DataCamp प्रमाणन प्रैक्टिकल परीक्षा में उत्कृष्ट प्रदर्शन कैसे करें

DataCamp प्रमाणन प्रक्रिया का एक विशिष्ट हिस्सा है प्रैक्टिकल परीक्षा—एक ओपन-एंडेड प्रोजेक्ट जो वास्तविक दुनिया की स्थिति का अनुकरण करता है। मुझे यह हिस्सा विशेष रूप से पसंद है। यहीं हम यह परखते हैं कि आप सब कुछ समेटकर किसी व्यावसायिक समस्या पर कैसे लागू करते हैं। 

हमारे आकलन टाइम्ड परीक्षाओं की तैयारी के लिए बेहतरीन अभ्यास हैं, लेकिन प्रैक्टिकल के लिए तैयारी संसाधन पहले कम थे। अब यह बदल गया है!

इस गर्मी की शुरुआत में हमने Practical exam resources पेज लॉन्च किया, जहां आप ग्रेडिंग रूप्रिक से लेकर प्रैक्टिस परीक्षाओं तक और हमारी टीम द्वारा लिखे गए सैंपल समाधान तक सब कुछ पा सकते हैं। और पिछले एक महीने में हमने प्रैक्टिकल परीक्षाओं में आने वाली आम चुनौतियों पर गहराई से नजर डाली है। 

अब, मैं इस सामग्री का सार प्रस्तुत करना चाहता/चाहती हूं और प्रैक्टिकल पास करने के लिए अपने सर्वोत्तम सुझाव साझा करना चाहता/चाहती हूं।  

• वे ग्राफिक्स प्रकार स्पष्ट कर लें जिन्हें हम आपसे प्रदर्शित करवाना चाहते हैं। यहां सही कौशल न दिखाना फेल होने का मुख्य कारण है। यह लेख विस्तार से बताता है। हम चाहते हैं कि आप विभिन्न प्रकार के ग्राफिक्स बना सकें और जानें कि उन्हें कब उपयोग करना है। साथ ही, डेटा के अनुसार सही प्रकार के ग्राफिक्स चुनना न भूलें।

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                              एक और बहु-चर प्लॉट के उदाहरण; प्रैक्टिकल में हम दोनों देखना चाहते हैं 

• अपने सभी डेटा का सत्यापन करें! डेटा वैलिडेशन डेटा पर काम करने का एक नज़रअंदाज़ किया गया पहलू है। आपने शायद अपने कोर्सेज़ में यह अधिक नहीं किया होगा, लेकिन यह चरण छोड़ देने से गलत निष्कर्ष या सिफारिशें हो सकती हैं। प्रैक्टिकल परीक्षा में यह सीधी और आसानी से पूरी होने वाली अपेक्षा है, लेकिन फेल होने का सबसे आम कारण यह है कि आप यह नहीं दिखाते कि आपने सच में सभी डेटा का सत्यापन किया। अधिक जानकारी के लिए यह लेख देखें।
• दो मॉडल फिट करें। यह बिंदु केवल डेटा वैज्ञानिकों पर लागू होता है, लेकिन हम यहां नियमित रूप से गलतियां देखते हैं। यह वह समय नहीं है जब आप सीखे हुए हर मॉडल को फिट करें, बल्कि यह ज़रूरी है कि आप एक से अधिक मॉडल फिट करें और उनकी परफॉर्मेंस की तुलना करें—जैसा आप अपनी नौकरी में करेंगे। इसे सरल रखें, हमें केवल दो मॉडल देखने हैं और अतिरिक्त मॉडलों के लिए अतिरिक्त अंक नहीं हैं। अधिक चर्चा के लिए यह लेख देखें।  
• व्यावसायिक समस्या से फिर जोड़ें। प्रोफेशनल स्तर पर हम यह देखना चाहते हैं कि आप विश्लेषण और व्यावसायिक अनुप्रयोग के बीच संबंध बना सकते हैं। यह दिखाना न भूलें कि आपने बिज़नेस गोल्स समझ लिए हैं और यह भी कि अगला कदम बिज़नेस को क्या लेना चाहिए। अपने रोल के विवरण के लिए रूप्रिक देखें।
• याद रखें, यह एक परीक्षा है और हम आपसे खास कौशल दिखाने की अपेक्षा कर रहे हैं। इसे सरल रखें और वही दिखाएं जो हम देखना चाहते हैं। कई लोग हर सीखी हुई चीज़ दिखाने की कोशिश में असफल हो जाते हैं और वे कौशल नहीं दिखाते जिनकी हमें तलाश है। रूप्रिक की समीक्षा करें और उसी पर टिके रहें!

यदि आपके पास अब भी प्रश्न हैं, तो resources page देखें और हमारे आगामी किसी भी कार्यशाला में शामिल होने के लिए पंजीकरण करें, जहां आपको टीम के किसी सदस्य से प्रश्न पूछने का अवसर मिलेगा।