Question 1

क्या परीक्षा सिद्धांत पर केंद्रित है या व्यावहारिक अनुप्रयोग पर?

Accepted Answer

परीक्षा व्यावहारिक अनुप्रयोग पर जोर देती है। जबकि आपको अंतर्निहित सिद्धांत को समझने की आवश्यकता है, प्रश्न इस बात का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं कि आप तकनीकों को कैसे लागू करेंगे (जैसे, दिए गए परिदृश्य के लिए t-test और chi-square test के बीच चयन करना, प्रतिगमन आउटपुट की व्याख्या करना, या डेटा रूपांतरण कार्य के लिए सही Python pandas विधि की पहचान करना)।

Question 2

मुझे Python में कितनी दक्षता होनी चाहिए?

Accepted Answer

आपको कोर डेटा लाइब्रेरीज़ के साथ व्यावहारिक, हाथों-हाथ दक्षता की आवश्यकता है: डेटा हेरफेर के लिए pandas (फिल्टरिंग, समूह बनाना, विलय करना), संख्यात्मक संचालन के लिए NumPy, और संभवतः मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के लिए बुनियादी scikit-learn। आपको सामान्य विश्लेषणात्मक कार्यों को पूरा करने वाले कोड स्निपेट्स को पढ़ने और समझने में सक्षम होना चाहिए, जरूरी नहीं कि समय के दबाव में जटिल कार्यक्रमों को शून्य से लिखें।

Question 3

क्या गणितीय रूप से भारी सांख्यिकी प्रश्न हैं?

Accepted Answer

परीक्षा सांख्यिकीय अवधारणाओं और तर्क को परीक्षण करती है न कि जटिल गणितीय गणना को। आपको यह समझना होगा कि कब और क्यों विशिष्ट सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग करना है (जैसे, A/B परीक्षण, सहसंबंध, प्रतिगमन), p-मूल्यों और विश्वास अंतरालों की व्याख्या कैसे करनी है, और विभिन्न मॉडलों के लिए क्या मान्यताएँ हैं। आपसे शून्य से मैनुअल गणनाएँ करने के लिए नहीं कहा जाएगा।

Question 4

यदि मैंने प्रमाणपत्र पाठ्यक्रम पूरे कर लिए हैं तो तैयारी का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

Accepted Answer

सभी पाठ्यक्रम सामग्री की समीक्षा करें, विशेष रूप से मॉड्यूल के अंत में आकलनों और कैपस्टोन परियोजना पर ध्यान केंद्रित करें। हाथों-हाथ प्रयोगशालाओं से अपने कोड पर फिर से गौर करें। विभिन्न विश्लेषण प्रकारों (अन्वेषणात्मक, अनुमानात्मक, पूर्वानुमानात्मक) के लिए कार्यप्रवाह पर संक्षिप्त नोट्स बनाएं। सरल शब्दों में विश्लेषणात्मक अवधारणाओं को समझाने का अभ्यास करें, क्योंकि यह आपकी गहरी समझ का परीक्षण करता है।

Question 5

परीक्षा प्रारूप क्या है और इसे कैसे आयोजित किया जाता है?

Accepted Answer

परीक्षा में 48 प्रश्न होते हैं, जो आमतौर पर बहुविकल्पीय और बहु-चयन प्रारूप में होते हैं, जिन्हें निर्धारित समय सीमा के भीतर पूरा करना होता है। इसे एक प्रॉक्टर्ड प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से ऑनलाइन आयोजित किया जाता है ताकि सत्यनिष्ठा सुनिश्चित की जा सके। आपको एक विश्वसनीय इंटरनेट कनेक्शन, एक वेबकैम, और एक शांत परीक्षण वातावरण की आवश्यकता होगी।

Question 6

अगर मैं अपनी पहली कोशिश में पास नहीं होता तो क्या होगा?

Accepted Answer

पुनः परीक्षा नीतियाँ परीक्षा प्रशासक द्वारा प्रदान की जाती हैं। पुनः परीक्षा की अनुमति से पहले एक प्रतीक्षा अवधि होना सामान्य है। अपनी पहली कोशिश से विस्तृत फीडबैक का उपयोग करें ताकि ज्ञान के अंतराल की पहचान कर सकें और फिर से प्रयास करने से पहले अपनी समीक्षा पर ध्यान केंद्रित कर सकें। कई सफल उम्मीदवार इस चिंतनशील अभ्यास से लाभान्वित होते हैं।

Google Advanced Data Analytics Professional Certificate Practice Test

परीक्षा का परिचय और विवरण

नमूना प्रश्न

इस परीक्षा में क्या शामिल है

01Regression Analysis (linear, logistic, variable selection, model evaluation)

02Statistics for Data Science (probability, hypothesis testing, confidence intervals)

03Capstone Project: End-to-end data science project

04Foundations of Data Science (data science workflow, Python, Jupyter Notebooks)

05Get Started with Python (data structures, functions, OOP, NumPy, pandas)

06Go Beyond the Numbers: Data Storytelling (exploratory data analysis, visualisation)

07Machine Learning (supervised/unsupervised learning, decision trees, clustering, XGBoost)

परीक्षा विवरण Google Advanced Data Analytics

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न