How To Ace Data Scientist Professional Certificate Exam - KDnuggets

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Hoe u een Data Scientist Professioneel Certificaatexamen kunt behalen
Afbeelding door auteur

Het behalen van een certificering valideert niet alleen uw vaardigheden, maar vergroot ook uw zelfvertrouwen. Bovendien geeft het aan dat u klaar bent voor een specifieke rol.

Voor een beginner wordt het ten zeerste aanbevolen dat het tijd is om zich te laten certificeren nadat hij een data science bootcamp heeft afgerond en aan portfolioprojecten heeft gewerkt. Hoewel DataCamp end-to-end hulpmiddelen voor loopbaanontwikkeling biedt die certificering toegankelijk maken, mislukken veel mensen die de examens proberen nog steeds.

In deze blog deel ik mijn ervaringen met het afleggen van het certificeringsexamen, het certificeringsproces en hoe elke data science-beginner of -expert in minder dan twee dagen een certificering kan behalen.

Het vinden van gekwalificeerd datawetenschapstalent is tegenwoordig lastig. Bedrijven hebben data-experts zoals jij nodig, maar er zijn niet genoeg mensen met de juiste vaardigheden. Het verdienen van een certificaat van DataCamp is een geweldige manier om op te vallen. Het laat werkgevers zien dat uw vaardigheden gereed zijn voor een baan, zodat u die droomrol kunt vervullen.

Momenteel kunt u zich laten certificeren voor:

Medewerker data-analist
Professional op het gebied van data-analisten
Medewerker datawetenschapper
Professional op het gebied van datawetenschappers
Medewerker data-ingenieur

Hoe u een Data Scientist Professioneel Certificaatexamen kunt behalen
Afbeelding van DataCamp

De Associate-certificering is ideaal voor mensen die net beginnen en voldoet aan de verwachtingen op instapniveau. De Professional-certificering is daarentegen de volgende stap en sluit aan bij het verwachte vaardigheidsniveau voor functies waarvoor meer dan 2 jaar ervaring vereist is.

In deze blog gaan we dieper in op de Certificering voor professionele datawetenschappers proces.

Hoe u een Data Scientist Professioneel Certificaatexamen kunt behalen
Afbeelding van DataCamp

Er is een grote vraag naar datawetenschappers, met alleen al in de VS duizenden goedbetaalde vacatures. Er is echter een tekort aan gekwalificeerde dataprofessionals. De Data Scientist-certificering van DataCamp kan u helpen deze banen sneller te krijgen.

Het certificeringsproces evalueert de vaardigheid van de kerncompetenties op het gebied van datawetenschap, waaronder verkennende data-analyse, databeheer, statistische modellering en experimenteel ontwerp. Kandidaten moeten blijk geven van vloeiendheid op expertniveau in Python- of R-programmeren, SQL, analytische inzichten communiceren en deze vaardigheden toepassen op algemene datawetenschapsprocedures en -workflows. De getimede en praktisch Certificeringsexamens beoordelen rigoureus de bereidheid van iemand om te voldoen aan de eisen van datawetenschapsfuncties op het hoogste niveau.

Hoe u een Data Scientist Professioneel Certificaatexamen kunt behalen
Afbeelding van DataCamp-certificering

Wat u kunt verwachten bij de getimede examens

Om het Data Scientist Professional-certificaat te behalen, moet u slagen voor twee getimede examens – DS101 en DS201 – om door de praktische examenfasen te komen.

DS101

Het DS101-examen is een 45 minuten durende R- of Python-beoordeling van vaardigheden op het gebied van verkennende analyse en statistische experimenten, waaronder het berekenen van metrieken, het creëren van visualisaties om gegevenskenmerken aan te tonen en relatierelaties aan te tonen, het beschrijven van statistische concepten voor testen en experimenteren, het toepassen van steekproefmethoden en het implementeren van statistische tests.

DS201

Het 60 minuten durende DS201-examen evalueert gegevensbeheer in SQL, het opschonen en voorbereiden van gegevens in Python of R, modelleringsvaardigheden, modelevaluatie, leren zonder toezicht en best practices voor programmeren, waaronder versiebeheer en het bouwen van pakketten.

Wat kun je verwachten op het praktijkexamen

Het praktijkexamen evalueert datavisualisatie en communicatieve vaardigheden door u een bedrijfsprobleem te laten beoordelen, visualisaties te selecteren en te maken en een samenvatting van de bevindingen te presenteren; het vereist het opnemen en indienen van een presentatie die het vermogen aantoont om dataverhalen effectief te visualiseren, in te kaderen, over te brengen en samen te vatten voor diverse doelgroepen, waaronder bedrijfsleiders. U kunt meer informatie vinden over hoe DataCamp de Data Scientist beoordeelt. Voor meer informatie over hoe DataCamp het praktijkexamen Data Scientist evalueert, kunt u verwijzen naar de rubriek voor meer details.

1. Doe beoordelingstests

Voordat ik me inschrijf voor het professionele certificeringsexamen, raad ik aan er zoveel mogelijk te nemen beoordelingstoetsen oefenen als mogelijk. Deze beoordelingen bieden scores en oplossingen voor foute antwoorden. Door te oefenen met de getimede beoordelingstoetsen raakt u vertrouwd met de examenvorm en kunt u uw tijd beter indelen. Het doorlopen van de oefentests is ook een kans om nieuwe concepten te leren en uw vaardigheden aan te scherpen, waardoor u succes kunt behalen op het daadwerkelijke certificeringsexamen.

Hoe u een Data Scientist Professioneel Certificaatexamen kunt behalen
Vaardigheidsbeoordelingstests

2. Bekijk de studiegids

Download de Studiegids voor certificering van datawetenschappers Data Scientist Certification Study Guide en bekijk grondig elke doelstelling waaraan u moet voldoen voor de beoordeelde competenties. De gids biedt nuttige links naar relevante praktijkbeoordelingen voor elke competentie.

3. Volg een korte cursus

Ik vond statistische tests en SQL-gegevensbeheer mijn zwakkere punten. Om dit aan te pakken, heb ik een paar kleine cursussen gevolgd en de vergeten concepten opnieuw bekeken. Ik raad ten zeerste aan om cursussen te volgen om deze concepten te herzien, vooral als u deze hulpmiddelen of concepten niet in uw dagelijkse werk gebruikt.

4. Vertrouw op het proces

DataCamp-certificering biedt een breed scala aan hulpmiddelen, zoals beoordelingstoetsen, studiegidsen, cursussen en demo's. Als u bij de eerste poging niet slaagt voor het certificaat, mag u het één keer opnieuw afleggen. Als u uw tweede poging echter niet aflegt, is het raadzaam twee maanden te wachten en aan uw zwakke punten te werken. U ontvangt een uitgebreid prestatierapport waarmee u kunt verbeteren.

1. Voltooi twee end-to-end data science-projecten

Voltooi één regressie- en één classificatieproject met behulp van datasets van Kaggle. Werk voor elk project de data science-pijplijn af, inclusief verkennende data-analyse, data-opschoning, visualisaties, feature-engineering, modelselectie, training en evaluatie. Door het volledige proces van begin tot eind te volgen voor zowel een regressie- als een classificatieprobleem, kunt u ervoor zorgen dat u op het goede spoor zit en de vaardigheden opbouwt die nodig zijn om uw certificeringsdoel te bereiken. Je kunt ook een clusterproject proberen.

2. Doe een Voorbeeld Praktijkexamen

Lees de projectbeschrijving voor de voorbeeld examen en zorg ervoor dat je begrijpt wat het hoofd data van je verwacht. U zult veel leren door de voorbeeldexamenbeschrijving, het oplossingsnotitieboekje en de video-opname van de presentatie te bekijken.

Hoe u een Data Scientist Professioneel Certificaatexamen kunt behalen
Voorbeeld praktijkexamen

3. Leer van de experts

Als je aan een praktijkexamen werkt, zoek dan naar vergelijkbare projecten op Kaggle, GitHub of Medium. Het zal u helpen de noodzakelijke stappen en populaire hulpmiddelen voor het uitvoeren van specifieke taken te begrijpen. Als u problemen ondervindt, voer dan een Google-zoekopdracht uit om een oplossing te vinden.

Ik raad het kopiëren en plakken van code uit Kaggle of andere bronnen af. De reviewers zullen waarschijnlijk geplagieerd werk ontdekken en resulteren in een mislukt examen. Bovendien kunnen managers in echte werkscenario's gemakkelijk gekopieerde documenten identificeren.

Wanneer u de oplossingen van andere experts beoordeelt, lees dan aandachtig de uitleg. Als u dit doet, kunt u de resultaten van experimenten, analytische rapporten en conclusies samenstellen.

4. Presentatie

Ik heb Canva gebruikt om mijn presentatie te maken, maar er zijn verschillende tools beschikbaar om er een te maken. Hier is een lijst met stappen die u kunt volgen om uw projectresultaten te ontwikkelen en te presenteren:

Gebruik maximaal 3 regels per dia om overbevolking te voorkomen.
Leg de resultaten in uw eigen woorden uit in plaats van rechtstreeks uit dia's te lezen.
Voeg relevante visualisaties en afbeeldingen van uw project toe.
Vermijd technisch jargon, want het publiek is niet-technisch.
Beperk de presentatie tot 10 dia's en maximaal 8 minuten.
Oefen uw presentatie minimaal 3 keer voordat u deze opneemt.
Bekijk uw opgenomen presentatie en neem deze opnieuw op als u denkt dat er verbeteringen kunnen worden aangebracht.

Nadat u de certificering heeft behaald, kunt u uw portfolio en profielen verbeteren door uw prestaties onder de aandacht te brengen. Deel uw certificering op LinkedIn en presenteer deze op GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub en andere platforms om uw data science-portfolio te versterken.

Hoe u een Data Scientist Professioneel Certificaatexamen kunt behalen
Afbeelding van de auteur profielen

Als u op zoek bent naar een baan, blijf dan solliciteren op vacaturesites terwijl u aan datawetenschapsprojecten werkt om uw vaardigheden onder de aandacht te brengen. Ontwikkelprojecten demonstreren praktische ervaring die uw zichtbaarheid bij recruiters zal vergroten en hen zal helpen uw capaciteiten beter te begrijpen.

Sluit u aan bij de door DataCamp gecertificeerde community en netwerkgroepen op Discord en Slack om contact te maken met anderen in het veld. Gebruik deze communities om mentormogelijkheden te zoeken die u kunnen helpen bij het zoeken naar een baan. Houd er rekening mee dat het vinden van een fulltime baan nu uw prioriteit zou moeten zijn, dus besteed voldoende tijd aan het zoekproces.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper-professional die dol is op het bouwen van machine learning-modellen. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een Master in Technologie Management en een Bachelor in Telecommunicatie Engineering. Zijn visie is om een AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.