데이터 과학자 전문 자격증 시험에 합격하는 방법 - KDnuggets

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데이터 과학자 전문 자격증 시험에 합격하는 방법
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인증을 취득하면 귀하의 기술을 검증할 뿐만 아니라 자신감도 높아집니다. 또한 이는 귀하가 특정 역할을 맡을 준비가 되었음을 나타냅니다.

초보자의 경우 데이터 과학 부트 캠프를 마치고 포트폴리오 프로젝트를 진행한 후 인증을 받는 것이 좋습니다. DataCamp는 인증에 접근할 수 있도록 하는 엔드투엔드 경력 개발 도구를 제공하지만, 많은 사람들이 여전히 시험에 실패합니다.

이 블로그에서는 인증 시험 응시 경험, 인증 프로세스, 데이터 과학 초보자 또는 전문가가 이틀 이내에 인증을 획득할 수 있는 방법을 공유하겠습니다.

요즘에는 자격을 갖춘 데이터 과학 인재를 찾는 것이 어렵습니다. 기업에는 귀하와 같은 데이터 전문가가 필요하지만 적절한 기술을 갖춘 인력이 충분하지 않습니다. 적립 인증 DataCamp의 것은 눈에 띄는 좋은 방법입니다. 이는 고용주에게 귀하의 기술이 취업 준비가 되었음을 보여줌으로써 귀하가 꿈의 역할을 맡을 수 있음을 보여줍니다.

현재 다음과 같은 인증을 받을 수 있습니다.

데이터 분석가 준회원
데이터 분석 전문가
데이터 과학자 준회원
데이터 과학자 전문가
데이터 엔지니어 어소시에이트

데이터 과학자 전문 자격증 시험에 합격하는 방법
DataCamp의 이미지

Associate 인증은 이제 막 시작한 사람들에게 이상적이며 초급 수준의 직업 기대치를 충족합니다. 반면 Professional 인증은 다음 단계이며 2년 이상의 경험이 필요한 역할에 기대되는 기술 수준에 부합합니다.

이번 블로그에서는 다음 내용을 다루겠습니다. 전문 데이터 과학자 자격증 프로세스.

데이터 과학자 전문 자격증 시험에 합격하는 방법
이미지 출처 : DataCamp

미국에서만 수천 개의 좋은 급여를 받는 일자리가 생겨 데이터 과학자에 대한 수요가 높습니다. 그러나 자격을 갖춘 데이터 전문가가 부족합니다. DataCamp의 데이터 과학자 인증은 이러한 작업을 더 빠르게 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인증 프로세스는 탐색적 데이터 분석, 데이터 관리, 통계 모델링 및 실험 설계를 포함한 핵심 데이터 과학 역량 전반의 숙련도를 평가합니다. 응시자는 Python 또는 R 프로그래밍, SQL, 분석 통찰력 전달, 이러한 기술을 일반적인 데이터 과학 절차 및 워크플로에 적용하는 데 있어서 전문가 수준의 유창함을 입증해야 합니다. 그만큼 시간 제한 및 실용적인 인증 시험은 최고 수준의 데이터 과학 역할 요구 사항을 충족하기 위한 준비 상태를 엄격하게 평가합니다.

데이터 과학자 전문 자격증 시험에 합격하는 방법
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시간 제한 시험에서 기대할 수 있는 것

데이터 과학자 전문 인증서를 획득하려면 두 가지 시간 제한 시험(DS101 및 DS201)을 통과하여 실제 시험 단계를 통과해야 합니다.

DS101

DS101 시험은 지표 계산, 데이터 특성 및 기능 관계를 보여주기 위한 시각화 생성, 테스트 및 실험을 위한 통계 개념 설명, 샘플링 방법 적용, 통계 테스트 구현 등 탐색적 분석 및 통계 실험 기술에 대한 45분 R 또는 Python 평가입니다.

DS201

60분 동안 진행되는 DS201 시험은 SQL의 데이터 관리, Python 또는 R의 데이터 정리 및 준비, 모델링 기술, 모델 평가, 비지도 학습, 버전 제어 및 패키지 구축을 포함한 프로그래밍 모범 사례를 평가합니다.

실기시험에서 기대할 수 있는 것

실기 시험에서는 비즈니스 문제를 검토하고, 시각화를 선택 및 생성하고, 결과 요약을 제시함으로써 데이터 시각화 및 커뮤니케이션 기술을 평가합니다. 이를 위해서는 비즈니스 리더를 포함한 다양한 청중에게 데이터 스토리를 효과적으로 시각화, 구성, 전달 및 요약하는 능력을 보여주는 프레젠테이션을 녹음하고 제출해야 합니다. DataCamp가 데이터 과학자를 평가하는 방법에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다. DataCamp가 데이터 과학자 실기 시험을 평가하는 방법에 대해 알아보려면 다음을 참조하세요. 표제 자세한 내용은.

1. 평가 시험 치르기

전문가 인증 시험에 등록하기 전에 최대한 많은 시험을 치르는 것이 좋습니다. 연습 평가 시험 가능한 한. 이러한 평가는 오답에 대한 점수와 해결책을 제공합니다. 시간 제한이 있는 평가 시험을 연습하면 시험 형식에 익숙해지고 시간을 더 잘 관리하는 데 도움이 됩니다. 연습 시험을 치르는 것은 새로운 개념을 배우고 기술을 연마하여 실제 인증 시험에서 성공할 수 있는 기회이기도 합니다.

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기술 평가 테스트

2. 학습 가이드를 검토하세요

를 다운로드 데이터 과학자 인증 학습 가이드 데이터 과학자 인증 학습 가이드를 읽고 평가된 역량에 대해 충족해야 하는 각 목표를 철저하게 검토하세요. 이 가이드는 각 역량에 대한 관련 실무 평가에 대한 유용한 링크를 제공합니다.

3. 단기 코스 수강

저는 통계 테스트와 SQL 데이터 관리가 제가 약한 영역이라는 것을 알았습니다. 이 문제를 해결하기 위해 저는 몇 가지 작은 강좌를 수강하고 잊혀진 개념을 다시 살펴보았습니다. 특히 일상적인 업무 생활에서 이러한 도구나 개념을 사용하지 않는 경우 이러한 개념을 복습하기 위해 강좌를 수강하는 것이 좋습니다.

4. 프로세스를 신뢰하세요

DataCamp 인증은 평가 테스트, 학습 가이드, 강좌 및 데모와 같은 광범위한 리소스를 제공합니다. 첫 번째 시도에서 인증을 통과하지 못한 경우, 한 번만 재응시할 수 있습니다. 하지만 두 번째 시도에서도 합격하지 못한다면 XNUMX개월 정도 기다려 약점을 보완하는 것이 좋습니다. 귀하는 귀하의 개선에 도움이 되는 종합적인 성과 보고서를 받게 됩니다.

1. 두 가지 엔드투엔드 데이터 과학 프로젝트 완료

Kaggle의 데이터 세트를 사용하여 회귀 프로젝트 하나와 분류 프로젝트 하나를 완료하세요. 각 프로젝트에 대해 탐색적 데이터 분석, 데이터 정리, 시각화, 기능 엔지니어링, 모델 선택, 교육 및 평가를 포함한 데이터 과학 파이프라인을 통해 작업합니다. 회귀 및 분류 문제에 대해 처음부터 끝까지 전체 프로세스를 따르면 올바른 방향으로 나아가고 인증 목표를 달성하는 데 필요한 기술을 구축하는 데 도움이 됩니다. 클러스터링 프로젝트를 시도해 볼 수도 있습니다.

2. 샘플 실기 시험 응시

프로젝트 설명을 읽어보세요. 샘플 시험 그리고 데이터 책임자가 귀하에게 무엇을 기대하는지 이해했는지 확인하십시오. 샘플 시험 설명, 솔루션 노트, 프레젠테이션 비디오 녹화물을 검토하면서 많은 것을 배울 수 있습니다.

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샘플 실기 시험

3. 전문가로부터 배우기

실기 시험을 볼 때 Kaggle, GitHub 또는 Medium에서 유사한 프로젝트를 찾아보세요. 특정 작업을 수행하는 데 필요한 단계와 널리 사용되는 도구를 이해하는 데 도움이 됩니다. 문제가 발생하면 Google 검색을 수행하여 해결책을 찾으세요.

Kaggle이나 다른 소스에서 코드를 복사하여 붙여넣는 것을 권장하지 않습니다. 검토자는 표절된 작업을 감지하여 시험에 실패할 가능성이 높습니다. 또한 실제 작업 시나리오에서 관리자는 복사본을 쉽게 식별할 수 있습니다.

다른 전문가의 솔루션을 검토할 때는 설명을 꼼꼼히 읽어보세요. 그렇게 하면 실험 결과, 분석 보고서 및 결론을 작성하는 데 도움이 됩니다.

4. 발표

저는 프레젠테이션을 만들 때 Canva를 사용했는데 프레젠테이션을 만드는 데 사용할 수 있는 다양한 도구가 있습니다. 다음은 프로젝트 결과를 개발하고 발표하기 위해 따를 수 있는 단계 목록입니다.

혼잡을 방지하려면 슬라이드당 최대 3줄을 사용하세요.
슬라이드에서 직접 읽기보다는 자신의 말로 결과를 설명하세요.
프로젝트의 관련 시각화 및 이미지를 포함하세요.
청중은 기술적 지식이 없으므로 기술적인 전문 용어는 피하십시오.
프레젠테이션은 슬라이드 10개, 최대 8분으로 제한합니다.
녹음하기 전에 프레젠테이션을 최소 3번 연습하세요.
녹음된 프레젠테이션을 시청하고 개선이 필요하다고 생각되면 다시 녹음하세요.

인증을 취득한 후 성과를 강조하여 포트폴리오와 프로필을 강화하세요. LinkedIn에서 인증을 공유하고 GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub 및 기타 플랫폼에 공개하여 데이터 과학 포트폴리오를 강화하세요.

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구직 중이라면 데이터 과학 프로젝트에 참여하면서 기술을 선보이면서 구인 게시판에 계속 지원하세요. 프로젝트 개발은 채용 담당자에게 가시성을 높이고 귀하의 역량을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 실무 경험을 보여줍니다.

Discord 및 Slack에서 DataCamp 인증 커뮤니티 및 네트워킹 그룹에 참여하여 현장의 다른 사람들과 소통하세요. 이러한 커뮤니티를 활용하여 구직에 도움이 될 수 있는 멘토링 기회를 찾아보세요. 이제 정규직을 찾는 것이 최우선 과제이므로 검색 과정에 충분한 시간을 투자하십시오.

아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.