Cómo aprobar el examen del Certificado Profesional de Científico de Datos

Cómo aprobar el examen del Certificado de Científico de Datos

 

Ganar una certificación no solo valida tus habilidades, sino que también aumenta tu confianza en ti mismo. Además, señala que estás listo para un trabajo específico.

Para un principiante, es muy recomendable que después de terminar un boot camp de ciencia de datos y trabajar en proyectos de cartera, es hora de obtener una certificación. Si bien DataCamp proporciona herramientas de desarrollo profesional integrales que hacen que la certificación sea accesible, muchas personas que intentan los exámenes aún fracasan.

En este blog, compartiré mi experiencia al tomar el examen de certificación, el proceso de certificación y cómo cualquier principiante o experto en ciencia de datos puede obtener la certificación en menos de dos días.

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¿Qué es un Certificado Profesional de Científico de Datos?

 

Encontrar talento calificado en ciencia de datos es difícil en estos días. Las empresas necesitan expertos en datos como tú, pero no hay suficientes personas con las habilidades correctas. Obtener una certificación de DataCamp es una excelente manera de destacarte. Muestra a los empleadores que tus habilidades están listas para el trabajo, para que puedas obtener ese trabajo soñado.

Actualmente, puedes obtener la certificación como:

• Asociado de Analista de Datos
• Profesional de Analista de Datos
• Asociado de Científico de Datos
• Profesional de Científico de Datos
• Asociado de Ingeniero de Datos

   

La certificación de Asociado es ideal para aquellos que recién comienzan y cumple con las expectativas laborales de nivel inicial. La certificación de Profesional, por otro lado, es el siguiente paso y se alinea con el nivel de habilidad esperado para roles que requieren 2 años o más de experiencia.

En este blog, cubriremos el proceso de certificación del Científico de Datos Profesional. 

   

Hay una gran demanda de científicos de datos, con miles de empleos bien remunerados solo en los Estados Unidos. Sin embargo, hay escasez de profesionales de datos calificados. La certificación de Científico de Datos de DataCamp puede ayudarte a obtener estos empleos más rápidamente.

 

Proceso de Certificación

 

El proceso de certificación evalúa la competencia en las principales habilidades de ciencia de datos, que incluyen el análisis exploratorio de datos, la gestión de datos, la modelización estadística y el diseño experimental. Los candidatos deben demostrar fluidez a nivel experto en programación Python o R, SQL, comunicación de ideas analíticas y aplicación de estas habilidades a procedimientos y flujos de trabajo comunes en ciencia de datos. Los exámenes de certificación con tiempo límite y prácticos evalúan rigurosamente la preparación para satisfacer las demandas de roles de ciencia de datos en el nivel más alto.

 

 

Qué esperar en los exámenes con tiempo límite

 

Para obtener el Certificado Profesional de Científico de Datos, debes aprobar dos exámenes con tiempo límite: DS101 y DS201, para avanzar en las etapas del examen práctico.

 

DS101 

 

El examen DS101 es una evaluación de 45 minutos en R o Python de habilidades de análisis exploratorio y experimentación estadística, que incluye el cálculo de métricas, la creación de visualizaciones para demostrar las características de los datos y las relaciones entre características, la descripción de conceptos estadísticos para pruebas y experimentación, la aplicación de métodos de muestreo y la implementación de pruebas estadísticas.

 

DS201

 

El examen DS201 de 60 minutos evalúa la gestión de datos en SQL, la limpieza y preparación de datos en Python o R, habilidades de modelado, evaluación de modelos, aprendizaje no supervisado y mejores prácticas de programación, que incluyen el control de versiones y la construcción de paquetes.

 

Qué esperar en el examen práctico

 

El examen práctico evalúa las habilidades de visualización y comunicación de datos al hacer que revises un problema empresarial, selecciones y crees visualizaciones y presentes un resumen de los hallazgos; requiere grabar y enviar una presentación que demuestre la capacidad de visualizar, enmarcar, transmitir y resumir efectivamente historias de datos a audiencias diversas, incluidos líderes empresariales. Puedes encontrar más información sobre cómo DataCamp califica al Científico de Datos. Para obtener información sobre cómo DataCamp evalúa el examen práctico del científico de datos, puedes consultar la rúbrica para más detalles.

 

Consejos y trucos para el examen cronometrado

 

1. Realiza pruebas de evaluación

 

Antes de registrarte para el examen de certificación profesional, te recomiendo que realices tantas pruebas de evaluación práctica como sea posible. Estas evaluaciones proporcionan puntuaciones y soluciones para respuestas incorrectas. Practicar con las pruebas de evaluación cronometradas te ayudará a familiarizarte con el formato del examen y a gestionar mejor tu tiempo. Realizar las pruebas de práctica también es una oportunidad para aprender nuevos conceptos y mejorar tus habilidades, preparándote para tener éxito en el examen de certificación real.

 

 

2. Revisa la guía de estudio

 

Descarga la Guía de Estudio de Certificación de Data Scientist y revisa detenidamente cada objetivo que debes cumplir para las competencias evaluadas. La guía proporciona enlaces útiles a evaluaciones de práctica relevantes para cada competencia.

 

3. Realiza un curso corto

 

Encontré que las pruebas estadísticas y la gestión de datos en SQL eran mis áreas más débiles. Para abordar esto, realicé algunos cursos cortos y revisé los conceptos olvidados. Recomiendo encarecidamente realizar cursos para repasar estos conceptos, especialmente si no utilizas estas herramientas o conceptos en tu trabajo diario.

 

4. Confía en el proceso

 

La certificación de DataCamp ofrece una amplia gama de recursos, como pruebas de evaluación, guías de estudio, cursos y demostraciones. Si no apruebas la certificación en tu primer intento, se te permite volver a tomarla una vez. Sin embargo, si no apruebas en tu segundo intento, se recomienda esperar dos meses y trabajar en tus debilidades. Recibirás un informe de rendimiento completo para ayudarte a mejorar.

 

Consejos y trucos para el examen práctico

 

1. Completa dos proyectos completos de ciencia de datos

 

Completa un proyecto de regresión y uno de clasificación utilizando conjuntos de datos de Kaggle. Para cada proyecto, trabaja a través del ciclo de vida de la ciencia de datos, que incluye análisis exploratorio de datos, limpieza de datos, visualizaciones, ingeniería de características, selección de modelos, entrenamiento y evaluación. Seguir todo el proceso de principio a fin tanto para un problema de regresión como de clasificación te ayudará a asegurarte de que estás en el camino correcto y a desarrollar las habilidades necesarias para alcanzar tu objetivo de certificación. También puedes intentar hacer un proyecto de agrupamiento.

 

2. Realiza un examen práctico de muestra

 

Lee la descripción del proyecto para el examen de muestra y asegúrate de entender lo que el responsable de datos espera de ti. Aprenderás mucho revisando la descripción del examen de muestra, el cuaderno de soluciones y la grabación en vídeo de la presentación.

 

 

3. Aprende de los expertos

 

Cuando trabajes en un examen práctico, busca proyectos similares en Kaggle, GitHub o VoAGI. Esto te ayudará a comprender los pasos necesarios y las herramientas populares para realizar tareas específicas. Si encuentras dificultades, realiza una búsqueda en Google para encontrar una solución.

No recomiendo copiar y pegar código de Kaggle u otras fuentes. Es probable que los revisores detecten el trabajo plagiado y resulte en la falla del examen. Además, en escenarios de trabajo reales, los gerentes pueden identificar fácilmente el código copiado.

Cuando revises las soluciones de otros expertos, lee detenidamente la explicación. Esto te ayudará a componer los resultados de los experimentos, informes analíticos y conclusiones.

 

4. Presentación

 

Utilicé Canva para crear mi presentación, pero hay varias herramientas disponibles para crear una. Aquí tienes una lista de pasos que puedes seguir para desarrollar y presentar los resultados de tu proyecto:

1. Utiliza un máximo de 3 líneas por diapositiva para evitar el amontonamiento de información.
2. Explica los resultados con tus propias palabras en lugar de leer directamente desde las diapositivas.
3. Incluye visualizaciones e imágenes relevantes de tu proyecto.
4. Evita el uso de jerga técnica, ya que la audiencia no es técnica.
5. Limita la presentación a un máximo de 10 diapositivas y 8 minutos.
6. Practica tu presentación al menos 3 veces antes de grabarla.
7. Observa tu presentación grabada y vuelve a grabarla si sientes que se pueden hacer mejoras.

 

¿Qué sigue?

 

Después de obtener la certificación, mejora tu cartera y perfiles resaltando tus logros. Comparte tu certificación en LinkedIn y muéstrala en GitHub, Deepnote, DataCamp, DagsHub y otras plataformas para fortalecer tu cartera de ciencia de datos.

   

Si estás buscando trabajo, continúa solicitando en tableros de empleo mientras trabajas en proyectos de ciencia de datos para mostrar tus habilidades. El desarrollo de proyectos demuestra experiencia práctica que aumentará tu visibilidad para los reclutadores y les ayudará a comprender mejor tus capacidades.

Únete a la comunidad certificada de DataCamp y a los grupos de networking en Discord y Slack para conectarte con otros en el campo. Utiliza estas comunidades para buscar oportunidades de mentoría que puedan ayudarte en tu búsqueda de empleo. Recuerda, encontrar un puesto de tiempo completo debe ser ahora tu prioridad, así que dedica suficiente tiempo al proceso de búsqueda.     Abid Ali Awan (@1abidaliawan) es un científico de datos profesional certificado que ama construir modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se enfoca en la creación de contenido y la escritura de blogs técnicos sobre tecnologías de aprendizaje automático y ciencia de datos. Abid tiene una maestría en Gestión Tecnológica y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neural gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.  

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