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CertNexus DSP-210 考試大綱主題:
| 章節 | 權重 | 目標 |
|---|---|---|
| 主題 1: 定義透過應用 Data Science 需要解決的需求 | 7-9% | - 識別 data 來源與可用性 - 在 data 使用中應用道德與法律考量 - 定義業務需求與 data science 目標 |
| 主題 2: 建立與測試 Model | 18-26% | - Model 評估指標與效能調校 - 統計與 machine learning 演算法 - 選擇適當的 modeling 方法 - 訓練與驗證 model |
| 主題 3: 將研究結果產品化與溝通 | 13-20% | - 建立 data 視覺化與報告 - 將技術結果轉化為商業洞察 - 部署 model 並整合至工作流程中 - 記錄流程與 model 限制 |
| 主題 4: 萃取、轉換與載入 Data | 17-25% | - 從結構化與非結構化來源中進行 data 萃取 - 將 data 載入目標系統 - Data 轉換與標準化 - Data 清理與 wrangling 技術 |
| 主題 5: 執行 Exploratory Data Analysis | 25-36% | - 偵測極端值與異常值 - 描述性統計與摘要量測 - 相關性與關係分析 - Data 視覺化與模式識別 |




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