DATA SCIENTIST
Spécialiste des statistiques, de l’informatique et du marketing, le Data Scienstist recueille, traite, analyse et fait parler les données massives.
Les certifications, ci-contre, sont les plus demandées.
Cependant, nous pouvons vous accompagner sur les certifications de votre choix, à votre demande.
Merci de nous contacter pour plus de détail sur la ou les certifications qui vous intéressent.
DP-100 Azure Data Scientist Associate*
En tant que candidat à cet examen, vous devez posséder une expertise dans l’application de la science des données et de l’apprentissage automatique pour implémenter et exécuter des charges de travail d’apprentissage automatique sur Azure.
Vos responsabilités pour ce rôle comprennent :
- Concevoir et créer un environnement de travail adapté aux charges de travail de science des données.
- Explorer les données.
- Former des modèles d’apprentissage automatique.
- Mise en place de pipelines.
- Exécuter des tâches pour préparer la production.
- Gérer, déployer et surveiller des solutions d’apprentissage automatique évolutives.
En tant que candidat à cet examen, vous devez avoir des connaissances et une expérience en science des données en utilisant :
- Apprentissage automatique Azure
- MLflow
Compétences mesurées
- Concevoir et préparer une solution d’apprentissage automatique (20 à 25 %)
- Explorer les données et entraîner des modèles (35 à 40 %)
- Préparer un modèle pour le déploiement (20 à 25 %)
- Déployer et recycler un modèle (10 à 15 %)
AWS Certified Data Analytics – Specialty**
La certification AWS Data Analytics – Specialty s’adresse aux personnes ayant une expérience et une expérience pratique de l’utilisation des services AWS pour concevoir, créer, sécuriser et gérer des solutions analytiques. Cet examen requiert les compétences suivantes :
- Cinq ans d’expérience dans les technologies courantes d’analytique des données
- Deux ans d’expérience pratique et d’expertise dans l’utilisation des services AWS pour concevoir, créer, sécuriser et gérer des solutions analytiques
- Capacité de définir les services d’analytique des données AWS et savoir comment ils s’intègrent les uns aux autres
- Capacité d’expliquer comment les services d’analytique des données AWS s’intègrent dans le cycle de vie de la collecte, du stockage, du traitement et de la visualisation des données
Examen :
65 questions, à choix multiples ou à réponses multiples dans une durée de 180 minutes.
Google Cloud Professional Data Engineer***
Le Data Engineer doit être capable de concevoir, développer, opérationnaliser, sécuriser et surveiller des systèmes de traitement des données. Il doit attacher une attention toute particulière aux critères suivants : sécurité, conformité, évolutivité, efficacité, fiabilité, fidélité, flexibilité et portabilité. Le Data Engineer doit aussi pouvoir exploiter, déployer et entraîner en continu des modèles de machine learning préexistants.
L’examen Professional Data Engineer évalue les compétences suivantes :
Examen :
L’examen est composé de 50 à 60 questions à traiter en 120 minutes.