Ich habe die Python3 Engineer Certified Data Analysis-Prüfung abgelegt. https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist
Das Ergebnis bestand 900 von 1000 Punkten Die Punktzahl für das Bestehen betrug 700 Punkte, und wenn ich 70% bekam, schien es zu passen. (Stand 20. Juni 2020)
Die Spezifikationen der Prüflinge lauten übrigens wie folgt.
Lesen des offiziellen Textes Neues Lehrbuch zur Datenanalyse mit Python
Durchführung eines Mock-Tests Praxistest zur Analyse der Python 3 Engineer-Zertifizierungsdaten
Es ist ein persönlicher Eindruck, aber es ist ziemlich einfach. Wenn Sie Datenanalyse in der Praxis durchführen, können Sie die Scheinprüfung nur durch Ablegen bestehen.
Dies ist auch ein persönlicher Eindruck, aber ich denke, dass es ein ziemlich dünnes Wissen als KI-Ingenieur oder Ingenieur für maschinelles Lernen ist. Zum Beispiel fühlt sich Wissen in Bezug auf die Datenvorverarbeitung nicht so an, als würde man Wissen mit akademischem manuellem Wissen leben. Es gab einige Kenntnisse darüber, dass das Fundament das Fundament ist, aber es scheint, dass es ein Fundament ist, an das man sich nicht als praktische Basis erinnern muss.
Um ehrlich zu sein, denke ich, dass Sie viel lebendiges Wissen erlangen können, wenn Sie sich die folgenden Artikel auf praktischer Basis ansehen. [Kaggle] Was Sie lernen sollten, um maschinelles Lernen von 0 wirklich zu verstehen - Nehmen Sie einen erstklassigen Datenwissenschaftler als Beispiel-
Es ist besser, es zu tun, als nicht für jemanden wie mich zu studieren, der einen Hintergrund als IT-Ingenieur hat, aber es ist besser, lebendiges Wissen zu erwerben, das auf Wettbewerben wie Kaggle basiert. Es ist ein Eindruck, dass es sein kann.
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