Cách DataCamp Skill Assessments đo lường kỹ năng Dữ liệu và AI của bạn trong 10 phút

Dù bạn đang học Python cho vai trò tiếp theo hay dẫn dắt một đội ngũ triển khai AI, vẫn là những câu hỏi quen thuộc: hiện tại chúng ta đang ở mức nào và nên học gì tiếp theo? DataCamp Skill Assessments được xây dựng để trả lời cả hai. Chỉ trong khoảng 10 phút, bạn sẽ có được bức tranh chính xác về trình độ của mình và một kế hoạch cá nhân hóa để cải thiện.

Bạn nhận được gì từ một bài đánh giá kỹ năng

Mỗi bài đánh giá gồm 15 câu hỏi. Khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được:

• Điểm số từ 0 đến 200, thể hiện trình độ của bạn trên một thang đo nhất quán
• Phần trăm bách phân vị, cho thấy bạn so với những người học khác như thế nào
• Mức độ thành thạo, từ Mới bắt đầu đến Nâng cao cao
• Các gợi ý học tập cá nhân hóa nhắm đúng khoảng trống kỹ năng của bạn

Sau khi hoàn thành các gợi ý, bạn có thể làm lại bài đánh giá để xem mình đã tiến bộ bao nhiêu.

Đối với tổ chức, các kết quả này hợp lại thành một bức tranh kỹ năng trên các phòng ban, đội nhóm và cá nhân, giúp bạn thấy rõ điểm mạnh và nơi đào tạo sẽ tạo ra khác biệt lớn nhất.

Cách thức hoạt động

DataCamp Skill Assessments được xây dựng dựa trên nhiều thập kỷ nghiên cứu về cách các bài kiểm tra đo lường kỹ năng. Trên thực tế, điều này quy về bốn yếu tố.

Câu hỏi thích ứng với bạn

Trả lời đúng, câu tiếp theo sẽ khó hơn; trả lời sai, câu tiếp theo sẽ dễ hơn. Cách tiếp cận này, gọi là kiểm tra thích ứng trên máy tính, giúp mỗi câu hỏi được đặt gần trình độ của bạn nhất—đó là nơi câu hỏi cho chúng tôi biết nhiều nhất về kỹ năng của bạn. Vì vậy 15 câu hỏi là đủ.

Câu hỏi khác nhau, cùng một thang đo

Mỗi người học thấy một bộ câu hỏi khác nhau, được cân bằng trên các kỹ năng con của chủ đề. Một phương pháp thống kê gọi là Lý thuyết Ứng đáp Câu hỏi (Item Response Theory) ước lượng độ khó của từng câu và khả năng phân biệt người mới với chuyên gia. Nhờ đó, chúng tôi báo cáo mọi điểm số trên cùng một thang đo, để có thể so sánh kết quả giữa người với người, giữa các đội và theo thời gian.

Thực hành, không chỉ trắc nghiệm

Tùy theo chủ đề, bạn sẽ trả lời các câu hỏi khái niệm và thực hiện các thử thách thực hành nơi bạn viết mã và làm việc với dữ liệu. Tự tay làm thay vì chỉ chọn đáp án sẽ cho bức tranh chính xác hơn về những gì bạn có thể làm.

Ngân hàng câu hỏi luôn được cải thiện

Hàng nghìn người học DataCamp làm Skill Assessments, và kết quả của họ được dùng để liên tục tinh chỉnh ngân hàng câu hỏi. Chuyên gia nội dung xem xét từng câu hỏi mới, và các câu mới được thử nghiệm trong bài đánh giá trực tiếp nhưng chưa tính điểm cho đến khi chúng tôi nắm rõ đặc tính của chúng. Những câu hỏi tỏ ra không phản ánh tốt kỹ năng sẽ bị gắn cờ, và ngân hàng được cập nhật khi công nghệ thay đổi.

Bạn có thể đánh giá những gì

Hơn 40 bài đánh giá bao phủ các kỹ năng dữ liệu và AI quan trọng nhất, bao gồm:

• Khả năng hiểu biết về AI: AI Fundamentals, AI Leadership Fundamentals, ChatGPT Fundamentals, OpenAI Fundamentals
• Hiểu biết về dữ liệu: Analytic Fundamentals, Data Storytelling, Data Visualization, Data Governance Fundamentals
• Công nghệ dữ liệu và AI: Python, R, SQL, Machine Learning
• Business intelligence và đám mây: Power BI, Excel, Databricks, AWS, Azure