获得认证不仅可以验证您的技能，还可以提升您的自信心。此外，它还意味着您已经为特定职位做好了工作准备。
对于初学者来说，强烈建议在完成数据科学训练营并完成投资组合项目后，是时候获得认证了。虽然DataCamp提供了一系列职业发展工具，使认证变得更加可行，但仍然有很多人在考试中失败。
在这篇博客中，我将分享我参加认证考试的经验，认证过程以及任何数据科学初学者或专家如何在不到两天内获得认证。
什么是数据科学家专业证书？
如今找到合格的数据科学人才很困难。公司需要像您这样的数据专家，但没有足够掌握正确技能的人。从DataCamp获得认证是一种很好的方式。它向雇主展示您的技能已经达到了就业要求，因此您可以获得梦想中的角色。
目前，您可以获得以下认证：
- 数据分析师助理
- 数据分析师专业
- 数据科学家助理
- 数据科学家专业
- 数据工程师助理
助理认证适合刚刚入门的人，并满足入门级工作的期望。专业认证则是下一步，并与需要2年以上经验的角色所需的技能水平相匹配。
在这篇博客中，我们将介绍专业数据科学家认证的流程。
数据科学家的需求很高，仅在美国就有数千个高薪职位空缺。然而，合格的数据专业人员却很短缺。DataCamp的数据科学家认证可以帮助您更快地获得这些工作机会。
认证过程
认证过程评估核心数据科学能力，包括探索性数据分析、数据管理、统计建模和实验设计。候选人必须展示在Python或R编程、SQL、传达分析洞察力以及将这些技能应用于常见数据科学过程和工作流程方面的专家级流利程度。这些有时限和实践性的认证考试严格评估一个人在满足最高级别数据科学角色需求方面的准备程度。
时限考试的内容
要获得数据科学家专业证书，您必须通过两个时限考试 – DS101和DS201 – 以进入实际考试阶段。
DS101
DS101考试是一个45分钟的R或Python评估，评估探索性分析和统计实验技能，包括计算指标、创建可视化以展示数据特征和特征关系，描述用于测试和实验的统计概念，应用抽样方法以及实施统计测试。
DS201
60分钟的DS201考试评估SQL中的数据管理、Python或R中的数据清洗和准备、建模技能、模型评估、无监督学习以及包括版本控制和包构建在内的编程最佳实践。
实际考试的内容
实际考试通过让您审查一个业务问题、选择并创建可视化图表，并对结果进行总结来评估数据可视化和沟通技能。它要求录制并提交一个演示，以展示有效地可视化、框架化、传达和总结数据故事给包括业务领导在内的不同受众的能力。您可以在DataCamp上找到有关它如何评分数据科学家的更多信息。要了解DataCamp如何评估数据科学家的实践考试，您可以参考更多细节的评分标准。
定时考试的技巧和窍门
1. 参加评估测试
在注册专业认证考试之前，我建议尽可能参加多次实践评估测试。这些评估提供了得分和错误答案的解决方案。通过参加定时评估测试的实践，您将熟悉考试格式并更好地管理时间。完成实践测试还是学习新概念和提高技能的机会，为您在实际认证考试中取得成功做好准备。
2. 复习学习指南
下载数据科学家认证学习指南，并仔细复习每个所需达到的目标以评估能力。该指南提供了相关实践评估的有用链接。
3. 参加短期课程
我发现统计测试和SQL数据管理是我的薄弱领域。为了解决这个问题，我参加了几门小型课程，并重新学习了已遗忘的概念。我强烈建议参加课程以复习这些概念，尤其是如果您在日常工作中不使用这些工具或概念。
4. 相信过程
DataCamp认证提供了广泛的资源，例如评估测试、学习指南、课程和演示。如果您第一次未通过认证，您有一次机会进行重考。然而，如果您第二次未通过认证，建议您等待两个月，并努力改进您的不足。您将收到一份详细的绩效报告，帮助您提高。
实践考试的技巧和窍门
1. 完成两个端到端的数据科学项目
使用Kaggle的数据集完成一个回归项目和一个分类项目。对于每个项目，按照数据科学流程包括探索性数据分析、数据清洗、可视化、特征工程、模型选择、训练和评估进行工作。从开始到结束完整地完成回归和分类问题的整个过程将帮助确保您在正确轨道上，并建立达到认证目标所需的技能。您也可以尝试进行一个聚类项目。
2. 参加样本实践考试
阅读样本考试的项目描述，并确保您理解数据主管对您的期望。通过审查样本考试的描述、解决方案笔记本和演示视频，您将学到很多。
3. 向专家学习
在完成实践考试时，寻找Kaggle、GitHub或VoAGI上类似的项目。这将帮助您了解执行特定任务所需的必要步骤和流行工具。如果遇到困难，请进行Google搜索以找到解决方案。
我不建议从Kaggle或其他来源复制粘贴代码。审阅人员很可能会发现抄袭的作品，导致考试失败。此外，在实际工作场景中，管理人员可以轻松识别出抄袭。
在审查其他专家的解决方案时，仔细阅读解释。这将有助于撰写实验结果、分析报告和结论。
4. 演示
我使用Canva创建了我的演示文稿，但也有其他工具可供选择。以下是您可以遵循的步骤列表，以开发和演示您的项目成果：
- 每张幻灯片最多使用3行文字，避免拥挤。
- 用自己的话解释结果，而不是直接从幻灯片上阅读。
- 包括来自项目的相关可视化和图片。
- 避免使用技术术语，因为观众是非技术人员。
- 演示限于10张幻灯片和最多8分钟。
- 在录制之前至少练习3次您的演示。
- 观看您录制的演示，如果感觉可以改进，重新录制。
接下来是什么？
在获得认证后，通过突出你的成就来增强你的作品集和个人资料。在 LinkedIn 上分享你的认证，并在 GitHub、Deepnote、DataCamp、DagsHub 和其他平台上展示它，以加强你的数据科学作品集。
如果你正在寻找工作，请继续在招聘网站上申请工作，同时致力于开展数据科学项目，以展示你的技能。开发项目可以展示实际经验，这将增加招聘人员对你的关注，并帮助他们更好地了解你的能力。
加入 DataCamp 认证社区和 Discord、Slack 上的网络群组，与该领域的其他人建立联系。利用这些社区寻找导师机会，这有助于你的求职。记住，现在应该把找到全职工作作为你的首要任务，所以要给搜索过程足够的时间。 Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一名认证的数据科学家，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并在机器学习和数据科学技术方面撰写技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为患有心理疾病的学生构建一个人工智能产品。