آزمون تمرینی دانشمند داده برای ارزیابی و تقویت مهارت ها و دانش کسب شده در طول برنامه آموزشی دانشمند داده طراحی شده است. این آزمون جامع طیف وسیعی از موضوعات ضروری در زمینه علم داده را در بر می گیرد و تجربه ای شبیه سازی شده در دنیای واقعی را برای شرکت کنندگان فراهم می کند.
اهداف کلیدی آموزشی:
کاوش و پاکسازی داده ها: توانایی خود را برای درک و پاکسازی مجموعه داده های مختلف، رسیدگی به مقادیر گمشده، نقاط دورافتاده و ناهنجاری ها ارزیابی کنید.
تجزیه و تحلیل آماری: مهارت خود را در به کارگیری روش های آماری برای استخراج بینش معنادار از داده ها، از جمله آزمون فرضیه و تحلیل رگرسیون نشان دهید.
الگوریتمهای یادگیری ماشین: درک خود را از الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشین، کاربردهای آنها و توانایی انتخاب مناسبترین الگوریتم برای یک مسئله معین نشان دهید.
مهندسی ویژگی: مهارتهای خود را در مهندسی ویژگیها ارزیابی کنید تا عملکرد و قابلیت تفسیر مدل را افزایش دهید.
ارزیابی و بهینهسازی مدل: توانایی خود را برای ارزیابی عملکرد مدل، تنظیم فراپارامترها و بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین ارزیابی کنید.
تجسم داده ها: مهارت خود را در ایجاد تصاویر واضح و روشنگر داده برای برقراری ارتباط موثر یافته ها نشان دهید.
فناوریهای کلان داده: دانش خود را در مورد فناوریهای کلان داده و چارچوبهای محاسباتی توزیعشده برای مدیریت مجموعههای داده در مقیاس بزرگ آزمایش کنید.
ملاحظات اخلاقی: مفاهیم اخلاقی مربوط به علم داده، از جمله حریم خصوصی، تعصب، و هوش مصنوعی مسئول را بررسی کنید.
چه کسی باید این دوره را بگذراند:
این آزمون تمرینی برای افرادی مناسب است که آموزش های پایه را در علم داده گذرانده اند و می خواهند آمادگی خود را برای چالش های دنیای واقعی ارزیابی کنند. همچنین برای متخصصانی که برای امتحانات گواهینامه دانشمند داده آماده می شوند ارزشمند است.
پیش نیازها:
تکمیل یک برنامه آموزشی پایه علوم داده یا دانش و تجربه معادل آن در آمار، برنامه نویسی (مانند پایتون یا R)، و مفاهیم یادگیری ماشین.
نتیجه:
تکمیل موفقیت آمیز آزمون تمرینی دانشمند داده نشان دهنده پایه قوی در مفاهیم علم داده و آمادگی برای برنامه های کاربردی در دنیای واقعی است. شرکتکنندگان بازخورد دقیقی در مورد عملکرد خود دریافت خواهند کرد تا به یادگیری و بهبود بیشتر کمک کنند.
SimpleTraining
نمایش نظرات