 Nota: Gli articoli in lingue diverse dall'inglese sono tradotti con l'aiuto dell'IA. Pur puntando all'accuratezza, alcune formulazioni potrebbero variare leggermente. Se notate qualcosa che potrebbe essere migliorato, ci farebbe piacere ricevere il vostro feedback. |
Requisiti per la certificazione
La certificazione AI Engineer for Data Scientists Associate di DataCamp viene conferita a chi completa con successo due esami a tempo e un esame pratico (AIEDSA101, AIEDSA102 e AIEDSA501P). Per superare con successo, sarà necessario dimostrare competenza nei seguenti sei ambiti:
- Gestione dei dati
- Analisi esplorativa
- Programmazione per AI Data Science
- Governance per l'AI
- Sviluppo di modelli per l'AI
- Sistemi di produzione e sviluppo di applicazioni per l'AI
L'AIEDSA101 è un esame di 2 ore che valuta la gestione dei dati, lo sviluppo di modelli e l'analisi esplorativa. Per superare con successo questo esame, dovresti essere in grado di:
- Valutare la qualità dei dati ed eseguire attività di validazione.
- Preparare i dati per la modellazione implementando le trasformazioni rilevanti.
- Valutare e definire approcci di modellazione per il deep learning e altri problemi di machine learning.
- Eseguire attività standard di importazione, unione e aggregazione dei dati usando Python.
- Implementare approcci di modellazione standard per il deep learning e altri problemi di machine learning.
- Utilizzare metodi adeguati per valutare le prestazioni di un modello.
- Calcolare metriche per riportare efficacemente le caratteristiche dei dati e le relazioni tra le caratteristiche usando Python.
- Utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati per mostrare le caratteristiche dei dati.
- Leggere e analizzare visualizzazioni dei dati per rappresentare le relazioni tra le caratteristiche.
L'AIEDSA102 è un esame di 2 ore che valuta la governance, la programmazione per data science e lo sviluppo di sistemi di produzione e applicazioni. Per superare con successo questo esame, dovresti essere in grado di:
- Spiegare le preoccupazioni etiche e di bias in relazione all'AI generativa.
- Identificare le principali leggi sulla privacy e i temi relativi all'uso dei dati, come GDPR, CCPA e PIPL, e i temi della sovranità dei dati, notifiche di violazioni dei dati, richieste degli utenti sui dati, maggiore trasparenza, responsabilità e sanzioni per violazioni della legge sulla privacy.
- Usare costrutti di programmazione comuni per scrivere codice ripetibile di qualità per l'analisi in Python.
- Descrivere le migliori pratiche e i flussi di lavoro per sviluppo e distribuzione software e spiegare i loro benefici per i sistemi AI.
- Dimostrare consapevolezza dei concetti base in MLOps e LLMOps.
- Preparare i dati per l'uso in pipeline ETL ed ELT.
- Creare sistemi e applicazioni prototipo che utilizzano l'AI generativa.
Cosa aspettarsi dall'esame pratico
L'ultimo passo di questa certificazione è l'esame pratico AIEDSA501P. L'esame pratico testerà conoscenze, abilità e capacità in tutti gli ambiti e deve essere completato in Python.
L'esame pratico combinerà più competenze testate negli esami a tempo. Nessun nuovo ambito o competenza sarà testato nell'esame pratico.
Ti verranno assegnati 5 elementi di test relativi a uno scenario reale. Gli elementi individuali possono richiedere competenze da più ambiti.
Potresti essere testato su qualsiasi competenza inclusa in questa certificazione.
Quanto tempo ho per completare l'esame pratico?
Avrai un totale di 4 ore per completare il tuo esame pratico. Avrai 30 giorni dal momento della registrazione alla certificazione fino al termine entro cui completare tutti i requisiti, inclusi gli esami e l'esame pratico. Se completi subito gli esami, avrai il tempo rimanente per prepararti all'esame pratico. Tuttavia, se impieghi più tempo per completare gli esami, avrai meno tempo per completare l'esame pratico.
Ripetere la certificazione
I candidati che non superano una qualsiasi componente dovranno attendere 14 giorni prima di poter tentare nuovamente la certificazione. Al momento della ripetizione, sarà necessario completare nuovamente tutti gli esami, inclusi quelli eventualmente superati in precedenza.
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