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.

 

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:

  1. Используйте не более 3 строк на слайде, чтобы избежать перегруженности информацией.
  2. Объясняйте результаты своими словами, а не читайте прямо со слайдов.
  3. Включите соответствующие визуализации и изображения из вашего проекта.
  4. Избегайте технической терминологии, так как аудитория не является технической.
  5. Ограничьте презентацию до 10 слайдов и не более 8 минут.
  6. Практикуйте вашу презентацию как минимум 3 раза перед записью.
  7. 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.