DataCamp DA Professional Certification
去年赶在 DataCamp 订阅过期前先后完成了数据分析的 Associate 和 Professional 两个认证，还算是有些收获。
当时选择 DataCamp 是看中了它的课程组织方式，彼时刚拿到 Google 在 Coursera 那个 Data Analytics 认证（最近注意到有新的进阶课程，也准备去看看），不过内容较为简单，大致是数据收集、分析和清理那一套流程，感觉还需要更多有方向与目的性的指导。
然后就看到了 DataCamp 的 Career Track 和 Skill Track 这两个针对不同目的的学习路径，可以明确地看到哪些内容更适合自己。
认证类型
DataCamp 现有技能认证、职业认证 和 基础认证 三种不同类型的认证：
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基础认证做题就能拿到，现在有“数据素养”和“人工智能基础”这两项通识认证。
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技能认证有 Power BI 和 SQL 助理 两种认证，面向数据分析技能的认证类型。
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职业认证包含数据分析师、数据科学 和 数据工程 三种认证。
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认证有 2 年有效期。
今年 DataCamp 新推出了基于已学内容的个人学习计划，主要以获取认证为目的，根据个人已学课程，将原本就是零散组织起来的知识点再重新编排，方便有基础的用户能更快地补全知识。我个人是从个人学习计划获益的，节省了一些时间。
认证要求
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DataCamp 的职业认证需要订阅用户才能进入认证流程，订阅费用常年折扣在 149 刀/年。
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订阅期间可以注册认证流程开始答题、提交方案，期间订阅过期了不影响进度，只要能知道个人专属的 URL 就可以继续提交（URL 可以开始答题后先存则，因为届时订阅过期后，无法直接从页面进入认证流程页面）。
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Associate 和 Professional 认证都需要完成 2 小时答题，其中每道题都约一分钟限时。
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Pro 认证需要额外提交一份综合测试方案，包含数据管理、数据探索和统计分析能力，以及对书面与口头汇报能力的考核（一份类似 Jupyter / Rmarkdown 的分析报告、一份PPT）
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Pro 需要有摄像头、麦克风来同时录制屏幕与你的方案汇报视频。
认证心得
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基础认证就是不断看视频、做题，可选 R 或 Python 完成相关学习，SQL 必修；
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总体来看内容不难，对我来说主要难点还是 Hypothesis testing 这部分。
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最终考核是一道业务题，根据虚拟案例完成一份数据清理与洞察报告，另外还需要完成一份幻灯方案进行数据讲解，而这两份作业面向的群体类型不同，内容展示与侧重各有差异。
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因为视频需要全英文讲解，所以先写了一遍，再练了好几遍，才最终开始录制。
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真的需要用英文来讲解方案时还是挺慌的，还需要多多锻炼。
（完）