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Requisitos de certificación
La Certificación de Ingeniero de IA para Científicos de Datos Asociado de DataCamp se otorga a las personas que completan con éxito dos exámenes cronometrados y un examen práctico (AIEDSA101, AIEDSA102 y AIEDSA501P). Para tener éxito, deberá demostrar competencia en los siguientes seis dominios:
- Gestión de datos
- Análisis exploratorio
- Programación para ciencia de datos en IA
- Gobernanza para IA
- Desarrollo de modelos para IA
- Sistemas de producción y desarrollo de aplicaciones para IA
El AIEDSA101 es un examen de 2 horas que evalúa la gestión de datos, el desarrollo de modelos y el análisis exploratorio. Para aprobar con éxito este examen, debe ser capaz de:
- Evaluar la calidad de los datos y realizar tareas de validación.
- Preparar los datos para el modelado implementando las transformaciones relevantes.
- Evaluar y definir enfoques de modelado para aprendizaje profundo y otros problemas de aprendizaje automático.
- Realizar tareas estándar de importación, unión y agregación de datos usando Python.
- Implementar enfoques estándar de modelado para aprendizaje profundo y otros problemas de aprendizaje automático.
- Usar métodos adecuados para evaluar el rendimiento de un modelo.
- Calcular métricas para reportar eficazmente las características de los datos y las relaciones entre las características usando Python.
- Usar herramientas de visualización de datos para demostrar las características de los datos.
- Leer y analizar visualizaciones de datos para representar las relaciones entre características.
El AIEDSA102 es un examen de 2 horas que evalúa la gobernanza, la programación para ciencia de datos y el desarrollo de sistemas de producción y aplicaciones. Para aprobar con éxito este examen, debe ser capaz de:
- Explicar preocupaciones éticas y de sesgo en relación con la IA generativa.
- Identificar leyes clave de privacidad y temas relacionados con el uso de datos, como GDPR, CCPA y PIPL, y los temas de soberanía de datos, notificaciones de violación de datos, solicitudes de datos de usuarios, mayor transparencia, responsabilidad y sanciones por violar la ley de privacidad.
- Usar construcciones comunes de programación para escribir código repetible de calidad para producción en Python.
- Describir las mejores prácticas y flujos de trabajo para el desarrollo y despliegue de software y explicar sus beneficios para sistemas de IA.
- Demostrar conocimiento básico de conceptos en MLOps y LLMOps.
- Preparar datos para su uso en pipelines ETL y ELT.
- Crear sistemas y aplicaciones prototipo que utilicen IA generativa.
Qué esperar en el examen práctico
El paso final en esta certificación es el examen práctico AIEDSA501P. El examen práctico evaluará conocimientos, habilidades y capacidades en todos los dominios y debe completarse en Python.
El examen práctico combinará múltiples competencias evaluadas en el examen cronometrado. No se evaluarán nuevos dominios ni competencias en el examen práctico.
Se le proporcionarán 5 ítems de prueba relacionados con un escenario del mundo real. Los ítems individuales pueden requerir habilidades de múltiples competencias.
Puede ser evaluado en cualquiera de las competencias incluidas en esta certificación.
¿Cuánto tiempo tengo para completar el examen práctico?
Tendrá un total de 4 horas para completar su examen práctico. Tendrá 30 días desde el momento en que se registre para la certificación hasta el momento en que debe completar todos los requisitos, incluidos los exámenes y el examen práctico. Si completa los exámenes de inmediato, tendrá el tiempo restante para prepararse para el examen práctico. Sin embargo, si tarda más en completar los exámenes, tendrá menos tiempo para completar el examen práctico.
Repetir su certificación
Los candidatos que no tengan éxito en algún componente deberán esperar 14 días antes de poder intentar nuevamente la certificación. Al repetir la certificación, deberá completar todos los exámenes nuevamente, incluidos aquellos que haya aprobado en un intento previo.
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