Como aceitar o exame de certificação profissional de cientista de dados - KDnuggets

Republicado por Platão

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Como aceitar o exame de certificação profissional de cientista de dados
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Obter uma certificação não apenas valida suas habilidades, mas também aumenta sua autoconfiança. Além disso, sinaliza que você está pronto para uma função específica.

Para um iniciante, é altamente recomendável que depois de terminar um treinamento em ciência de dados e trabalhar em projetos de portfólio, seja hora de obter a certificação. Embora o DataCamp forneça ferramentas completas de desenvolvimento de carreira que tornam a certificação acessível, muitas pessoas que tentam os exames ainda assim falham.

Neste blog, compartilharei minha experiência ao fazer o exame de certificação, o processo de certificação e como qualquer iniciante ou especialista em ciência de dados pode obter a certificação em menos de dois dias.

Encontrar talentos qualificados em ciência de dados é difícil hoje em dia. As empresas precisam de especialistas em dados como você, mas não há pessoas suficientes com as habilidades certas. Ganhando um certificação do DataCamp é uma ótima maneira de se destacar. Isso mostra aos empregadores que suas habilidades estão prontas para o trabalho, para que você possa conseguir o cargo dos sonhos.

Atualmente, você pode obter a certificação como:

Analista de Dados Associado
Analista de Dados Profissional
Cientista de Dados Associado
Profissional Cientista de Dados
Engenheiro de dados associado

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Imagem do DataCamp

A certificação Associate é ideal para quem está começando e atende às expectativas de nível inicial. A certificação Profissional, por outro lado, é o próximo passo e se alinha com o nível de habilidade esperado para funções que exigem mais de 2 anos de experiência.

Neste blog, estaremos cobrindo o Certificação Profissional de Cientista de Dados processo.

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Imagem da DataCamp

Há uma grande demanda por cientistas de dados, com milhares de vagas de emprego bem remuneradas somente nos EUA. No entanto, há uma escassez de profissionais de dados qualificados. A certificação Data Scientist do DataCamp pode ajudá-lo a conseguir esses empregos com mais rapidez.

O processo de certificação avalia a proficiência nas principais competências de ciência de dados, incluindo análise exploratória de dados, gerenciamento de dados, modelagem estatística e projeto experimental. Os candidatos devem demonstrar fluência de nível especializado em programação Python ou R, SQL, comunicar insights analíticos e aplicar essas habilidades a procedimentos e fluxos de trabalho comuns de ciência de dados. O cronometrado e prático os exames de certificação avaliam rigorosamente a preparação do indivíduo para atender às demandas das funções de ciência de dados do mais alto nível.

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Imagem da certificação DataCamp

O que esperar dos exames cronometrados

Para obter o Certificado Profissional de Cientista de Dados, você deve passar em dois exames cronometrados – DS101 e DS201 – para avançar nas etapas do exame prático.

DS101

O exame DS101 é uma avaliação R ou Python de 45 minutos de análise exploratória e habilidades de experimentação estatística, incluindo cálculo de métricas, criação de visualizações para demonstrar características de dados e relacionamentos de recursos, descrição de conceitos estatísticos para testes e experimentação, aplicação de métodos de amostragem e implementação de testes estatísticos.

DS201

O exame DS60 de 201 minutos avalia o gerenciamento de dados em SQL, limpeza e preparação de dados em Python ou R, habilidades de modelagem, avaliação de modelo, aprendizado não supervisionado e práticas recomendadas de programação, incluindo controle de versão e construção de pacotes.

O que esperar do exame prático

O exame prático avalia a visualização de dados e as habilidades de comunicação, fazendo com que você analise um problema de negócios, selecione e crie visualizações e apresente um resumo das descobertas; requer a gravação e o envio de uma apresentação que demonstre a capacidade de visualizar, enquadrar, transmitir e resumir histórias de dados de forma eficaz para diversos públicos, incluindo líderes empresariais. Você pode encontrar mais informações sobre como o DataCamp avalia o Cientista de Dados. Para saber como o DataCamp avalia o exame prático de cientista de dados, você pode consultar o rubrica para mais detalhes.

1. Faça testes de avaliação

Antes de se registrar para o exame de certificação profissional, recomendo fazer o máximo testes de avaliação prática que possível. Essas avaliações fornecem pontuações e soluções para respostas incorretas. Praticar com os testes de avaliação cronometrados ajudará você a se familiarizar com o formato do exame e a administrar melhor seu tempo. Passar pelos testes práticos também é uma oportunidade de aprender novos conceitos e aprimorar suas habilidades, preparando você para o sucesso no exame de certificação real.

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Testes de avaliação de habilidades

2. Revise o Guia de Estudo

Faça o download do Guia de estudo para certificação de cientista de dados Guia de estudo para certificação de cientista de dados e analise minuciosamente cada objetivo que você deve cumprir para as competências avaliadas. O guia fornece links úteis para avaliações práticas relevantes para cada competência.

3. Faça um breve curso

Descobri que os testes estatísticos e o gerenciamento de dados SQL são minhas áreas mais fracas. Para resolver isso, fiz alguns pequenos cursos e revisitei os conceitos esquecidos. Eu recomendo fortemente fazer cursos para revisar esses conceitos, principalmente se você não usa essas ferramentas ou conceitos no dia a dia de trabalho.

4. Confie no processo

A certificação DataCamp oferece uma ampla gama de recursos, como testes de avaliação, guias de estudo, cursos e demonstrações. Se você não passar na certificação na primeira tentativa, poderá refazê-la uma vez. Porém, se você não passar na segunda tentativa, é recomendável esperar dois meses e trabalhar em seus pontos fracos. Você receberá um relatório de desempenho abrangente para ajudá-lo a melhorar.

1. Conclua dois projetos completos de ciência de dados

Conclua um projeto de regressão e um projeto de classificação usando conjuntos de dados do Kaggle. Para cada projeto, trabalhe no pipeline de ciência de dados, incluindo análise exploratória de dados, limpeza de dados, visualizações, engenharia de recursos, seleção de modelos, treinamento e avaliação. Seguir o processo completo do início ao fim para problemas de regressão e classificação ajudará a garantir que você esteja no caminho certo e a desenvolver as habilidades necessárias para atingir sua meta de certificação. Você também pode experimentar um projeto de cluster.

2. Faça um exemplo de exame prático

Leia a descrição do projeto para o exame de amostra e certifique-se de entender o que o chefe de dados espera de você. Você aprenderá muito revisando o exemplo de descrição do exame, o caderno de soluções e a gravação de vídeo da apresentação.

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Exemplo de exame prático

3. Aprenda com os especialistas

Ao trabalhar em um exame prático, procure projetos semelhantes no Kaggle, GitHub ou Medium. Isso o ajudará a compreender as etapas necessárias e as ferramentas populares para executar tarefas específicas. Se você encontrar dificuldades, faça uma pesquisa no Google para encontrar uma solução.

Não recomendo copiar e colar código do Kaggle ou de outras fontes. Os revisores provavelmente detectarão trabalhos plagiados e resultarão em reprovação no exame. Além disso, em cenários reais de trabalho, os gerentes podem identificar facilmente os copiados.

Ao revisar as soluções de outros especialistas, leia atentamente a explicação. Isso ajudará na composição dos resultados de experimentos, relatórios analíticos e conclusões.

4. Apresentação

Usei o Canva para criar minha apresentação, mas várias ferramentas estão disponíveis para criá-la. Aqui está uma lista de etapas que você pode seguir para desenvolver e apresentar os resultados do seu projeto:

Use no máximo 3 linhas por slide para evitar superlotação.
Explique os resultados com suas próprias palavras, em vez de ler diretamente dos slides.
Inclua visualizações e imagens relevantes do seu projeto.
Evite jargões técnicos, pois o público não é técnico.
Limite a apresentação a 10 slides e 8 minutos no máximo.
Pratique sua apresentação pelo menos 3 vezes antes de gravar.
Assista à sua apresentação gravada e regrave-a se achar que podem ser feitas melhorias.

Após obter a certificação, aprimore seu portfólio e perfis destacando suas realizações. Compartilhe sua certificação no LinkedIn e exiba-a no GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub e outras plataformas para fortalecer seu portfólio de ciência de dados.

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Imagem do autor perfis

Se você estiver procurando emprego, continue se candidatando em painéis de empregos enquanto trabalha em projetos de ciência de dados para mostrar suas habilidades. Os projetos em desenvolvimento demonstram experiência prática que aumentará sua visibilidade para os recrutadores e os ajudará a compreender melhor suas capacidades.

Junte-se à comunidade certificada DataCamp e aos grupos de networking no Discord e Slack para se conectar com outras pessoas na área. Use essas comunidades para buscar oportunidades de mentoria que possam ajudar na sua procura de emprego. Lembre-se de que encontrar uma função de tempo integral agora deve ser sua prioridade, portanto, dedique tempo suficiente ao processo de busca.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) é um profissional de cientista de dados certificado que adora criar modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na criação de conteúdo e escrevendo blogs técnicos sobre tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados. Abid é mestre em Gestão de Tecnologia e bacharel em Engenharia de Telecomunicações. Sua visão é construir um produto de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que lutam contra doenças mentais.