Yazara göre resim
 

Sertifika kazanmak yalnızca becerilerinizi doğrulamakla kalmaz, aynı zamanda kendinize olan güveninizi de artırır. Üstelik belirli bir rol için işe hazır olduğunuzun sinyalini verir. 

Yeni başlayanlar için, veri bilimi temel eğitim programını bitirdikten ve portföy projeleri üzerinde çalıştıktan sonra sertifika alma zamanının gelmesi önemle tavsiye edilir. DataCamp, sertifikasyonun erişilebilir olmasını sağlayan uçtan uca kariyer geliştirme araçları sağlarken, sınavlara giren birçok kişi yine de başarısız oluyor.

Bu blogda, sertifika sınavına girme deneyimimi, sertifika sürecini ve herhangi bir veri bilimine yeni başlayan veya uzmanın iki günden daha kısa bir sürede nasıl sertifika kazanabileceğini paylaşacağım.

Nitelikli veri bilimi yeteneğini bulmak bugünlerde zor. Şirketlerin sizin gibi veri uzmanlarına ihtiyacı var ancak doğru becerilere sahip yeterince kişi yok. Kazanmak belgeleme DataCamp'ten öne çıkmanın harika bir yolu. İşverenlere becerilerinizin işe hazır olduğunu gösterir, böylece hayalinizdeki rolü üstlenebilirsiniz.

Şu anda şu şekilde sertifika alabilirsiniz:

• Veri Analisti Yardımcısı
• Veri Analisti Profesyoneli
• Veri Bilimcisi Yardımcısı
• Veri Bilimcisi Profesyoneli
• Veri Mühendisi Yardımcısı

DataCamp'tan görüntü
 

Associate sertifikası yeni başlayanlar için idealdir ve giriş seviyesi iş beklentilerini karşılar. Öte yandan Profesyonel sertifikası bir sonraki adımdır ve 2 yıldan fazla deneyim gerektiren roller için beklenen beceri düzeyine uygundur.

Bu blogda şu konuları ele alacağız: Profesyonel Veri Bilimcisi Sertifikası proses. 

Image DataCamp
 

Yalnızca ABD'de binlerce iyi maaşlı iş ilanı nedeniyle veri bilimcilerine yönelik yüksek bir talep var. Ancak nitelikli veri uzmanı sıkıntısı yaşanıyor. DataCamp'in Veri Bilimcisi sertifikası bu işleri daha hızlı almanıza yardımcı olabilir.

Sertifikasyon süreci, keşfedici veri analizi, veri yönetimi, istatistiksel modelleme ve deneysel tasarım dahil olmak üzere temel veri bilimi yeterlilikleri genelinde yeterliliği değerlendirir. Adayların Python veya R programlama, SQL, analitik içgörüleri iletme ve bu becerileri ortak veri bilimi prosedürlerine ve iş akışlarına uygulama konusunda uzman düzeyinde akıcılık sergilemeleri gerekir. zamanlanmış ve pratik Sertifika sınavları, kişinin veri bilimi rollerinin taleplerini en üst düzeyde karşılamaya hazır olup olmadığını titizlikle değerlendirir.

DataCamp sertifikasyonundan görüntü

Süreli sınavlarda neler beklenmeli?

Veri Bilimcisi Profesyonel Sertifikasını kazanmak için, uygulamalı sınav aşamalarında ilerlemek üzere iki süreli sınavı (DS101 ve DS201) geçmeniz gerekir.

DS101 

DS101 sınavı, metriklerin hesaplanması, veri özelliklerini ve özellik ilişkilerini göstermek için görselleştirmeler oluşturma, test ve deneme için istatistiksel kavramları tanımlama, örnekleme yöntemleri uygulama ve istatistiksel testleri uygulama dahil olmak üzere keşifsel analiz ve istatistiksel deney becerilerinin 45 dakikalık bir R veya Python değerlendirmesidir.

DS201

60 dakikalık DS201 sınavı, SQL'de veri yönetimini, Python veya R'de veri temizleme ve hazırlamayı, modelleme becerilerini, model değerlendirmeyi, denetimsiz öğrenmeyi ve sürüm kontrolü ve paket oluşturma dahil en iyi programlama uygulamalarını değerlendirir.

Uygulamalı sınavda neler beklenmeli?

Uygulamalı sınav, bir iş problemini gözden geçirmenizi, görselleştirmeleri seçmenizi ve oluşturmanızı ve bulguların bir özetini sunmanızı sağlayarak veri görselleştirme ve iletişim becerilerini değerlendirir; veri hikayelerini iş liderleri de dahil olmak üzere çeşitli hedef kitlelere etkili bir şekilde görselleştirme, çerçeveleme, aktarma ve özetleme yeteneğini gösteren bir sunumun kaydedilmesini ve sunulmasını gerektirir. DataCamp'in Veri Bilimcisini nasıl derecelendirdiği hakkında daha fazla bilgi bulabilirsiniz. DataCamp'in veri bilimci uygulamalı sınavını nasıl değerlendirdiğini öğrenmek için şu adrese başvurabilirsiniz: kırmızı harfler daha fazla ayrıntı için.

1. Değerlendirme Testlerine Girin

Mesleki sertifika sınavına kaydolmadan önce mümkün olduğunca çok sayıda sınava girmenizi öneririm. pratik değerlendirme testleri olabildiğince. Bu değerlendirmeler, yanlış yanıtlar için puanlar ve çözümler sağlar. Süreli değerlendirme testleriyle pratik yapmak, sınav formatına aşina olmanıza ve zamanınızı daha iyi yönetmenize yardımcı olacaktır. Alıştırma testlerinden geçmek aynı zamanda yeni kavramlar öğrenmek ve becerilerinizi geliştirmek için bir fırsattır ve sizi gerçek sertifika sınavında başarıya hazırlar.

Beceri değerlendirme testleri

2. Çalışma Kılavuzunu İnceleyin

Atomic Cüzdanı indirin : Veri Bilimcisi Sertifikasyonu Çalışma Kılavuzu Veri Bilimcisi Sertifikasyonu Çalışma Kılavuzu'nu inceleyin ve değerlendirilen yetkinlikler için karşılamanız gereken her hedefi kapsamlı bir şekilde inceleyin. Kılavuz, her bir yeterlilik için ilgili uygulama değerlendirmelerine yararlı bağlantılar sağlar.

3. Kısa Bir Kursa Katılın

İstatistiksel testlerin ve SQL veri yönetiminin zayıf alanlarım olduğunu gördüm. Bu sorunu çözmek için birkaç küçük ders aldım ve unutulmuş kavramları yeniden ele aldım. Özellikle bu araçları veya kavramları günlük iş yaşamınızda kullanmıyorsanız, bu kavramları gözden geçirmek için kurslar almanızı şiddetle tavsiye ederim.

4. Sürece Güvenin

DataCamp sertifikasyonu, değerlendirme testleri, çalışma kılavuzları, kurslar ve demolar gibi çok çeşitli kaynaklar sunar. Sertifikayı ilk denemenizde geçemezseniz, bir kez daha sertifika almanıza izin verilir. Ancak ikinci denemenizi geçemezseniz iki ay bekleyip zayıf yönleriniz üzerinde çalışmanız tavsiye edilir. Gelişmenize yardımcı olacak kapsamlı bir performans raporu alacaksınız.

1. İki Uçtan Uca Veri Bilimi Projesini Tamamlayın

Kaggle'ın veri kümelerini kullanarak bir regresyon ve bir sınıflandırma projesini tamamlayın. Her proje için, keşfedici veri analizi, veri temizleme, görselleştirmeler, özellik mühendisliği, model seçimi, eğitim ve değerlendirmeyi içeren veri bilimi hattı üzerinde çalışın. Hem regresyon hem de sınıflandırma problemi için baştan sona tüm süreci takip etmek, doğru yolda olduğunuzdan emin olmanıza ve sertifikasyon hedefinize ulaşmak için gereken becerileri geliştirmenize yardımcı olacaktır. Ayrıca bir kümeleme projesini de deneyebilirsiniz. 

2. Örnek Uygulamalı Sınava Girin

Proje açıklamasını okuyun örnek sınav ve veri sorumlusunun sizden ne beklediğini anladığınızdan emin olun. Örnek sınav açıklamasını, çözüm defterini ve sunumun video kaydını inceleyerek çok şey öğreneceksiniz.  

Örnek uygulamalı sınav

3. Uzmanlardan Öğrenin

Pratik bir sınav üzerinde çalışırken Kaggle, GitHub veya Medium'da benzer projeler arayın. Belirli görevleri gerçekleştirmek için gerekli adımları ve popüler araçları anlamanıza yardımcı olacaktır. Zorluklarla karşılaşırsanız çözüm bulmak için Google'da arama yapın. 

Kaggle veya diğer kaynaklardan kod kopyalayıp yapıştırmanızı önermiyorum. Hakemler büyük olasılıkla intihal çalışmalarını tespit edecek ve sınavda başarısızlıkla sonuçlanacaktır. Ek olarak, gerçek çalışma senaryolarında yöneticiler kopyalananları kolaylıkla tespit edebilir. 

Diğer uzmanların çözümlerini incelerken açıklamayı iyice okuyun. Bunu yapmak deneylerin sonuçlarının, analitik raporların ve sonuçların oluşturulmasına yardımcı olacaktır.

4. Sunum

Sunumumu oluşturmak için Canva'yı kullandım ancak sunum oluşturmak için çeşitli araçlar mevcut. Proje sonuçlarınızı geliştirmek ve sunmak için izleyebileceğiniz adımların bir listesi:

1. Aşırı kalabalığı önlemek için slayt başına en fazla 3 satır kullanın.
2. Sonuçları doğrudan slaytlardan okumak yerine kendi kelimelerinizle açıklayın.
3. Projenizden ilgili görselleştirmeleri ve görselleri ekleyin.
4. Hedef kitle teknik konulardan uzak olduğundan teknik jargondan kaçının.
5. Sunumu 10 slaytla ve maksimum 8 dakikayla sınırlandırın.
6. Sunumunuzu kaydetmeden önce en az 3 kez pratik yapın.
7. Kaydedilen sunumunuzu izleyin ve iyileştirmeler yapılabileceğini düşünüyorsanız yeniden kaydedin.

Sertifikayı kazandıktan sonra başarılarınızı öne çıkararak portföyünüzü ve profillerinizi geliştirin. Sertifikanızı LinkedIn'de paylaşın ve veri bilimi portföyünüzü güçlendirmek için GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub ve diğer platformlarda sergileyin.

Yazarın resmi profil
 

İş arıyorsanız, becerilerinizi sergilemek için veri bilimi projeleri üzerinde çalışırken iş ilanlarına başvurmaya devam edin. Proje geliştirmek, işe alım görevlilerinin gözünde görünürlüğünüzü artıracak ve onların yeteneklerinizi daha iyi anlamalarına yardımcı olacak uygulamalı deneyimi gösterir.

Sahadaki diğer kişilerle bağlantı kurmak için Discord ve Slack'teki DataCamp sertifikalı topluluğa ve ağ oluşturma gruplarına katılın. İş aramanıza yardımcı olabilecek mentorluk fırsatlarını aramak için bu toplulukları kullanın. Tam zamanlı bir iş bulmanın artık önceliğiniz olması gerektiğini unutmayın, bu nedenle arama sürecine yeterli zaman ayırın.
 
 
Abid Ali Avan (@1abidaliwan), makine öğrenimi modelleri oluşturmayı seven sertifikalı bir veri bilimcisi uzmanıdır. Şu anda, makine öğrenimi ve veri bilimi teknolojileri üzerine içerik oluşturmaya ve teknik bloglar yazmaya odaklanıyor. Abid, Teknoloji Yönetimi alanında yüksek lisans ve Telekomünikasyon Mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir. Vizyonu, akıl hastalığı ile mücadele eden öğrenciler için bir grafik sinir ağı kullanarak bir AI ürünü oluşturmaktır.
 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2023/08/ace-data-scientist-professional-certificate.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-to-ace-data-scientist-professional-certificate