LoginKurser CompTIA DataX
CompTIA DataX-træningskurser, laboratorier og certificeringseksamener til datavidenskab
Oversigt over emner
- Tilgængelighed og priser for CompTIA DataX kurser
- hvad er CompTIA DataX?
- Hvorfor vælge CompTIA DataX-certificering
- Hvad er CompTIA DataX-træning nyttig til?
- Hvordan kan jeg studere til CompTIA DataX-eksamen?
- Hvad er den seneste CompTIA DataX-version?
- Fornyelse af CompTIA DataX-certificering
- Detaljer om CompTIA DataX-kurset
Tilgængelighed og priser for CompTIA DataX kurser
CompTIA DataX online kurser (e-learning)
I denne udstilling finder du et udvalg af Online kurser vedrørende CompTIA DataX certificering.
Hvis du ikke kan se et specifikt CompTIA DataX-kursus, CompTIA DataX-eksamen eller en specifik eksamensversion, bedes du kontakte os.
CompTIA DataX online eksamen
I dette udstillingsvindue kan du kun købe CompTIA DataX-eksamenskuponer til at tage onlineeksamen gennem Pearson VUE, i testcentre eller i online-modalitet.
for at få adgang til CompTIA DataX
hvad er CompTIA DataX?
CompTIA DataX (DY0-001) er en CompTIA-certificering på avanceret niveau til meget erfarne fagfolk, der ønsker at validere kompetencer inden for det hurtigt udviklende område datavidenskab.
CompTIA DataX (DY0-001)-certificeringen udvider din forståelse af forskellige karriereveje og åbner døre til vækst og specialisering inden for det hurtigt skiftende datavidenskabelige område. Med denne certificering kan du forfølge roller som data scientist, kvantitativ analytiker, maskinlæringsingeniør, prædiktiv analytiker eller kunstig intelligens (AI)-ingeniør.
Hvorfor vælge CompTIA DataX-certificering
CompTIA DataX-certificeringen giver flere fordele:
- Leverandørneutral ekspertise: Den validerer avancerede datavidenskabelige færdigheder, der kan anvendes på tværs af forskellige værktøjer og platforme.
- Standardiseret færdighedssæt: DataX etablerer et ensartet og anerkendt færdighedssæt for certificerede data scientists.
- Stigende efterspørgsel: Efterhånden som organisationer håndterer stigende mængder data, fortsætter efterspørgslen efter dygtige data scientists med at vokse.
Den nye CompTIA DataX-certificeringseksamen er skræddersyet til fagfolk med over fem års erfaring inden for datavidenskab, datalogi eller relaterede områder. Den giver en struktureret ramme for læring og styrker en dyb forståelse af vigtige dataværktøjer og -koncepter, så man er rustet til at komme videre i sin karriere.
Hvad er CompTIA DataX-træning nyttig til?
De færdigheder, du vil lære ved at tage CompTIA DataX-kurset, er:
- Matematik og statistik: Anvende matematiske og statistiske teknikker effektivt, herunder databehandling, rensning, statistisk modellering, lineær algebra og kalkulation.
- Modellering, analyse og resultater: Brug passende analyse- og modelleringsmetoder og giv velunderbyggede anbefalinger til modeller.
- Maskinindlæring: Implementere maskinlæringsmodeller og forstå det grundlæggende i deep learning.
- Operationer og processer: Forstå og udfør vigtige datavidenskabelige operationer og workflows.
- Specialiserede applikationer: Demonstrere viden om branchetrends og avancerede applikationer inden for datavidenskab.
Er CompTIA DataX den rigtige certificering for dig? Tjek karriereplanen for dataspecialister.
Hvordan kan jeg studere til CompTIA DataX-eksamen?
iLEARN tilbyder et udvalg af træningsmuligheder og eksamensmateriale til at forberede sig til CompTIA DataX-eksamen:
- E-læring (i eget tempo): træning via et online learning management system, hvor som helst og når som helst
Hvad er den seneste CompTIA DataX-version?
Den seneste version af CompTIA DataX-certificeringen er CompTIA DataX DY0-001.
Fornyelse af CompTIA DataX-certificering
CompTIA DataX-certifikatet udløber tre år fra den dato, hvor en kandidat har opnået det, og det skal fornyes inden udløbsdatoen gennem CompTIA Continuing Education (CE) Program.
For at forny certifikatet skal kandidater indsamle mindst 75 Continuing Education Units (CEU'er).
Få mere at vide om CompTIA's continuing education program.
Detaljer om CompTIA DataX-kurset
Objectives
- Forstå og udføre datavidenskabelige operationer og workflows.
- Anvende matematiske og statistiske metoder effektivt, herunder databehandling, rensning, statistisk modellering, lineær algebra og kalkulation.
- Implementere maskinlæringsmodeller og forstå principperne for dyb læring.
- Gennemføre passende analyser, bruge modelleringsteknikker og give velunderstøttede modelanbefalinger.
- Udvise viden om branchetrends og avancerede applikationer inden for datavidenskab.
Who it is aimed at
- Dataforsker
- Kvantitativ analytiker
- Maskinlæringsingeniør/specialist
- Prædiktiv analytiker
- Ingeniør i kunstig intelligens (AI)
Contents
- Forudgående vurdering
- Illustration af datavidenskabens livscyklus
- Analyse af forretningsproblemer
- Indsamling af data
- Rensning og forberedelse af data
- Beskrive datafunktioner
- Udforskning af data
- Navigere i modeludvælgelsesprocessen
- Anvendelse af maskinlæringsmetoder
- Eksperimentere med dyb læring
- Evaluering og forfining af datamodeller
- Kommunikation med henblik på forretningsmæssig effekt
- Implementering af datamodeller
- Opdagelse af specialiseret datavidenskab
- Applikationer
- CompTIA DataX DY0-001 øvelsestest
Prerequisites
Det anbefales kraftigt at have mindst fem års praktisk erfaring som data scientist eller tilsvarende viden.
Duration
- Online kursus varighed: 12 måneders adgang
Accreditation
Courses languages
Teacher language
Material course language
Exam type
Certification
CompTIA DataX officielt certifikat
Certificate type
Exam language
Exam format
- Eksamenskode: DY0-001
- 165 minutters varighed
- Multiple choice og præstationsbaseret eksamen (PBQ'er: Præstationsbaserede spørgsmål er eksamensopgaver, der er designet til at teste en kandidats evne til at løse problemer i den virkelige verden og leveres enten som simulationer eller i virtuelle miljøer)
- Maksimalt 90 spørgsmål
- Kun bestået/ikke bestået (ingen skaleret score)
- Udbyder af test: Person Vue (test center eller online test). For mere information om eksamener med Pearson Vue, besøg venligst denne side.