How To Ace Data Scientist Professional Certificate Exam - KDnuggets

Переиздано Платоном

Читают: 0

Как сдать экзамен на профессиональный сертификат Ace Data Scientist
Изображение по автору

Получение сертификата не только подтверждает ваши навыки, но и повышает вашу уверенность в себе. Более того, это сигнализирует о том, что вы готовы к конкретной роли.

Новичкам настоятельно рекомендуется после завершения учебного курса по науке о данных и работы над портфельными проектами пройти сертификацию. Хотя DataCamp предоставляет комплексные инструменты развития карьеры, которые делают сертификацию доступной, многие люди, пытающиеся сдать экзамены, по-прежнему терпят неудачу.

В этом блоге я поделюсь своим опытом сдачи сертификационного экзамена, процессом сертификации и тем, как любой новичок или эксперт в области науки о данных может получить сертификацию менее чем за два дня.

В наши дни найти квалифицированных специалистов в области обработки данных сложно. Компаниям нужны такие эксперты по данным, как вы, но людей с нужными навыками недостаточно. Заработок сертификация от DataCamp — отличный способ выделиться. Это покажет работодателям, что ваши навыки готовы к работе, и вы сможете получить роль своей мечты.

В настоящее время вы можете получить сертификат как:

Специалист по аналитике данных
Профессиональный аналитик данных
Специалист по анализу данных
Специалист по анализу данных
Специалист по обработке данных

Как сдать экзамен на профессиональный сертификат Ace Data Scientist
Изображение из DataCamp

Сертификация Associate идеально подходит для тех, кто только начинает, и соответствует ожиданиям от работы начального уровня. С другой стороны, профессиональная сертификация является следующим шагом и соответствует уровню квалификации, ожидаемому для должностей, требующих опыта работы от 2 лет.

В этом блоге мы будем освещать Профессиональная сертификация специалиста по данным процесс.

Как сдать экзамен на профессиональный сертификат Ace Data Scientist
Изображение из DataCamp

Существует высокий спрос на ученых, занимающихся данными: только в США есть тысячи хорошо оплачиваемых вакансий. Однако существует нехватка квалифицированных специалистов по обработке данных. Сертификация Data Scientist от DataCamp поможет вам быстрее получить эту работу.

В процессе сертификации оцениваются знания по основным компетенциям в области науки о данных, включая исследовательский анализ данных, управление данными, статистическое моделирование и планирование экспериментов. Кандидаты должны продемонстрировать свободное владение экспертным уровнем в программировании на Python или R, SQL, передаче аналитических идей и применении этих навыков в общих процедурах и рабочих процессах обработки данных. своевременное и практический Сертификационные экзамены строго оценивают готовность человека соответствовать требованиям должностей в области науки о данных на самом высоком уровне.

Как сдать экзамен на профессиональный сертификат Ace Data Scientist
Изображение из сертификации DataCamp

Чего ожидать от экзаменов по времени

Чтобы получить профессиональный сертификат специалиста по данным, вам необходимо сдать два экзамена по времени — DS101 и DS201 — чтобы пройти этапы практического экзамена.

DS101

Экзамен DS101 — это 45-минутная оценка навыков исследовательского анализа и статистических экспериментов на языке R или Python, включая расчет показателей, создание визуализаций для демонстрации характеристик данных и взаимосвязей функций, описание статистических концепций для тестирования и экспериментирования, применение методов выборки и реализацию статистических тестов.

DS201

На 60-минутном экзамене DS201 оцениваются управление данными в SQL, очистка и подготовка данных в Python или R, навыки моделирования, оценка моделей, обучение без учителя и передовые методы программирования, включая контроль версий и сборку пакетов.

Чего ожидать на практическом экзамене

Практический экзамен оценивает навыки визуализации данных и коммуникативные навыки: вам предстоит рассмотреть бизнес-задачу, выбрать и создать визуализацию и представить краткое изложение результатов; для этого требуется записать и представить презентацию, демонстрирующую способность эффективно визуализировать, структурировать, передавать и обобщать данные для различных аудиторий, включая лидеров бизнеса. Вы можете найти дополнительную информацию о том, как DataCamp оценивает специалистов по данным. Чтобы узнать, как DataCamp оценивает практический экзамен специалиста по данным, вы можете обратиться к рубрика Больше подробностей.

1. Пройдите оценочные тесты

Прежде чем регистрироваться на профессиональный сертификационный экзамен, я рекомендую сдать как можно больше практические оценочные тесты насколько это возможно. Эти оценки дают оценки и решения для неправильных ответов. Практика выполнения оценочных тестов по времени поможет вам ознакомиться с форматом экзамена и лучше управлять своим временем. Прохождение практических тестов также дает возможность изучить новые концепции и отточить свои навыки, что обеспечит вам успех на реальном сертификационной экзамене.

Как сдать экзамен на профессиональный сертификат Ace Data Scientist
Тесты для оценки навыков

2. Ознакомьтесь с учебным пособием

Скачать Учебное пособие по сертификации Data Scientist Руководство по сертификации специалистов по данным и тщательно рассмотрите каждую цель, которой вы должны соответствовать для оцениваемых компетенций. В руководстве представлены полезные ссылки на соответствующие практические оценки по каждой компетенции.

3. Пройдите краткий курс

Я обнаружил, что статистические тесты и управление данными SQL — мои слабые места. Чтобы решить эту проблему, я прошёл несколько небольших курсов и вновь обратился к забытым концепциям. Я настоятельно рекомендую пройти курсы для изучения этих концепций, особенно если вы не используете эти инструменты или концепции в своей повседневной работе.

4. Доверяйте процессу

Сертификация DataCamp предлагает широкий спектр ресурсов, таких как оценочные тесты, учебные пособия, курсы и демонстрации. Если вы не сдали сертификацию с первой попытки, вам разрешается сдать ее повторно один раз. Однако, если вы не пройдете тест со второй попытки, рекомендуется подождать два месяца и поработать над своими слабыми сторонами. Вы получите подробный отчет о производительности, который поможет вам улучшиться.

1. Завершите два комплексных проекта по науке о данных.

Выполните один проект регрессии и один проект классификации, используя наборы данных из Kaggle. Для каждого проекта проработайте конвейер обработки данных, включая исследовательский анализ данных, очистку данных, визуализацию, разработку функций, выбор модели, обучение и оценку. Выполнение полного процесса от начала до конца как для задачи регрессии, так и для классификации поможет убедиться, что вы идете по правильному пути и приобретете навыки, необходимые для достижения цели сертификации. Вы также можете попробовать проект кластеризации.

2. Пройдите образец практического экзамена.

Прочитайте описание проекта для образец экзамена и убедитесь, что вы понимаете, чего от вас ожидает руководитель отдела данных. Вы многому научитесь, просмотрев образец описания экзамена, тетрадь для решения и видеозапись презентации.

Как сдать экзамен на профессиональный сертификат Ace Data Scientist
Пример практического экзамена

3. Учитесь у экспертов

Работая над практическим экзаменом, поищите похожие проекты на Kaggle, GitHub или Medium. Это поможет вам понять необходимые шаги и популярные инструменты для выполнения конкретных задач. Если вы столкнулись с трудностями, выполните поиск в Google, чтобы найти решение.

Я не рекомендую копировать и вставлять код из Kaggle или других источников. Рецензенты, скорее всего, обнаружат плагиат и приведут к провалу на экзамене. Кроме того, в реальных сценариях работы менеджеры могут легко идентифицировать скопированные данные.

Просматривая решения других экспертов, внимательно читайте пояснения. Это поможет оформить результаты экспериментов, аналитические отчеты и выводы.

4. презентация

Для создания презентации я использовал Canva, но для ее создания доступны различные инструменты. Вот список шагов, которым вы можете следовать, чтобы разработать и представить результаты вашего проекта:

Используйте максимум 3 строки на слайд, чтобы избежать перегруженности.
Объясняйте результаты своими словами, а не читайте прямо со слайдов.
Включите соответствующие визуализации и изображения из вашего проекта.
Избегайте технического жаргона, поскольку аудитория нетехническая.
Ограничьте презентацию 10 слайдами и максимум 8 минутами.
Перед записью потренируйтесь в презентации минимум 3 раза.
Посмотрите записанную презентацию и перезапишите, если чувствуете, что ее можно улучшить.

После получения сертификата улучшите свое портфолио и профили, подчеркнув свои достижения. Поделитесь своим сертификатом в LinkedIn и продемонстрируйте его на GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub и других платформах, чтобы укрепить свое портфолио в области науки о данных.

Как сдать экзамен на профессиональный сертификат Ace Data Scientist
Изображение от автора профиль

Если вы ищете работу, продолжайте подавать заявки на доски объявлений, одновременно работая над проектами по науке о данных, чтобы продемонстрировать свои навыки. Разработка проектов демонстрирует практический опыт, который повысит вашу заметность среди рекрутеров и поможет им лучше понять ваши возможности.

Присоединяйтесь к сертифицированному DataCamp сообществу и сетевым группам на Discord и Slack, чтобы общаться с другими людьми в этой области. Используйте эти сообщества для поиска возможностей наставничества, которые могут помочь в поиске работы. Помните, что поиск постоянной работы теперь должен быть вашим приоритетом, поэтому посвятите процессу поиска достаточно времени.

Абид Али Аван (@ 1abidaliawan) — сертифицированный специалист по анализу данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он занимается созданием контента и ведением технических блогов по технологиям машинного обучения и обработки данных. Абид имеет степень магистра в области управления технологиями и степень бакалавра в области телекоммуникаций. Его видение состоит в том, чтобы создать продукт искусственного интеллекта с использованием графовой нейронной сети для студентов, борющихся с психическими заболеваниями.