Karriere
Zeige, dass du große Datenmengen mithilfe von maschinellem Lernen und KI erfassen, analysieren und interpretieren kannst. Außerdem solltest du in der Lage sein, die Ergebnisse deiner Analysen effektiv an Stakeholder im Unternehmen weiterzugeben.
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Wenn du möchtest, kannst du dich direkt registrieren und mit der Zertifizierung loslegen. Nach der Registrierung hast du 30 Tage Zeit, um die Prüfung(en) mit Zeitlimit und die praktische Prüfung zu meistern. Damit du bestens vorbereitet bist, empfehlen wir dir, vor der Zertifizierung das Readiness-Quiz zu absolvieren.
Deine Fähigkeiten kannst du in zwei Prüfungen mit Zeitlimit testen. Für jede Prüfung hast du zwei Stunden und zwei Versuche, um zu zeigen, dass du bereit bist. Du bist noch nicht soweit? Keine Sorge! Die Lernplattform von DataCamp bietet dir alle nötigen Ressourcen, um dich optimal vorzubereiten und deine Ziele zu erreichen.
Nachdem du die Prüfung mit Zeitlimit bestanden hast, kannst du deine Fähigkeiten in der praktischen Prüfung beweisen. Vorab solltest du dich in der Probeprüfung mit dem Format und Ablauf vertraut machen, damit du weißt, was dich erwartet. Bei Associate-Prüfungen wirst du automatisch benotet und erhältst deine Ergebnisse kurz nach dem Einreichen deiner Antworten. Bei Prüfungen auf den höheren Stufen wirst du von Menschen benotet, die sich deine eingereichten Antworten und Präsentationen genau anschauen.
Du hast es geschafft! Du hast die herausfordernde Zertifizierung gemeistert und dabei deine Kompetenz und dein Engagement unter Beweis gestellt. Zur Belohnung erhältst du nun dein offizielles Zertifikat, das deine hervorragende Leistung bestätigt. Dieses „Abzeichen“ symbolisiert dein Können in diesem Bereich und öffnet dir auch Türen zu neuen Karrieremöglichkeiten.
Die Zertifizierung als Data Scientist Associate ist dein Einstieg in die Welt der Daten, kann mit R oder Python absolviert werden und stattet dich mit dem nötigen Grundwissen für eine erfolgreiche Karriere als Data Scientist aus.
Diese Zertifizierung muss innerhalb von 30 Tagen absolviert werden. Die vollständigen Anforderungen findest du auf der zugehörigen Supportseite.
Die Prüfung testet, ob du explorative Analysen und statistische Experimente durchführen kannst. Um zu bestehen, solltest du wissen, wie man Kennzahlen berechnet und zur Verdeutlichung von Datenmerkmalen und Beziehungen zwischen Merkmalen nutzt. Zudem solltest du Datenvisualisierungen erstellen, statistische Konzepte für Hypothesentests und Experimente beschreiben, Stichprobenverfahren auf Daten anwenden und statistische Tests durchführen können.
In dieser Prüfung zeigst du deine Fähigkeiten im Datenmanagement, in der Modellierung und in der Programmierung für Data Science. Um die Prüfung zu bestehen, solltest du in der Lage sein, Daten zu importieren, zu verknüpfen und zu aggregieren, Daten für die Analyse zu bereinigen, die Datenqualität zu bewerten und zu validieren, Daten für die Modellierung umzuwandeln, überwachte und unüberwachte ML-Modelle zu implementieren, die Modellleistung zu bewerten sowie produktionsreifen Code mit Funktionen, Kontrollstrukturen und Schleifen zu schreiben.
Beweise deine Fähigkeiten im Datenmanagement sowie in der explorativen Analyse und Modellentwicklung. Du überprüfst ein konkretes Geschäftsproblem, validierst Daten, berechnest Metriken und passt Modelle an.
Die Zertifizierung als Data Scientist kann mit R oder Python absolviert werden und stattet dich mit dem nötigen erweiterten Wissen für eine erfolgreiche Karriere als Data Scientist aus.
Diese Zertifizierung muss innerhalb von 30 Tagen absolviert werden. Die vollständigen Anforderungen findest du auf der zugehörigen Supportseite.
Diese Prüfung ist dieselbe wie bei der Associate-Zertifizierung.
Teste deine Kenntnisse im Datenmanagement, in der Programmierung und Modellierung mit R oder Python sowie in SQL. Um zu bestehen, musst du Daten in SQL extrahieren, verknüpfen, aggregieren und bereinigen sowie die Datenqualität beurteilen und validieren. Ähnliche Aufgaben solltest du auch mit R oder Python erledigen können, einschließlich der Erfassung von Daten in nicht standardisierten Formaten. In der Prüfung wirst du Daten für die Modellierung vorbereiten, Modelle des überwachten und unüberwachten Lernens implementieren und bewerten sowie produktionsreifen Code mit Funktionen, Kontrollstrukturen und Schleifen schreiben. Außerdem musst du zeigen, dass du Best Practices bei der Versionskontrolle, beim Testen und bei der Paketentwicklung kennst.
In der abschließenden praktischen Prüfung beweist du, dass du Daten visualisieren und deine gewonnenen Erkenntnisse kommunizieren kannst. Dazu wirst du ein konkretes Geschäftsproblem untersuchen, Visualisierungen erstellen und eine Zusammenfassung für ein bestimmtes Publikum präsentieren. Diese Präsentation muss aufgezeichnet und über das Zertifizierungsportal eingereicht werden. Um die Prüfung zu bestehen, musst du Datenkonzepte vor einem kleinen, heterogenen Publikum präsentieren, die Daten effektiv visualisieren sowie die in den Daten enthaltenen Erkenntnisse kompetent formulieren, zusammenfassen und gegenüber Führungskräften schriftlich und mündlich kommunizieren.
Lerne, wie du R für die Datenwissenschaft nutzen kannst, von der Datenbearbeitung bis zum maschinellen Lernen. Erwerbe die karrierefördernden Fähigkeiten, die du brauchst, um in der Datenwissenschaft erfolgreich zu sein!
Lerne Data Science in Python – von Datenmanipulation bis Machine Learning. Dieser Lernpfad vermittelt dir die Fähigkeiten, die du als Data Scientist brauchst!
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Lerne Data Science mit R, von der Datenbearbeitung bis zum maschinellen Lernen, und erwerbe die Fähigkeiten, die du für die Zertifizierung zum Data Scientist in R brauchst!
Lerne Data Science in Python, von der Datenbearbeitung bis zum maschinellen Lernen, und erwerbe die Fähigkeiten, die du für die Zertifizierung zum Data Scientist in Python brauchst!
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