Przejdź do głównej zawartości

DataCamp Python Data Associate - relacja i wskazówki dla zdających


Dlaczego zdecydowałam się na ten certyfikat?

Wspominałam już wcześniej nie raz i nie dwa, jak sądzę, że przymierzam się do certyfikatu DataCamp Python Data Associate. Od dłuższego czasu często zaglądam na DataCamp i w miarę mojej eksploracji tej platformy zachciałam skorzystać także z opcji przystąpienia do certyfikatu. Żeby się sprawdzić? Żeby coś sobie udowodnić? A może poczuć się lepiej z własną wiedzą? Myślę, że wszystko po trochu popchnęło mnie do tego działania.

Długo wahałam się, czy to już ten moment, kiedy chcę się "testować". Nigdy nie byłam osobą, która wyrywała się do odpowiedzi. Wolałam milczeć, ale zapytana odpowiadać na pytania poprawnie. Tak samo teraz, nienaturalnym było dla mnie robić coś takiego z własnej inicjatywy i to w formie spędzania wolnego czasu. Dla przyjemności.

Jak wygląda egzamin?

Certyfikat składa się z dwóch części. Pierwsza jest teoretyczna i są na nią przeznaczone 2 godziny, kolejna część - praktyczna - trwa 4 godziny (lub krócej oczywiście, jeśli wyrobimy się przed czasem). Ta pierwsza część polega na uzupełnianiu fragmentów kodu lub wybieraniu właściwej odpowiedzi, natomiast druga dotyczy realnych problemów: mamy dane, mamy pracę przy nich prowadzącą do wyciągania z nich wniosków krok po kroku. To znaczy - zadanie po zadaniu. W części teoretycznej mamy na odpowiedź ograniczoną ilość czasu, lecz pomiędzy poszczególnymi zadaniami możemy robić pauzę - wszystko w tym limicie dwóch godzin. Przy praktyce jest inaczej - dostajemy wszystkie cztery zadania od razu. Możemy je sobie przeczytać wszystkie i choć nie ma sensu robić ich od końca, to dałoby się to zrobić, gdyż każde z nich odrębnie traktuje zbiór danych i za każdym razem wczytuje się go na nowo.

Moje wrażenia z egzaminu

A jak moje wrażenia? Bardzo pozytywnie. Rozłożyłam sobie to na dwa dni, dlatego, że natłok obowiązków nie pozwolił mi zrobić od razu całości, i chyba nawet to było dobre rozwiązanie. Nie da się zrobić części drugiej, nie zaliczając pierwszej. Myślę też, że do tej drugiej części warto być w miarę wypoczętym, a nie po 12 godzinach pracy.

Pomimo że zdałam obie części, to wydaje mi się, że ta praktyczna część szła mi o wiele lepiej. Jestem tym zaskoczona, bo cały czas trochę obawiałam się, że mam za mało praktyki, by mieć takie dobre wrażenia z tej części. Trochę robiąc te zadania, zatęskniłam za projektami i postanowiłam, że trochę pohamuję swoją ciekawość, która nieustannie każe mi czytać o rzeczach, których jeszcze nie znam albo które znam zbyt słabo. Przestawię się trochę bardziej na praktykę, bo satysfakcja, którą ona daje, jest nieopisana. Oczywiście nie zamierzam zupełnie zahamować nauki - nie umiałabym chyba. Po prostu będę na równi traktować projekty z pochłanianiem nowych informacji, bo ostatnio te proporcje były zaburzone na niekorzyść projektów.

Moje wskazówki dla przyszłych zdających

Wszystkim przystępującym do tego certyfikatu poleciłabym nie tylko przerobienie ścieżki, która jest wyszczególniona w opisie przygotowań do niego, ale też zajrzenie do wytycznych odnośnie materiału wchodzącego w jego zakres. Ponadto uważam, że dobrym rozwiązaniem było także przerobienie kursów dotyczących poszczególnych etapów analizy - osobnego kursu (poza ścieżką) odnośnie czyszczenia danych, importowania danych itd. Mnie się to na pewno przydało w kontekście tego certyfikatu (a poza nim pewnie jeszcze bardziej). Powiedziałabym, że trzeba umieć trochę więcej niż prezentowane w sekcji "przygotowań do certyfikatu" materiały. I myślę, że to świetnie. DataCamp zawsze motywuje do dalszego rozwoju i sięgania po więcej. A jest po co!


* Zdjęcie z posta zostało wygenerowane przez Sorę

Komentarze

Popularne posty z tego bloga

10+ najczęstszych błędów w analizie danych (i jak ich uniknąć przed certyfikatem DataCamp)

  Gdy życie krzyżuje plany  (i co z tego wynika) Jestem na etapie kończenia zaplanowanych powtórek. Wszystko idzie trochę wolniej, niż zakładałam, bo życie (ech, znowu ono) pokrzyżowało mi plany. Mam teraz coś znacznie ważniejszego, z czym muszę się zmierzyć, niż jakikolwiek certyfikat. W tym krótkim poście chciałabym pochylić się nad częstymi błędami, które zdarzają się osobom przygotowującym się do certyfikatu, do którego ja też podchodzę. Pisałam o nim tutaj →  Certyfikat DataCamp: Python Data Associate- jak się do niego przygotowuję? . Skąd wzięłam te błędy? Najpierw przedstawię błędy wymieniane przez autorów materiałów na DataCampie. Potem przejdę przez takie, które często pojawiają się w innych źródłach (np. tu: laboratorium-mozliwosci.pl , dataconversion.ie ). Później dorzucę coś od siebie - czyli błędy, które sama popełniłam. A na koniec to, co podpowiedział mi jeszcze ChatGPT (jako uzupełnienie listy). Z mojej perspektywy - osoby, która przygotowuje się do egza...

Excel od podstaw – jak skutecznie się go nauczyć? Mój sposób.

Obraz  Mango Matter  z  Pixabay Zaczynam od Excela     Zgodnie z wynikami analizy z poprzedniego wpisu, moja nauka zaczyna się od Excela.  Plan nauki zakładał pierwotnie opanowanie tego programu w takim stopniu żeby móc w nim swobodnie pracować. Tylko, że to stwierdzenie nic tak naprawdę nie znaczy.  Dlatego w tym poście staram się trochę usystematyzować, co uważam za znajomość Excela na poziomie zerowym, podstawowym, średnim i zaawansowanym. W tej całej nauce, którą tak planuję nie chcę dać się przytłoczyć mnogością materiałów. Nie chcę dać się ponieść perfekcjonizmowi. Postaram się mieć na uwadze, że nawet, jeśli wiemy dużo, to nie wszystko. Tak też będzie ze mną i Excelem. I to jest zupełnie ok.  Mój plan nauki      Postanowiłam wypunktować umiejętności, które można nabyć, a w miarę nauki zobaczę, ile z tej listy tak naprawdę powinnam zrealizować i na którym etapie poczuję się pewniej z tym programem. Jako, że uwielbiam cał...

SQL w 2 godziny dziennie - plan, motywacja, materiały

  Przyszedł czas na ustalenie nowych celów. Mój wybór padł na powtórki i rozszerzanie wiedzy z SQL. Opracowałam już prosty plan, którego zamierzam się trzymać, rozplanowałam sobie jaką część tego planu zamierzam wykonać w poszczególne dni. Jestem podekscytowana. Jak zawsze, gdy zaczynam coś nowego.  Małe sprostowanie: SQL nie jest dla mnie ZUPEŁNIE nowy, uczyłam się go już kiedyś, ale to było dawno i mam potrzebę go odświeżyć.  Dlaczego akurat SQL? Bo to narzędzie, które mimo upływu lat nie traci na aktualności. W świecie danych SQL wciąż jest podstawą  - niezależnie od tego, czy pracujesz w analizie danych, nauce o danych, czy w IT szerzej. Ja sama coraz częściej trafiam na sytuacje, w których jego znajomość bardzo by mi się przydała - przy analizie wyników, raportach, czy integracji danych z różnych źródeł. Poza tym lubię jego logiczność i strukturę - jest coś satysfakcjonującego w dobrze napisanym zapytaniu, które robi dokładnie to, co powinno. Czuję, że warto poś...