How To Ace Data Scientist Professional Certificate Exam - KDnuggets

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Cum să treci la examenul de certificare profesională Data Scientist
Imagine de autor

Obținerea unei certificări nu numai că vă validează abilitățile, ci vă sporește și încrederea în sine. Mai mult, semnalează că ești pregătit pentru un anumit rol.

Pentru un începător, este foarte recomandat ca, după ce a terminat o tabără de pregătire a științei datelor și a lucrat la proiecte de portofoliu, este timpul să obțină certificarea. În timp ce DataCamp oferă instrumente de dezvoltare a carierei de la capăt la capăt care fac certificarea accesibilă, mulți oameni care încearcă examenele eșuează în continuare.

În acest blog, voi împărtăși experiența mea de a susține examenul de certificare, procesul de certificare și modul în care orice începător sau expert în știința datelor poate obține certificarea în mai puțin de două zile.

Găsirea talentelor calificate în domeniul științei datelor este dificilă în zilele noastre. Companiile au nevoie de experți în date ca tine, dar nu există destui oameni cu abilitățile potrivite. Câștigând a certificare de la DataCamp este o modalitate excelentă de a ieși în evidență. Le arată angajatorilor că abilitățile dumneavoastră sunt pregătite pentru angajare, astfel încât să puteți obține acel rol de vis.

În prezent, puteți obține certificarea pentru:

Analist de date asociat
Profesional analist de date
Data Scientist Asociat
Data Scientist Profesionist
Inginer de date asociat

Cum să treci la examenul de certificare profesională Data Scientist
Imagine de la DataCamp

Certificarea de asociat este ideală pentru cei care încep și îndeplinește așteptările de la nivel de intrare. Certificarea profesională, pe de altă parte, este următorul pas înainte și se aliniază cu nivelul de calificare așteptat pentru roluri care necesită 2+ ani de experiență.

În acest blog, vom acoperi Certificare profesionist Data Scientist proces.

Cum să treci la examenul de certificare profesională Data Scientist
Imagine de la DataCamp

Există o cerere mare de cercetători de date, cu mii de locuri de muncă bine plătite doar în SUA. Cu toate acestea, există o lipsă de profesioniști calificați în domeniul datelor. Certificarea DataCamp Data Scientist vă poate ajuta să obțineți mai rapid aceste locuri de muncă.

Procesul de certificare evaluează competențele de bază ale științei datelor, inclusiv analiza exploratorie a datelor, managementul datelor, modelarea statistică și designul experimental. Candidații trebuie să demonstreze fluență la nivel de experți în programarea Python sau R, SQL, comunicarea perspectivelor analitice și aplicarea acestor abilități la procedurile și fluxurile de lucru comune ale științei datelor. The contra cronometru și practic examenele de certificare evaluează riguros gradul de pregătire pentru a răspunde cerințelor rolurilor din știința datelor la cel mai înalt nivel.

Cum să treci la examenul de certificare profesională Data Scientist
Imagine de la certificarea DataCamp

La ce să vă așteptați la examenele cronometrate

Pentru a obține certificatul de profesionist Data Scientist, trebuie să promovați două examene cronometrate – DS101 și DS201 – pentru a trece prin etapele examenului practic.

DS101

Examenul DS101 este o evaluare R sau Python de 45 de minute a abilităților de analiză exploratorie și experimentare statistică, inclusiv calcularea valorilor, crearea de vizualizări pentru a demonstra caracteristicile datelor și relațiile de caracteristici, descrierea conceptelor statistice pentru testare și experimentare, aplicarea metodelor de eșantionare și implementarea testelor statistice.

DS201

Examenul DS60 de 201 de minute evaluează gestionarea datelor în SQL, curățarea și pregătirea datelor în Python sau R, abilitățile de modelare, evaluarea modelului, învățarea nesupravegheată și cele mai bune practici de programare, inclusiv controlul versiunilor și construirea pachetului.

La ce să vă așteptați la examenul practic

Examenul practic evaluează abilitățile de vizualizare și comunicare a datelor, punându-vă să revizuiți o problemă de afaceri, să selectați și să creați vizualizări și să prezentați un rezumat al constatărilor; necesită înregistrarea și trimiterea unei prezentări care să demonstreze capacitatea de a vizualiza, încadra, transmite și rezuma în mod eficient poveștile de date către diverse audiențe, inclusiv lideri de afaceri. Puteți găsi mai multe informații despre modul în care DataCamp evaluează Data Scientist. Pentru a afla despre modul în care DataCamp evaluează examenul practic de data scientist, puteți consulta rubrica pentru mai multe detalii.

1. Faceți teste de evaluare

Înainte de a vă înscrie la examenul de certificare profesională, vă recomand să luați cât mai multe teste de evaluare a practicii pe cat posibil. Aceste evaluări oferă scoruri și soluții pentru răspunsurile incorecte. Exersarea cu testele de evaluare cronometrată vă va ajuta să vă familiarizați cu formatul de examen și să vă gestionați mai bine timpul. Trecerea prin testele practice este, de asemenea, o oportunitate de a învăța concepte noi și de a vă ascuți abilitățile, pregătindu-vă pentru succes la examenul de certificare propriu-zis.

Cum să treci la examenul de certificare profesională Data Scientist
Teste de evaluare a aptitudinilor

2. Consultați Ghidul de studiu

Descărcați Ghid de studiu al certificării Data Scientist Ghid de studiu al certificării Data Scientist și revizuiește în detaliu fiecare obiectiv pe care trebuie să-l îndeplinești pentru competențele evaluate. Ghidul oferă link-uri utile către evaluările practice relevante pentru fiecare competență.

3. Urmează un curs scurt

Am descoperit că testele statistice și gestionarea datelor SQL sunt zonele mele mai slabe. Pentru a aborda acest lucru, am urmat câteva cursuri mici și am revăzut conceptele uitate. Vă recomand cu căldură să urmați cursuri pentru a revizui aceste concepte, mai ales dacă nu utilizați aceste instrumente sau concepte în viața de zi cu zi.

4. Aveți încredere în proces

Certificarea DataCamp oferă o gamă largă de resurse, cum ar fi teste de evaluare, ghiduri de studiu, cursuri și demonstrații. Dacă nu treceți certificarea la prima încercare, aveți voie să o luați din nou o dată. Cu toate acestea, dacă nu treceți la a doua încercare, este recomandat să așteptați două luni și să vă lucrați la punctele slabe. Veți primi un raport cuprinzător de performanță pentru a vă ajuta să vă îmbunătățiți.

1. Finalizați două proiecte end-to-end de știință a datelor

Finalizați un proiect de regresie și un proiect de clasificare folosind seturi de date de la Kaggle. Pentru fiecare proiect, lucrați prin conducta științei datelor, inclusiv analiza exploratorie a datelor, curățarea datelor, vizualizări, inginerie de caracteristici, selecție de modele, instruire și evaluare. Urmărirea întregului proces de la început până la sfârșit, atât pentru o problemă de regresie, cât și pentru o problemă de clasificare, vă va ajuta să vă asigurați că sunteți pe drumul cel bun și să vă dezvoltați abilitățile necesare pentru a vă atinge obiectivul de certificare. De asemenea, puteți încerca un proiect de clustering.

2. Luați un exemplu de examen practic

Citiți descrierea proiectului pentru exemplu de examen și asigurați-vă că înțelegeți ce așteaptă șeful de date de la dvs. Veți învăța multe examinând exemplul de descriere a examenului, caietul de soluții și înregistrarea video a prezentării.

Cum să treci la examenul de certificare profesională Data Scientist
Exemplu de examen practic

3. Învață de la experți

Când lucrați la un examen practic, căutați proiecte similare pe Kaggle, GitHub sau Medium. Vă va ajuta să înțelegeți pașii necesari și instrumentele populare pentru efectuarea unor sarcini specifice. Dacă întâmpinați dificultăți, efectuați o căutare pe Google pentru a găsi o soluție.

Nu recomand să copiați și să lipiți codul din Kaggle sau din alte surse. Evaluatorii vor detecta probabil lucrări plagiate și vor duce la eșecul examenului. În plus, în scenariile de lucru reale, managerii pot identifica cu ușurință copiat.

Când examinați soluțiile altor experți, citiți cu atenție explicația. Acest lucru va ajuta la compunerea rezultatelor experimentelor, rapoartelor analitice și concluziilor.

4. Prezentare

Am folosit Canva pentru a-mi crea prezentarea, dar sunt disponibile diverse instrumente pentru a crea una. Iată o listă de pași pe care îi puteți urma pentru a dezvolta și prezenta rezultatele proiectului dvs.:

Utilizați maximum 3 rânduri pe diapozitiv pentru a evita supraaglomerarea.
Explicați rezultatele în propriile cuvinte, în loc să citiți direct din diapozitive.
Includeți vizualizări și imagini relevante din proiectul dvs.
Evitați jargonul tehnic, deoarece publicul nu este tehnic.
Limitați prezentarea la 10 diapozitive și maximum 8 minute.
Exersați-vă prezentarea de cel puțin 3 ori înainte de a înregistra.
Urmăriți prezentarea înregistrată și reînregistrați dacă simțiți că ar putea fi aduse îmbunătățiri.

După obținerea certificării, îmbunătățiți-vă portofoliul și profilurile evidențiind realizările dvs. Partajați-vă certificarea pe LinkedIn și prezentați-o pe GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub și alte platforme pentru a vă consolida portofoliul de știință a datelor.

Cum să treci la examenul de certificare profesională Data Scientist
Imagine de la autor profil

Dacă sunteți în căutarea unui loc de muncă, continuați să aplicați pe panourile de locuri de muncă în timp ce lucrați la proiecte de știință a datelor pentru a vă prezenta abilitățile. Dezvoltarea proiectelor demonstrează o experiență practică care vă va crește vizibilitatea pentru recrutori și îi va ajuta să vă înțeleagă mai bine capacitățile.

Alăturați-vă comunității certificate DataCamp și grupurilor de rețea pe Discord și Slack pentru a vă conecta cu alții din domeniu. Utilizați aceste comunități pentru a căuta oportunități de mentorat care vă pot ajuta în căutarea unui loc de muncă. Amintiți-vă, găsirea unui rol cu normă întreagă ar trebui să fie acum prioritatea dvs., așa că dedică suficient timp procesului de căutare.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) este un profesionist certificat în domeniul științei datelor, căruia îi place să construiască modele de învățare automată. În prezent, se concentrează pe crearea de conținut și pe scrierea de bloguri tehnice despre învățarea automată și tehnologiile științei datelor. Abid deține o diplomă de master în managementul tehnologiei și o diplomă de licență în ingineria telecomunicațiilor. Viziunea lui este de a construi un produs AI folosind o rețea neuronală grafică pentru studenții care se luptă cu boli mintale.