Google Advanced Data Analytics Professional Certificate Practice Test

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)।

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।

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।

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।

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।