「データサイエンティストプロフェッショナル証明書試験の合格法」

データサイエンティストプロフェッショナル証明書試験の合格法

認定を取得することは、スキルを検証するだけでなく、自信を高めることもできます。さらに、特定の役割に対して求人に適格であることを示します。

初心者には、データサイエンスのブートキャンプを終えてポートフォリオプロジェクトに取り組んだ後、認定を取得する時期です。DataCampは認定を手軽に取得できるキャリア開発ツールを提供していますが、試験に挑戦する多くの人々はまだ失敗しています。

このブログでは、私が認定試験を受けた経験、認定プロセス、そしてどのようにしてデータサイエンスの初心者や専門家が2日以内に認定を取得できるかを共有します。

データサイエンティストプロフェッショナル証明書とは何ですか？

資格のあるデータサイエンスの人材を見つけるのは難しいです。企業はあなたのようなデータの専門家を必要としていますが、適切なスキルを持つ人材が足りません。DataCampからの認定を取得することは、目立つ方法です。それは雇用主にあなたのスキルが求人に適していることを示し、夢の役割を得ることができます。

現在、次のような資格を取得することができます：

データアナリストアソシエイト
データアナリストプロフェッショナル
データサイエンティストアソシエイト
データサイエンティストプロフェッショナル
データエンジニアアソシエイト

アソシエイト認定は、初心者向けであり、エントリーレベルの仕事の期待に応えます。一方、プロフェッショナル認定は、2年以上の経験を必要とする役割に求められるスキルレベルに対応しています。

このブログでは、プロフェッショナルデータサイエンティスト認定プロセスをカバーします。

データサイエンティストの需要は非常に高く、アメリカだけでも数千の高給の求人があります。しかし、資格のあるデータの専門家が不足しています。DataCampのデータサイエンティスト認定は、これらの仕事をより速く手に入れるのに役立ちます。

認定プロセス

認定プロセスは、探索的データ分析、データ管理、統計モデリング、実験設計など、データサイエンスの基本的な能力を評価します。候補者は、PythonまたはRプログラミング、SQL、分析的な洞察を伝える能力、およびこれらのスキルを一般的なデータサイエンスの手続きとワークフローに適用する能力を専門レベルで示さなければなりません。タイム制の実技試験は、最高レベルのデータサイエンスの役割に対応する準備ができているかを厳密に評価します。

タイム制試験で何を期待するか

データサイエンティストプロフェッショナル証明書を取得するには、2つのタイム制試験（DS101とDS201）に合格して、実技試験の段階を進める必要があります。

DS101

DS101試験は、探索的分析と統計的実験スキル（指標の計算、データの特性と特徴関係を示すための可視化の作成、テストと実験のための統計的概念の説明、サンプリング方法の適用、統計的テストの実装など）を評価する45分間のRまたはPythonの評価です。

DS201

60分間のDS201試験は、SQLでのデータ管理、PythonまたはRでのデータのクリーニングと準備、モデリングスキル、モデル評価、教師なし学習、バージョン管理やパッケージの構築などのプログラミングのベストプラクティスを評価します。

実技試験で何を期待するか

実技試験では、ビジネスの問題をレビューし、可視化を選択および作成し、結果の要約を提示することで、データの可視化とコミュニケーションスキルを評価します。ビジネスリーダーを含む様々な対象者に対して、データストーリーを効果的に可視化、フレーム化、伝達、要約する能力を実証するプレゼンテーションの記録と提出が必要です。DataCampがデータサイエンティストを評価する方法については、評価基準を参照して詳細を確認できます。

タイムド試験のためのヒントとトリック

1. アセスメントテストを受ける

プロの認定試験に登録する前に、できるだけ多くの練習アセスメントテストを受けることをおすすめします。これらの評価はスコアと不正解の解答の提供も行っています。タイムドの評価テストで練習することで、試験の形式に慣れ、時間の管理をよりよくすることができます。練習テストを行うことはまた、新しい概念を学び、スキルを磨く機会でもあり、実際の認定試験で成功するための準備を整えることができます。

2. スタディガイドを確認する

データサイエンティスト認定スタディガイドをダウンロードし、評価される各目標を徹底的に確認してください。このガイドには、各目標に対して関連する練習評価へのリンクが提供されています。

3. 短期コースを受講する

私は統計テストとSQLデータ管理が苦手でした。これに対処するために、いくつかの小規模なコースを受講し、忘れてしまった概念を再確認しました。特に日常の仕事ではこれらのツールや概念を使用しない場合は、これらの概念を再確認するためにコースを受講することを強くおすすめします。

4. プロセスに信頼する

DataCampの認定試験では、アセスメントテスト、スタディガイド、コース、デモなど、さまざまなリソースが提供されています。初回の試験に合格できない場合は、1回だけ再受験することができます。ただし、2回目の試験に合格できない場合は、2か月間待って自分の弱点を克服することがおすすめです。改善のために包括的なパフォーマンスレポートが提供されます。

実技試験のヒントとトリック

1. エンドツーエンドのデータサイエンスプロジェクトを2つ完了する

Kaggleからのデータセットを使用して、回帰と分類のプロジェクトをそれぞれ1つ完了させてください。各プロジェクトでは、探索的データ分析、データクリーニング、可視化、特徴エンジニアリング、モデル選択、トレーニング、評価など、データサイエンスのパイプラインを実践してください。回帰および分類の問題のフルプロセスを開始から終了まで追いかけることは、認定目標を達成するために必要なスキルを構築し、正しい方向に進んでいることを確認するのに役立ちます。クラスタリングプロジェクトにも挑戦してみることもできます。

2. サンプル実技試験を受ける

サンプル試験のプロジェクトの説明を読み、データ責任者が何を期待しているかを理解してください。サンプル試験の説明、ソリューションノートブック、プレゼンテーションのビデオ録画を見ることで、多くのことを学ぶことができます。

3. 専門家から学ぶ

実技試験を行う際には、Kaggle、GitHub、またはVoAGIで類似のプロジェクトを探してください。特定のタスクを実行するための必要な手順や人気のあるツールを理解するのに役立ちます。困難に直面した場合は、解決策を見つけるためにGoogle検索を行ってください。

Kaggleや他のソースからコードをコピー＆ペーストすることはおすすめしません。レビュアーはおそらく盗作された作品を検出し、試験に失敗する可能性があります。また、実際の業務シナリオでは、マネージャーはコピーされたコードを容易に特定することができます。

他の専門家の解決策をレビューする際には、説明文を十分に読んでください。これにより、実験の結果、分析レポート、結論の作成に役立ちます。

4. プレゼンテーション

私はCanvaを使用してプレゼンテーションを作成しましたが、さまざまなツールが利用可能です。以下は、プロジェクトの成果物を開発し、プレゼンテーションを行うための手順のリストです：

スライドごとに最大3行まで使用し、過密にならないようにします。
スライドから直接読むのではなく、自分の言葉で結果を説明します。
プロジェクトから関連する可視化と画像を含めます。
非技術的な観客のために、専門用語は避けます。
プレゼンテーションは10枚のスライドと最大8分に制限します。
録画する前にプレゼンテーションを少なくとも3回練習します。
録画したプレゼンテーションを見て、改善が必要な場合は再録画します。

次は何ですか？

認定を取得した後は、成果を強調することでポートフォリオとプロフィールを充実させましょう。LinkedInで認定を共有し、GitHub、Deepnote、DataCamp、DagsHubなどのプラットフォームでそれを紹介することで、データサイエンスのポートフォリオを強化します。

求職中の場合は、データサイエンスのプロジェクトに取り組みながら求人掲示板に応募し続けましょう。プロジェクトの開発は実践的な経験を示すものであり、採用担当者にあなたの能力をより良く理解してもらうことにつながります。

DiscordやSlackのDataCamp認定コミュニティやネットワーキンググループに参加し、この分野で他の人とのつながりを築きましょう。これらのコミュニティを活用して、求職活動に役立つメンタリングの機会を探しましょう。忘れずに、フルタイムの役割を見つけることが今の優先事項であることを覚えており、十分な時間を求職プロセスに割り当てましょう。 Abid Ali Awan（@1abidaliawan）は、機械学習モデルの構築が好きな認定データサイエンティストです。現在は、コンテンツ作成と機械学習・データサイエンス技術に関する技術ブログの執筆に注力しています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号と通信工学の学士号を取得しています。彼のビジョンは、メンタルヘルスに悩む学生向けにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を開発することです。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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