 Not: İngilizce dışındaki dillerdeki makaleler AI yardımıyla çevrilmiştir. Doğruluğu hedeflesek de bazı ifadeler hafifçe farklı olabilir. İyileştirilebilecek bir şey fark ederseniz, geri bildiriminizi duymaktan memnun oluruz. |
Sertifikasyon Gereksinimleri
DataCamp'in Veri Bilimciler için AI Mühendisliği Yardımcı Sertifikası, iki zamanlı sınav ve bir pratik sınavı (AIEDSA101, AIEDSA102 ve AIEDSA501P) başarıyla tamamlayan bireylere verilir. Başarılı olmak için aşağıdaki altı alanda yetkinlik göstermeniz gerekir:
- Veri Yönetimi
- Keşifsel Analiz
- AI Veri Bilimi için Programlama
- AI için Yönetişim
- AI için Model Geliştirme
- AI için Üretim Sistemi ve Uygulama Geliştirme
AIEDSA101, veri yönetimi, model geliştirme ve keşifsel analizi değerlendiren 2 saatlik bir sınavdır. Bu sınavı başarıyla geçmek için şunları yapabilmelisiniz:
- Veri kalitesini değerlendirmek ve doğrulama görevlerini gerçekleştirmek.
- İlgili dönüşümleri uygulayarak modelleme için veriyi hazırlamak.
- Derin öğrenme ve diğer makine öğrenmesi problemleri için modelleme yaklaşımlarını değerlendirmek ve tanımlamak.
- Python kullanarak standart veri içe aktarma, birleştirme ve toplama görevlerini yapmak.
- Derin öğrenme ve diğer makine öğrenmesi problemleri için standart modelleme yaklaşımlarını uygulamak.
- Bir modelin performansını değerlendirmek için uygun yöntemleri kullanmak.
- Python kullanarak verinin özelliklerini ve özellikler arasındaki ilişkileri etkili şekilde raporlamak için metrikler hesaplamak.
- Veri özelliklerini göstermek için veri görselleştirme araçlarını kullanmak.
- Özellikler arasındaki ilişkileri temsil etmek için veri görselleştirmelerini okumak ve analiz etmek.
AIEDSA102, yönetişim, veri bilimi için programlama ve üretim sistemi ile uygulama geliştirmeyi değerlendiren 2 saatlik bir sınavdır. Bu sınavı başarıyla geçmek için şunları yapabilmelisiniz:
- Üretken AI ile ilgili etik ve önyargı konularını açıklamak.
- GDPR, CCPA ve PIPL gibi veri kullanımıyla ilgili temel gizlilik yasalarını ve veri egemenliği, veri ihlali bildirimleri, kullanıcı veri talepleri, artan şeffaflık, hesap verebilirlik ve gizlilik yasası ihlallerine yönelik cezalar gibi temaları tanımlamak.
- Python'da analiz için tekrarlanabilir üretim kalitesinde kod yazmak üzere yaygın programlama yapıları kullanmak.
- Yazılım geliştirme ve dağıtım en iyi uygulamalarını ve iş akışlarını tanımlamak ve bunların AI sistemleri için faydalarını açıklamak.
- MLOps ve LLMOps temel kavramlarına dair farkındalık göstermek.
- ETL ve ELT boru hatlarında kullanılmak üzere veriyi hazırlamak.
- Üretken AI kullanan prototip sistemler ve uygulamalar oluşturmak.
Pratik sınavda ne beklemeli?
Bu sertifikasyonun son adımı AIEDSA501P pratik sınavıdır. Pratik sınav, tüm alanlardaki bilgi, beceri ve yetenekleri test edecek ve Python dilinde tamamlanmalıdır.
Pratik sınav, zamanlı sınavda test edilen birden fazla yetkinliği birleştirecektir. Pratik sınavda yeni alanlar veya yetkinlikler test edilmeyecektir.
Size gerçek dünya senaryosuyla ilgili 5 test maddesi verilecektir. Bireysel maddeler birden fazla yetkinlikten beceriler gerektirebilir.
Bu sertifikasyona dahil olan herhangi bir yetkinlikte test edilebilirsiniz.
Pratik sınavı tamamlamak için ne kadar sürem var?
Pratik sınavınızı tamamlamak için toplam 4 saatiniz olacak. Sertifikasyon için kaydolduğunuz andan itibaren 30 gün içinde tüm gereksinimleri, sınav(lar) ve pratik sınav dahil olmak üzere tamamlamanız gerekir. Sınav(lar)ı hemen tamamlarsanız, pratik sınava hazırlanmak için kalan zamanınız olur. Ancak sınav(lar)ı tamamlamanız daha uzun sürerse, pratik sınavı tamamlamak için daha az zamanınız olur.
Sertifikanızı tekrar alma
Herhangi bir bileşende başarısız olan adaylar, sertifikayı tekrar denemeden önce 14 gün beklemek zorundadır. Sertifikayı tekrar alırken, önceki denemede geçmiş olsanız bile tüm sınavları yeniden tamamlamanız gerekecektir.
Sertifikasyonla ilgili sorularınız veya geri bildiriminiz varsa, destek ekibimizle iletişime geçmek için aşağıdaki butona tıklayın.