שלבים שתוכל לבצע כדי לפתח ולהציג את תוצאות הפרויקט שלך:

1. השתמש ב-3 שורות לכל היותר לשקופית כדי למנוע צפיפות יתר.
2. הסבירו את התוצאות במילים שלכם במקום לקרוא ישירות מתוך שקופיות.
3. כלול הדמיות ותמונות רלוונטיות מהפרויקט שלך.
4. הימנע מז'רגון טכני מכיוון שהקהל אינו טכני.
5. הגבל את המצגת ל-10 שקפים ול-8 דקות לכל היותר.
6. תרגל את המצגת שלך לפחות 3 פעמים לפני ההקלטה.
7. צפה במצגת המוקלטת שלך והקלט מחדש אם אתה מרגיש שניתן לבצע שיפורים.

לאחר קבלת הסמכה, שפר את תיק העבודות והפרופילים שלך על ידי הדגשת ההישגים שלך. שתף את ההסמכה שלך בלינקדאין והצג אותה ב-GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub ופלטפורמות אחרות כדי לחזק את תיק מדעי הנתונים שלך.

 

תמונה מהסופר פרופיל
 

אם אתה מחפש עבודה, המשך להגיש מועמדות על לוחות דרושים תוך כדי עבודה על פרויקטים של מדעי נתונים כדי להציג את כישוריך. פיתוח פרויקטים מפגין ניסיון מעשי שיגדיל את הנראות שלך בפני מגייסים ויעזור להם להבין טוב יותר את היכולות שלך.

הצטרף לקהילה המוסמכת של DataCamp ולקבוצות נטוורקינג ב-Discord ו-Slack כדי להתחבר לאחרים בשטח. השתמש בקהילות אלה כדי לחפש הזדמנויות חונכות שיכולות לעזור בחיפוש העבודה שלך. זכור, מציאת תפקיד במשרה מלאה צריכה להיות כעת בראש סדר העדיפויות שלך, אז הקדיש מספיק זמן לתהליך החיפוש.
 
 
עביד עלי אוואן (@1abidaliawan) הוא איש מקצוע מוסמך של מדען נתונים שאוהב לבנות מודלים של למידת מכונה. נכון לעכשיו, הוא מתמקד ביצירת תוכן וכתיבת בלוגים טכניים על למידת מכונה וטכנולוגיות מדעי נתונים. עביד הוא בעל תואר שני בניהול טכנולוגיה ותואר ראשון בהנדסת טלקומוניקציה. החזון שלו הוא לבנות מוצר בינה מלאכותית באמצעות רשת עצבית גרפית עבור תלמידים הנאבקים במחלות נפש.
 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• ChartPrime. הרם את משחק המסחר שלך עם ChartPrime. גישה כאן.
• BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
• מקור: 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