Come superare l’esame per il certificato professionale di Data Scientist

Passing the exam for the Data Scientist professional certificate

 

Guadagnare una certificazione non solo convalida le tue competenze, ma aumenta anche la tua fiducia in te stesso. Inoltre, segnala che sei pronto per un ruolo specifico nel lavoro. 

Per un principiante, è altamente consigliato che dopo aver completato un boot camp di data science e aver lavorato su progetti di portfolio, è il momento di ottenere una certificazione. Mentre DataCamp fornisce strumenti di sviluppo di carriera end-to-end che rendono accessibile la certificazione, molte persone che si sottopongono agli esami ancora falliscono.

In questo blog, condividerò la mia esperienza nel sostenere l’esame di certificazione, il processo di certificazione e come un principiante o un esperto di data science può ottenere la certificazione in meno di due giorni.

 

Cos’è un certificato professionale di Data Scientist?

 

Trovare talenti qualificati nel campo della data science è difficile oggigiorno. Le aziende hanno bisogno di esperti di dati come te, ma non ci sono abbastanza persone con le giuste competenze. Ottenere una certificazione da DataCamp è un ottimo modo per distinguersi. Dimostra agli employer che le tue competenze sono pronte per il lavoro, così puoi ottenere quel ruolo dei sogni.

Attualmente, puoi ottenere la certificazione come:

  • Data Analyst Associate
  • Data Analyst Professional
  • Data Scientist Associate
  • Data Scientist Professional
  • Data Engineer Associate

   

La certificazione di Associate è ideale per coloro che stanno iniziando e soddisfa le aspettative di un lavoro di livello base. La certificazione di Professional, d’altra parte, è il passo successivo e si allinea al livello di competenza richiesto per ruoli che richiedono almeno 2 anni di esperienza.

In questo blog, affronteremo il processo di certificazione del Data Scientist professionale. 

   

C’è una grande domanda di data scientist, con migliaia di posizioni di lavoro ben pagate solo negli Stati Uniti. Tuttavia, c’è una carenza di professionisti dei dati qualificati. La certificazione di Data Scientist di DataCamp può aiutarti a ottenere questi lavori più velocemente.

 

Processo di certificazione

 

Il processo di certificazione valuta la competenza nelle competenze di base della data science, incluse l’analisi esplorativa dei dati, la gestione dei dati, la modellazione statistica e il design sperimentale. I candidati devono dimostrare una competenza di livello esperto nella programmazione Python o R, SQL, nella comunicazione di insights analitici e nell’applicazione di queste competenze alle procedure e ai flussi di lavoro comuni della data science. Gli esami di certificazione a tempo e pratici valutano rigorosamente la preparazione di uno a soddisfare le esigenze dei ruoli di data science di livello più alto.

 

 

Cosa aspettarsi durante gli esami a tempo

 

Per ottenere il certificato di Data Scientist professionale, è necessario superare due esami a tempo – DS101 e DS201 – per avanzare attraverso le fasi dell’esame pratico.

 

DS101 

 

L’esame DS101 è una valutazione di 45 minuti in R o Python delle competenze di analisi esplorativa e sperimentazione statistica, inclusa la calcolazione delle metriche, la creazione di visualizzazioni per dimostrare le caratteristiche dei dati e le relazioni tra le caratteristiche, la descrizione dei concetti statistici per i test e le sperimentazioni, l’applicazione di metodi di campionamento e l’implementazione di test statistici.

 

DS201

 

L’esame DS201 della durata di 60 minuti valuta la gestione dei dati in SQL, la pulizia e la preparazione dei dati in Python o R, le competenze di modellazione, la valutazione dei modelli, l’apprendimento non supervisionato e le migliori pratiche di programmazione, incluse il controllo della versione e la creazione di pacchetti.

 

Cosa aspettarsi durante l’esame pratico

 

L’esame pratico valuta le competenze di visualizzazione e comunicazione dei dati facendoti esaminare un problema aziendale, selezionare e creare visualizzazioni e presentare un riassunto delle scoperte; richiede la registrazione e l’invio di una presentazione che dimostri la capacità di visualizzare, inquadrare, comunicare e riassumere in modo efficace storie di dati per pubblici diversi, inclusi i leader aziendali. Puoi trovare ulteriori informazioni su come DataCamp valuta il Data Scientist. Per saperne di più su come DataCamp valuta l’esame pratico del data scientist, puoi fare riferimento alla rubrica per ulteriori dettagli.

 

Suggerimenti e Trucchi per l’Esame a Tempo

 

1. Svolgere Test di Valutazione

 

Prima di registrarti per l’esame di certificazione professionale, ti consiglio di svolgere il maggior numero possibile di test di valutazione di pratica. Questi test forniscono punteggi e soluzioni per le risposte errate. Allenarsi con i test di valutazione a tempo ti aiuterà a familiarizzare con il formato dell’esame e a gestire meglio il tuo tempo. Svolgere i test di pratica è anche un’opportunità per imparare nuovi concetti e affinare le tue competenze, preparandoti per il successo nell’esame di certificazione effettivo.

 

 

2. Consultare la Guida allo Studio

 

Scarica la Guida allo Studio per la Certificazione di Data Scientist e rivedi attentamente ogni obiettivo che devi raggiungere per le competenze valutate. La guida fornisce collegamenti utili a test di valutazione di pratica pertinenti per ogni competenza.

 

3. Seguire un Breve Corso

 

Ho scoperto che i test statistici e la gestione dei dati SQL sono le mie aree più deboli. Per affrontare questo problema, ho seguito alcuni corsi brevi e ho ripreso in considerazione i concetti dimenticati. Consiglio vivamente di seguire dei corsi per ripassare questi concetti, specialmente se non usi queste strumenti o concetti nella tua vita lavorativa quotidiana.

 

4.  Affidati al Processo

 

La certificazione DataCamp offre una vasta gamma di risorse, come test di valutazione, guide allo studio, corsi e demo. Se non superi la certificazione al primo tentativo, ti è consentito ripeterla una volta. Tuttavia, se non superi la certificazione al secondo tentativo, ti consigliamo di aspettare due mesi e lavorare sulle tue debolezze. Riceverai un rapporto di performance completo per aiutarti a migliorare.

 

Suggerimenti e Trucchi per l’Esame Pratico

 

1. Completare Due Progetti di Data Science End-to-End

 

Completa un progetto di regressione e uno di classificazione utilizzando dataset da Kaggle. Per ogni progetto, segui l’intero processo di data science, compresa l’analisi esplorativa dei dati, la pulizia dei dati, le visualizzazioni, l’ingegneria delle feature, la selezione del modello, l’addestramento e la valutazione. Seguire l’intero processo dall’inizio alla fine per entrambi un problema di regressione e classificazione ti aiuterà a essere sulla buona strada e a sviluppare le competenze necessarie per raggiungere il tuo obiettivo di certificazione. Puoi anche provare con un progetto di clustering.

 

2. Svolgere un Esempio di Esame Pratico

 

Leggi la descrizione del progetto per l’esame di esempio e assicurati di capire cosa si aspetta da te il responsabile dei dati. Imparerai molto rivedendo la descrizione dell’esame di esempio, il notebook di soluzione e la registrazione video della presentazione.

 

 

3. Impara dagli Esperti

 

Quando lavori su un esame pratico, cerca progetti simili su Kaggle, GitHub o VoAGI. Ti aiuterà a capire i passi necessari e gli strumenti popolari per svolgere compiti specifici. Se incontri difficoltà, fai una ricerca su Google per trovare una soluzione.

Non consiglio di copiare e incollare codice da Kaggle o altre fonti. I revisori probabilmente rileveranno un lavoro plagiato e ciò porterà al fallimento dell’esame. Inoltre, in scenari di lavoro reali, i manager possono facilmente identificare il lavoro copiato.

Quando rivedi le soluzioni di altri esperti, leggi attentamente le spiegazioni. Ciò ti aiuterà a redigere i risultati degli esperimenti, i report analitici e le conclusioni.

 

4. Presentazione

 

Ho utilizzato Canva per creare la mia presentazione, ma ci sono vari strumenti disponibili per crearne una. Ecco una lista di passaggi che puoi seguire per sviluppare e presentare i risultati del tuo progetto:

  1. Utilizza un massimo di 3 righe per slide per evitare sovraccarichi di informazioni.
  2. Spiega i risultati con parole tue anziché leggere direttamente dalle slide.
  3. Includi visualizzazioni e immagini pertinenti dal tuo progetto.
  4. Evita il gergo tecnico poiché il pubblico non è tecnico.
  5. Limita la presentazione a un massimo di 10 slide e 8 minuti.
  6. Esercitati a presentare almeno 3 volte prima di registrare.
  7. Guarda la tua presentazione registrata e registrala nuovamente se pensi che possano essere apportati miglioramenti.

 

Cosa succede dopo?

 

Dopo aver ottenuto la certificazione, arricchisci il tuo portfolio e i tuoi profili evidenziando i tuoi successi. Condividi la tua certificazione su LinkedIn e mostrala su GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub e altre piattaforme per rafforzare il tuo portfolio di data science.

   

Se stai cercando lavoro, continua a candidarti su siti di annunci di lavoro mentre lavori su progetti di data science per mostrare le tue competenze. Lo sviluppo di progetti dimostra esperienza pratica che aumenterà la tua visibilità agli occhi dei recruiter e li aiuterà a capire meglio le tue capacità.

Unisciti alla comunità certificata di DataCamp e ai gruppi di networking su Discord e Slack per connetterti con altri professionisti del settore. Utilizza queste comunità per cercare opportunità di mentoring che possono aiutarti nella ricerca di lavoro. Ricorda, trovare un ruolo a tempo pieno dovrebbe essere ora la tua priorità, quindi dedica tempo sufficiente al processo di ricerca.     Abid Ali Awan (@1abidaliawan) è un data scientist professionista certificato che ama costruire modelli di machine learning. Attualmente si sta concentrando sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici sulle tecnologie di machine learning e data science. Abid è in possesso di una laurea magistrale in Gestione della Tecnologia e una laurea triennale in Ingegneria delle Telecomunicazioni. La sua visione è quella di sviluppare un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale a grafo per gli studenti che lottano con problemi di salute mentale.