C1000-177

Обзор

Сертификат IBM Certified watsonx Data Scientist — Associate (C1000-177) подтверждает, что кандидат способен выполнить проект по науке о данных от начала до конца, используя стек IBM watsonx и Watson Studio: от постановки бизнес-задачи, проведения разведочного анализа данных до подготовки и создания признаков, а затем выбора, обучения и оценки моделей. Он предназначен для практикующих и начинающих специалистов по данным, работающих в Jupyter notebooks с Python, pandas и scikit-learn, и использующих инструменты IBM, такие как Watson Studio, SPSS Modeler и AutoAI. Экзамен имеет уровень Associate, проводится через Pearson VUE за 200$, включает около 60 вопросов с множественным выбором, проходной балл около 70% и действует три года. Наибольший вес имеют предварительная обработка и создание признаков, поэтому тест вознаграждает практические навыки работы с данными, а не теорию.

Экзаменационные домены

• Evaluate the Business Problem16%

  Вес 16%. Охватывает перевод запроса заинтересованной стороны в хорошо сформулированную задачу по науке о данных — различение постановки задачи с учителем или без учителя, классификации, регрессии или кластеризации, а также выбор метрики успеха, привязанной к бизнес-ценности. Ожидайте вопросов по пониманию бизнеса в рамках CRISP-DM, определению целевой переменной, определению объема доступных данных и распознаванию случаев, когда проблема вовсе не является задачей машинного обучения.

• Perform Exploratory Data Analysis21%

  Вес 21%. Тестирует одномерный и двумерный анализ, сводную статистику, форму распределения, корреляцию, обнаружение выбросов и аномалий, а также выбор визуализации (гистограмма, box plot, scatter, heatmap). Вопросы проверяют, как читать `describe()` в pandas, интерпретировать асимметрию/эксцесс, выявлять проблемы качества данных и использовать инструменты построения графиков Watson Studio / Jupyter для формирования гипотез перед моделированием.

• Development Tools and Techniques13%

  Вес 13% — самый легкий раздел. Сосредоточен на среде watsonx и Watson Studio: проектах и активах, Jupyter notebooks и средах выполнения, Python с pandas/NumPy/scikit-learn/matplotlib, потоках SPSS Modeler, экспериментах AutoAI, а также управлении версиями/активами. Ожидайте практических вопросов о том, где применяется инструмент, воспроизводимости и выборе между ноутбуками с кодом и низкокодовыми потоками.

• Pre-Processing and Feature Engineering33%

  Самый весомый раздел, 33% — примерно треть экзамена. Охватывает обработку пропущенных значений, кодирование категориальных признаков (one-hot, label, target), масштабирование и нормализацию, биннинг, логарифмические/степенные преобразования, обработку выбросов, работу с несбалансированными классами (SMOTE, передискретизация), создание и выбор признаков, снижение размерности (PCA) и предотвращение утечки данных. Освойте scikit-learn трансформеры, пайплайны и методологию train/transform; этот раздел определяет большинство результатов сдачи/несдачи.

• Model Selection, Training, and Evaluation17%

  Вес 17%. Охватывает выбор алгоритма для задачи, компромисс между смещением и дисперсией (bias-variance trade-off), разбиения на train/validation/test, кросс-валидацию (cross-validation), настройку гиперпараметров (grid/random search) и метрики — accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC, confusion matrix для классификации; RMSE, MAE, R² для регрессии. Ожидайте вопросов по диагностике переобучения/недообучения, выбору метрики при несбалансированных классах и использованию таблиц лидеров AutoAI для сравнения моделей-кандидатов.

Влияние на карьеру

Предварительные требования и рекомендуемый путь

Насколько сложно и сколько времени на обучение

История версий экзамена

• C1000-1772024-01

  IBM Certified watsonx Data Scientist — Associate. Около 60 вопросов с множественным выбором, около 90 минут, проходной балл около 70%, 200 долларов США, сдача через Pearson VUE (онлайн или в тестовом центре). Охватывает постановку бизнес-задачи, EDA, инструментарий watsonx/Watson Studio, предварительную обработку и создание признаков (самый весомый раздел), а также выбор, обучение и оценку моделей. Срок действия три года.