Hình ảnh của Tác giả
Đạt được chứng chỉ không chỉ khẳng định kỹ năng của bạn mà còn nâng cao sự tự tin của bạn. Hơn nữa, nó báo hiệu rằng bạn đã sẵn sàng cho một vai trò cụ thể.
Đối với người mới bắt đầu, chúng tôi khuyên bạn nên sau khi hoàn thành chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu và thực hiện các dự án danh mục đầu tư, đã đến lúc phải được chứng nhận. Mặc dù DataCamp cung cấp các công cụ phát triển nghề nghiệp toàn diện giúp lấy chứng chỉ nhưng nhiều người vẫn thất bại trong các kỳ thi.
Trong blog này, tôi sẽ chia sẻ kinh nghiệm tham gia kỳ thi chứng chỉ, quy trình cấp chứng chỉ và cách bất kỳ người mới bắt đầu hoặc chuyên gia khoa học dữ liệu nào cũng có thể đạt được chứng chỉ trong vòng chưa đầy hai ngày.
Ngày nay, việc tìm kiếm tài năng khoa học dữ liệu có trình độ rất khó khăn. Các công ty cần các chuyên gia dữ liệu như bạn nhưng không có đủ người có kỹ năng phù hợp. Kiếm được một cấp giấy chứng nhận từ DataCamp là một cách tuyệt vời để trở nên nổi bật. Nó cho nhà tuyển dụng thấy rằng kỹ năng của bạn đã sẵn sàng cho công việc để bạn có thể đạt được vai trò mơ ước đó.
Hiện tại, bạn có thể được chứng nhận là:
- Cộng tác viên phân tích dữ liệu
- Chuyên gia phân tích dữ liệu
- Cộng tác viên khoa học dữ liệu
- Nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp
- Cộng tác viên kỹ sư dữ liệu
Hình ảnh từ DataCamp
Chứng chỉ Associate là lý tưởng cho những người mới bắt đầu và đáp ứng được kỳ vọng công việc ở cấp độ đầu vào. Mặt khác, chứng chỉ Chuyên nghiệp là bước nâng cao tiếp theo và phù hợp với cấp độ kỹ năng mong đợi đối với những vai trò yêu cầu hơn 2 năm kinh nghiệm.
Trong blog này, chúng tôi sẽ đề cập đến Chứng chỉ nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp quá trình.
Hình ảnh từ DataCamp
Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu đang rất cao, với hàng nghìn cơ hội việc làm được trả lương cao chỉ riêng ở Hoa Kỳ. Tuy nhiên, vẫn còn thiếu các chuyên gia dữ liệu có trình độ. Chứng chỉ Nhà khoa học dữ liệu của DataCamp có thể giúp bạn có được những công việc này nhanh hơn.
Quy trình chứng nhận đánh giá mức độ thành thạo các năng lực khoa học dữ liệu cốt lõi, bao gồm phân tích dữ liệu khám phá, quản lý dữ liệu, mô hình thống kê và thiết kế thử nghiệm. Ứng viên phải thể hiện sự thông thạo ở cấp độ chuyên gia về lập trình Python hoặc R, SQL, truyền đạt những hiểu biết sâu sắc về phân tích và áp dụng các kỹ năng này vào các quy trình và quy trình công việc khoa học dữ liệu phổ biến. Các hẹn giờ và thực tế các kỳ thi chứng chỉ đánh giá nghiêm ngặt mức độ sẵn sàng của một người để đáp ứng nhu cầu của vai trò khoa học dữ liệu ở cấp độ cao nhất.
Hình ảnh từ chứng nhận DataCamp
Những gì mong đợi trong các kỳ thi tính giờ
Để đạt được Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu, bạn phải vượt qua hai bài kiểm tra tính giờ – DS101 và DS201 – để vượt qua các giai đoạn thi thực hành.
DS101
Bài kiểm tra DS101 là bài đánh giá R hoặc Python kéo dài 45 phút về kỹ năng phân tích thăm dò và thử nghiệm thống kê, bao gồm tính toán số liệu, tạo trực quan hóa để thể hiện các đặc điểm dữ liệu và mối quan hệ tính năng, mô tả các khái niệm thống kê để kiểm tra và thử nghiệm, áp dụng các phương pháp lấy mẫu và triển khai các bài kiểm tra thống kê.
DS201
Bài kiểm tra DS60 kéo dài 201 phút đánh giá việc quản lý dữ liệu bằng SQL, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu bằng Python hoặc R, kỹ năng lập mô hình, đánh giá mô hình, học tập không giám sát và lập trình các phương pháp hay nhất bao gồm kiểm soát phiên bản và xây dựng gói.
Những gì mong đợi trong kỳ thi thực hành
Bài kiểm tra thực hành đánh giá kỹ năng giao tiếp và trực quan hóa dữ liệu bằng cách yêu cầu bạn xem xét một vấn đề kinh doanh, chọn và tạo trực quan hóa cũng như trình bày bản tóm tắt các phát hiện; nó yêu cầu ghi lại và gửi một bản trình bày thể hiện khả năng hình dung, đóng khung, truyền tải và tóm tắt các câu chuyện dữ liệu một cách hiệu quả cho nhiều đối tượng khác nhau, bao gồm cả các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Bạn có thể tìm thêm thông tin về cách DataCamp chấm điểm Nhà khoa học dữ liệu. Để tìm hiểu về cách DataCamp đánh giá kỳ thi thực hành nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể tham khảo phiếu tự đánh giá để biết thêm chi tiết.
1. Làm bài kiểm tra đánh giá
Trước khi đăng ký thi chứng chỉ chuyên môn, tôi khuyên bạn nên tham gia càng nhiều càng tốt. kiểm tra đánh giá thực hành càng tốt. Những đánh giá này cung cấp điểm số và giải pháp cho các câu trả lời sai. Luyện tập với các bài kiểm tra đánh giá tính giờ sẽ giúp bạn làm quen với dạng bài thi và quản lý thời gian tốt hơn. Việc vượt qua các bài kiểm tra thực hành cũng là cơ hội để học các khái niệm mới và mài giũa kỹ năng của bạn, giúp bạn thành công trong kỳ thi chứng chỉ thực tế.
Bài kiểm tra đánh giá kỹ năng
2. Xem lại Hướng dẫn học
Tải về Hướng dẫn học lấy chứng chỉ nhà khoa học dữ liệu Hướng dẫn nghiên cứu chứng chỉ nhà khoa học dữ liệu và xem xét kỹ lưỡng từng mục tiêu bạn phải đáp ứng để đánh giá năng lực. Hướng dẫn này cung cấp các liên kết hữu ích đến các bài đánh giá thực hành phù hợp cho từng năng lực.
3. Tham gia một khóa học ngắn hạn
Tôi nhận thấy các bài kiểm tra thống kê và quản lý dữ liệu SQL là những lĩnh vực tôi yếu hơn. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã tham gia một vài khóa học nhỏ và xem lại những khái niệm đã quên. Tôi đặc biệt khuyên bạn nên tham gia các khóa học để ôn lại những khái niệm này, đặc biệt nếu bạn không sử dụng những công cụ hoặc khái niệm này trong cuộc sống làm việc hàng ngày của mình.
4. Tin tưởng vào quy trình
Chứng nhận DataCamp cung cấp nhiều loại tài nguyên, chẳng hạn như bài kiểm tra đánh giá, hướng dẫn học tập, khóa học và bản demo. Nếu bạn không đạt chứng chỉ trong lần thử đầu tiên, bạn được phép thi lại một lần. Tuy nhiên, nếu bạn không vượt qua lần thử thứ hai, bạn nên đợi hai tháng và khắc phục những điểm yếu của mình. Bạn sẽ nhận được một báo cáo hiệu suất toàn diện để giúp bạn cải thiện.
1. Hoàn thành hai dự án khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối
Hoàn thành một dự án hồi quy và một dự án phân loại bằng cách sử dụng bộ dữ liệu từ Kaggle. Đối với mỗi dự án, hãy làm việc thông qua quy trình khoa học dữ liệu bao gồm phân tích dữ liệu khám phá, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa, kỹ thuật tính năng, lựa chọn mô hình, đào tạo và đánh giá. Thực hiện theo toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối cho cả vấn đề hồi quy và phân loại sẽ giúp đảm bảo bạn đang đi đúng hướng và xây dựng các kỹ năng cần thiết để đạt được mục tiêu chứng nhận của mình. Bạn cũng có thể thử một dự án phân cụm.
2. Làm bài kiểm tra thực hành mẫu
Đọc mô tả dự án để bài thi mẫu và đảm bảo rằng bạn hiểu người đứng đầu dữ liệu mong đợi điều gì ở bạn. Bạn sẽ học được nhiều điều bằng cách xem lại mô tả bài kiểm tra mẫu, sổ tay giải pháp và quay video bài thuyết trình.
Bài thi thực hành mẫu
3. Học hỏi từ các chuyên gia
Khi làm bài kiểm tra thực hành, hãy tìm các dự án tương tự trên Kaggle, GitHub hoặc Medium. Nó sẽ giúp bạn hiểu các bước cần thiết và các công cụ phổ biến để thực hiện các tác vụ cụ thể. Nếu gặp khó khăn, hãy tiến hành tìm kiếm trên Google để tìm giải pháp.
Tôi khuyên bạn không nên sao chép và dán mã từ Kaggle hoặc các nguồn khác. Người đánh giá có thể sẽ phát hiện ra bài viết đạo văn và dẫn đến bài thi trượt. Ngoài ra, trong các tình huống làm việc thực tế, người quản lý có thể dễ dàng xác định được những bản sao chép.
Khi xem xét giải pháp của các chuyên gia khác, hãy đọc kỹ phần giải thích. Làm như vậy sẽ hỗ trợ trong việc soạn thảo các kết quả thí nghiệm, báo cáo phân tích và kết luận.
KHAI THÁC. Trình bày
Tôi đã sử dụng Canva để tạo bản trình bày của mình nhưng có nhiều công cụ khác nhau để tạo bản trình bày. Dưới đây là danh sách các bước bạn có thể làm theo để phát triển và trình bày kết quả dự án của mình:
- Sử dụng tối đa 3 dòng trên mỗi slide để tránh tình trạng quá tải.
- Giải thích kết quả bằng lời của bạn thay vì đọc trực tiếp từ slide.
- Bao gồm các hình ảnh trực quan và hình ảnh có liên quan từ dự án của bạn.
- Tránh dùng các thuật ngữ chuyên môn vì khán giả không rành về kỹ thuật.
- Giới hạn bài thuyết trình ở mức 10 slide và tối đa 8 phút.
- Thực hành bài thuyết trình của bạn ít nhất 3 lần trước khi ghi âm.
- Xem bản trình bày đã ghi của bạn và ghi lại nếu bạn cảm thấy có thể cải thiện được.
Sau khi đạt được chứng nhận, hãy nâng cao danh mục đầu tư và hồ sơ của bạn bằng cách nêu bật những thành tích của bạn. Chia sẻ chứng nhận của bạn trên LinkedIn và giới thiệu nó trên GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub và các nền tảng khác để củng cố danh mục khoa học dữ liệu của bạn.
Hình ảnh từ tác giả Hồ sơ
Nếu bạn đang tìm kiếm việc làm, hãy tiếp tục nộp đơn trên bảng việc làm trong khi thực hiện các dự án khoa học dữ liệu để thể hiện kỹ năng của bạn. Việc phát triển các dự án thể hiện kinh nghiệm thực tế sẽ giúp tăng khả năng hiển thị của bạn với nhà tuyển dụng và giúp họ hiểu rõ hơn về khả năng của bạn.
Tham gia cộng đồng và nhóm mạng được chứng nhận DataCamp trên Discord và Slack để kết nối với những người khác trong lĩnh vực này. Sử dụng các cộng đồng này để tìm kiếm cơ hội tư vấn có thể giúp ích cho quá trình tìm kiếm việc làm của bạn. Hãy nhớ rằng, việc tìm kiếm một công việc toàn thời gian hiện là ưu tiên hàng đầu của bạn, vì vậy hãy dành đủ thời gian cho quá trình tìm kiếm.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận, người yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về Quản lý Công nghệ và bằng cử nhân về Kỹ thuật Viễn thông. Tầm nhìn của ông là xây dựng một sản phẩm AI bằng cách sử dụng mạng nơ-ron đồ thị cho những sinh viên đang chống chọi với bệnh tâm thần.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: 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
