如何在数据科学家专业证书考试中取得好成绩 - KDnuggets

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如何在数据科学家专业证书考试中取得好成绩
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获得认证不仅可以验证您的技能，还可以增强您的自信心。此外，它还表明您已为担任特定职位做好了准备。

对于初学者来说，强烈建议在完成数据科学训练营并从事组合项目后，是时候获得认证了。虽然 DataCamp 提供了端到端的职业发展工具，使认证变得容易，但许多尝试考试的人仍然失败了。

在这篇博客中，我将分享我参加认证考试的经验、认证过程，以及数据科学初学者或专家如何在不到两天的时间内获得认证。

如今寻找合格的数据科学人才非常困难。公司需要像您这样的数据专家，但拥有合适技能的人却不够多。赚取认证来自 DataCamp 是脱颖而出的好方法。它向雇主表明您的技能已为工作做好了准备，因此您可以找到梦想的职位。

目前，您可以获得以下认证：

数据分析师助理
数据分析师专业
数据科学家助理
数据科学家专业
数据工程师助理

如何在数据科学家专业证书考试中取得好成绩
图片来自数据营

助理认证非常适合那些刚刚起步并满足入门级工作期望的人。另一方面，专业认证是下一步，它与需要 2 年以上经验的职位的预期技能水平保持一致。

在这篇博客中，我们将介绍专业数据科学家认证的过程。

如何在数据科学家专业证书考试中取得好成绩
图片来源： DataCamp

对数据科学家的需求很高，仅在美国就有数千个高薪职位空缺。然而，合格的数据专业人员短缺。 DataCamp 的数据科学家认证可以帮助您更快地获得这些工作。

认证过程评估核心数据科学能力的熟练程度，包括探索性数据分析、数据管理、统计建模和实验设计。考生必须在 Python 或 R 编程、SQL、交流分析见解以及将这些技能应用于常见数据科学程序和工作流程方面表现出专家级的流利程度。这定时和实际认证考试严格评估一个人是否准备好满足最高级别的数据科学角色的要求。

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图片来自DataCamp认证

定时考试会发生什么

要获得数据科学家专业证书，您必须通过两项定时考试 - DS101 和 DS201 - 才能进入实践考试阶段。

DS101

DS101 考试是对探索性分析和统计实验技能的 45 分钟 R 或 Python 评估，包括计算指标、创建可视化以展示数据特征和特征关系、描述用于测试和实验的统计概念、应用抽样方法以及实施统计测试。

DS201

时长 60 分钟的 DS201 考试评估 SQL 中的数据管理、Python 或 R 中的数据清理和准备、建模技能、模型评估、无监督学习以及编程最佳实践（包括版本控制和包构建）。

实践考试会发生什么

实践考试通过让您回顾业务问题、选择和创建可视化并呈现结果摘要来评估数据可视化和沟通技巧；它需要录制并提交演示文稿，展示向包括企业领导者在内的不同受众有效可视化、构建、传达和总结数据故事的能力。您可以找到有关 DataCamp 如何对数据科学家进行评分的更多信息。要了解DataCamp如何评估数据科学家实践考试，您可以参考专栏以获得更多细节。

1. 参加评估测试

在注册专业认证考试之前，我建议尽可能多地参加练习评估测试尽可能。这些评估提供错误答案的分数和解决方案。练习定时评估测试将帮助您熟悉考试形式并更好地管理您的时间。通过模拟测试也是学习新概念和提高技能的机会，为您在实际认证考试中取得成功做好准备。

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技能评估测试

2.查看学习指南

下载数据科学家认证学习指南数据科学家认证学习指南并彻底审查您必须满足的评估能力的每个目标。该指南提供了每种能力的相关实践评估的有用链接。

3.参加短期课程

我发现统计测试和 SQL 数据管理是我的薄弱领域。为了解决这个问题，我参加了一些小课程并重新审视了被遗忘的概念。我强烈建议您参加课程来复习这些概念，特别是如果您在日常工作生活中不使用这些工具或概念的话。

4.相信过程

DataCamp 认证提供广泛的资源，例如评估测试、学习指南、课程和演示。如果您第一次没有通过认证，您可以重考一次。但是，如果您没有通过第二次尝试，建议您等待两个月并针对自己的弱点进行努力。您将收到一份全面的绩效报告来帮助您改进。

1. 完成两个端到端数据科学项目

使用 Kaggle 的数据集完成一项回归和一项分类项目。对于每个项目，完成数据科学管道，包括探索性数据分析、数据清理、可视化、特征工程、模型选择、培训和评估。遵循回归和分类问题从头到尾的完整过程将有助于确保您步入正轨并培养实现认证目标所需的技能。您还可以尝试集群项目。

2. 参加实践考试样本

阅读项目描述考试样本并确保您了解数据负责人对您的期望。通过查看示例考试描述、解决方案笔记本和演示视频录制，您将学到很多东西。

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实践考试样本

3.向专家学习

在进行实践考试时，请在 Kaggle、GitHub 或 Medium 上寻找类似的项目。它将帮助您了解执行特定任务的必要步骤和流行工具。如果您遇到困难，请进行 Google 搜索以找到解决方案。

我不建议从 Kaggle 或其他来源复制和粘贴代码。审稿人可能会发现抄袭作品并导致考试失败。此外，在实际工作场景中，管理者可以轻松识别复制内容。

在查看其他专家的解决方案时，请仔细阅读解释。这样做将有助于撰写实验结果、分析报告和结论。

4。介绍

我使用 Canva 创建演示文稿，但可以使用多种工具来创建演示文稿。以下是您可以遵循的一系列步骤来开发和展示您的项目成果：

每张幻灯片最多使用 3 行以避免过度拥挤。
用自己的话解释结果，而不是直接阅读幻灯片。
包括项目中的相关可视化和图像。
避免使用技术术语，因为观众不是技术人员。
将演示限制为 10 张幻灯片和最多 8 分钟。
录音前至少练习演示 3 次。
观看录制的演示文稿，如果您认为可以改进，请重新录制。

获得认证后，通过突出您的成就来增强您的作品集和个人资料。在 LinkedIn 上分享您的认证，并在 GitHub、Deepnote、DataCamp、DagsHub 和其他平台上展示它，以增强您的数据科学组合。

如何在数据科学家专业证书考试中取得好成绩
图片来自作者轮廓

如果您正在寻找工作，请继续在招聘网站上申请，同时从事数据科学项目以展示您的技能。开发项目展示实践经验，这将提高您对招聘人员的可见度，并帮助他们更好地了解您的能力。

加入 Discord 和 Slack 上的 DataCamp 认证社区和网络小组，与该领域的其他人建立联系。利用这些社区寻找可以帮助您寻找工作的指导机会。请记住，找到全职工作现在应该是您的首要任务，因此请在搜索过程中投入足够的时间。

阿比德·阿里·阿万 (@1abidaliawan) 是一名经过认证的数据科学家专业人士，他热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创建和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。 Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图形神经网络为患有精神疾病的学生构建一个人工智能产品。