Évaluer votre capacité à effectuer des analyses exploratoires et des expérimentations statistiques. Pour réussir, vous devez être capable de calculer des métriques pour rendre compte des caractéristiques des données et des relations entre les caractéristiques, de créer des visualisations de données, de décrire des concepts statistiques pour les tests d'hypothèses et l'expérimentation, d'appliquer des méthodes d'échantillonnage aux données et d'effectuer des tests statistiques.

Testez vos compétences en matière de gestion des données, de modélisation et de programmation pour la science des données. Pour réussir, vous devez être capable d'importer, de joindre et d'agréger des données, de nettoyer des données pour l'analyse, d'évaluer et de valider la qualité des données, de transformer des données pour la modélisation, de mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé, d'évaluer les performances des modèles et d'écrire un code de qualité en utilisant des fonctions, des flux de contrôle et des boucles.

Appliquez vos compétences en matière de gestion des données, d'analyse exploratoire et de développement de modèles. Vous examinerez un problème commercial, validerez des données, calculerez des mesures et adapterez des modèles.

Cet examen est le même que l'examen de niveau "Associate".

Testez vos compétences en gestion de données, programmation et modélisation en R ou Python, et SQL. Pour réussir, vous devez effectuer des opérations d'extraction, de jointure, d'agrégation et de nettoyage de données en SQL, et évaluer et valider la qualité des données. Vous devez également maîtriser R ou Python pour des tâches similaires, y compris la collecte de données dans des formats non standard. L'examen exige de préparer les données pour la modélisation, de mettre en œuvre et d'évaluer des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé, et d'écrire un code de qualité avec des fonctions, des flux de contrôle et des boucles. En outre, vous devez faire preuve de bonnes pratiques en matière de contrôle des versions, de tests et de développement de paquets.

La dernière étape est un examen pratique qui évalue vos compétences en matière de visualisation de données et de communication. Vous examinerez un problème commercial, créerez des visualisations et fournirez un résumé pour un public défini. La présentation doit être enregistrée et soumise via le portail de certification. Pour réussir, vous devez présenter des concepts de données à des publics restreints et diversifiés, utiliser efficacement la visualisation de données, cadrer et résumer des histoires de données, et communiquer avec des chefs d'entreprise en utilisant des méthodes écrites et orales.