Как успешно сдать экзамен на профессиональный сертификат Data Scientist
Советы по сдаче экзамена Data Scientist
Получение сертификата не только подтверждает ваши навыки, но и повышает вашу уверенность в себе. Более того, это сигнализирует о том, что вы готовы к работе в конкретной сфере.
Для начинающего специалиста настоятельно рекомендуется после окончания интенсивного курса по анализу данных и работы над проектами в портфолио приступить к получению сертификата. Несмотря на то, что DataCamp предоставляет инструменты развития карьеры, которые помогают получить сертификат, многим людям все равно не удается сдать экзамены.
В этом блоге я расскажу о своем опыте сдачи экзамена на сертификат, процессе получения сертификата и о том, как начинающий или опытный специалист по анализу данных может получить сертификат менее чем за два дня.
- Визуализации вложений
- Вправо свайпайте для вашей карьеры создайте Tinder для работы
- Вещи, которые вам следует знать, масштабируя ваш веб-ориентированный продукт на основе данных
Что такое профессиональный сертификат Data Scientist?
Сегодня найти квалифицированных специалистов по анализу данных непросто. Компаниям нужны такие эксперты, как вы, но людей с нужными навыками недостаточно. Поэтому получение сертификата от DataCamp – отличный способ выделиться. Это позволяет потенциальным работодателям увидеть, что ваши навыки соответствуют требованиям работы и вы можете получить свою мечту.
На данный момент вы можете получить следующие сертификаты:
- Data Analyst Associate
- Data Analyst Professional
- Data Scientist Associate
- Data Scientist Professional
- Data Engineer Associate
Сертификат Associate идеально подходит для начинающих специалистов и соответствует ожиданиям работы на начальном уровне. Сертификат Professional, с другой стороны, является следующим шагом и соответствует уровню навыков, требуемых для работы с опытом от 2 лет.
В этом блоге мы рассмотрим процесс получения профессионального сертификата Data Scientist.
На рынке существует высокий спрос на специалистов по анализу данных, с тысячами хорошо оплачиваемых вакансий только в США. Однако недостаток квалифицированных специалистов в области данных. Сертификат Data Scientist от DataCamp поможет вам быстрее найти работу.
Процесс получения сертификата
Процесс получения сертификата оценивает владение ключевыми компетенциями в области анализа данных, включая исследовательский анализ данных, управление данными, статистическое моделирование и экспериментальный дизайн. Кандидаты должны продемонстрировать уровень эксперта в программировании на Python или R, SQL, коммуникации аналитических идей и применении этих навыков в работе с данными на практике. Экзамены на сертификат проводятся в строгом соответствии с требованиями к профессиональным навыкам в области анализа данных на самом высоком уровне.
Что ожидать на экзаменах с ограниченным временем
Для получения профессионального сертификата Data Scientist вы должны пройти два экзамена с ограниченным временем – DS101 и DS201 – для продвижения на практическую стадию экзамена.
DS101
Экзамен DS101 – это 45-минутная проверка навыков исследовательского анализа и статистического экспериментирования на R или Python, включая расчет метрик, создание визуализаций для демонстрации особенностей данных и взаимосвязей признаков, описание статистических концепций для тестирования и экспериментов, применение методов выборки и реализацию статистических тестов.
DS201
Экзамен DS201, длительностью 60 минут, оценивает навыки работы с данными на SQL, очистку и подготовку данных на Python или R, моделирование данных, оценку моделей, обучение без учителя и лучшие практики программирования, включая управление версиями и создание пакетов.
Что ожидать на практическом экзамене
Практический экзамен оценивает навыки визуализации и коммуникации данных, предлагая вам решить бизнес-проблему, выбрать и создать визуализации и представить сводку результатов; он требует записи и представления презентации, демонстрирующей умение эффективно визуализировать, формулировать, передавать и конкретизировать данные для различных аудиторий, включая руководителей компании. Более подробную информацию о том, как DataCamp оценивает практический экзамен Data Scientist, вы можете найти в рубрике.
Советы и хитрости для экзамена со временным ограничением
1. Пройдите оценочные тесты
Перед регистрацией на профессиональный сертификационный экзамен, я рекомендую пройти как можно больше практических оценочных тестов. Эти тесты предоставляют оценки и решения для неправильных ответов. Практика с оценочными тестами поможет вам ознакомиться с форматом экзамена и лучше управлять своим временем. Прохождение практических тестов также является возможностью изучить новые концепции и отточить свои навыки, подготавливая вас к успешной сдаче настоящего сертификационного экзамена.
2. Ознакомьтесь с учебным руководством
Загрузите учебное руководство по сертификации Data Scientist и тщательно ознакомьтесь с каждой целью, которую вы должны достичь для оцениваемых компетенций. Руководство содержит полезные ссылки на соответствующие практические оценочные тесты для каждой компетенции.
3. Пройдите краткий курс
Я обнаружил, что статистические тесты и управление данными с использованием SQL – это мои слабые места. Чтобы исправить это, я прошел несколько небольших курсов и освежил забытые концепции. Я настоятельно рекомендую пройти курсы для повторения этих концепций, особенно если вы не используете эти инструменты или концепции в своей повседневной работе.
4. Доверьтесь процессу
DataCamp Certification предлагает широкий спектр ресурсов, таких как оценочные тесты, учебные руководства, курсы и демонстрационные материалы. Если вы не сдали сертификацию с первой попытки, вы можете повторно пройти ее один раз. Однако, если вы не сдали экзамен со второй попытки, рекомендуется подождать два месяца и поработать над своими слабыми местами. Вам будет предоставлено подробное отчет о производительности, чтобы помочь вам улучшиться.
Советы и хитрости для практического экзамена
1. Завершите два проекта по Data Science от начала до конца
Завершите один проект по регрессии и один проект по классификации, используя наборы данных с Kaggle. Для каждого проекта пройдите весь процесс работы с данными, включая исследовательский анализ данных, очистку данных, визуализации, создание признаков, выбор модели, обучение и оценку. Следование полному процессу от начала до конца для задачи регрессии и классификации поможет вам быть на правильном пути и развить необходимые навыки для достижения вашей цели сертификации. Вы также можете попробовать выполнить проект по кластеризации.
2. Пройдите пробное практическое задание
Прочитайте описание проекта для пробного экзамена и убедитесь, что вы понимаете, что от вас ожидает руководитель отдела данных. Вы узнаете много, изучая описание пробного экзамена, решение и видеозапись презентации.
3. Учитесь у экспертов
При работе над практическим экзаменом ищите похожие проекты на Kaggle, GitHub или VoAGI. Это поможет вам понять необходимые шаги и популярные инструменты для выполнения конкретных задач. Если у вас возникнут трудности, выполните поиск в Google, чтобы найти решение.
Я не рекомендую копировать и вставлять код с Kaggle или других источников. Рецензенты, скорее всего, обнаружат плагиат и это приведет к провалу экзамена. Кроме того, в реальных рабочих сценариях менеджеры легко могут определить скопированный код.
При изучении решений других экспертов тщательно читайте объяснение. Это поможет составить результаты экспериментов, аналитические отчеты и выводы.
4. Презентация
Я использовал Canva для создания своей презентации, но доступны различные инструменты для ее создания. Вот список шагов, которые вы можете выполнить, чтобы разработать и представить результаты вашего проекта:
- Используйте не более 3 строк на слайде, чтобы избежать перегруженности информацией.
- Объясняйте результаты своими словами, а не читайте прямо со слайдов.
- Включите соответствующие визуализации и изображения из вашего проекта.
- Избегайте технической терминологии, так как аудитория не является технической.
- Ограничьте презентацию до 10 слайдов и не более 8 минут.
- Практикуйте вашу презентацию как минимум 3 раза перед записью.
- Просмотрите записанную презентацию и перезапишите ее, если вы чувствуете, что можно сделать улучшения.
Что дальше?
После получения сертификата, улучшите ваш портфолио и профили, подчеркнув свои достижения. Поделитесь своим сертификатом на LinkedIn и продемонстрируйте его на GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub и других платформах, чтобы укрепить ваше портфолио в области науки о данных.
Если вы ищете работу, продолжайте подавать заявки на доски объявлений о вакансиях, работая над проектами по науке о данных, чтобы продемонстрировать свои навыки. Разработка проектов позволяет продемонстрировать практический опыт, что увеличит вашу видимость для рекрутеров и поможет им лучше понять ваши возможности.
Присоединяйтесь к сообществу сертифицированных специалистов DataCamp и группам для общения на Discord и Slack, чтобы связаться с другими людьми в этой сфере. Используйте эти сообщества, чтобы найти возможности для наставничества, которые могут помочь вам в поиске работы. Помните, что теперь вашим приоритетом должно быть поиск полноценной должности, поэтому уделите достаточно времени процессу поиска. Абид Али Аван (@1abidaliawan) – сертифицированный профессиональный специалист по науке о данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он сосредоточен на создании контента и написании технических блогов о технологиях машинного обучения и науки о данных. Абид имеет степень магистра по управлению технологиями и степень бакалавра по инженерии телекоммуникаций. Его цель – создать продукт искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, страдающих от психических расстройств.
