Топ 6 Data Science сертификатов для карьерного роста

  •  54 /
Поделиться

Наполните свое портфолио и станьте ближе к работе своей мечты. Из-за привлекательности области Data Science и предпосылки высоких доходов все больше и больше людей решают присоединиться к этой области каждый день. Некоторые могут иметь технический опыт, а другие присоединяются к нам из любопытства; Независимо от причины, по которой вы решили присоединиться к этой области, вашей целью № 1, вероятно, будет иметь сильное, надежное портфолио, которое поможет вам получить желаемую работу.

Итак, как можно повысить привлекательность своего портфолио?
Хотя для того чтобы заниматься наукой о данных, не обязательно требуются какие-либо ученые степени или сертификаты, иногда их наличие может помочь вам выделиться в пуле соискателей при приеме на работу.

Хорошее портфолио в области науки о данных — это набор проектов, которые демонстрируют ваши навыки, подтверждают ваши знания и демонстрируют вашу способность создавать надежные проекты. Это основа хорошего портфолио, но вы также можете добавить несколько сертификатов, чтобы доказать, что вы вкладываете время, усилия и деньги, чтобы отточить свои навыки и стать более квалифицированным специалистом по данным.
К счастью, не все сертификаты, которые вы можете получить, требуют посещения центра тестирования. Фактически, большинство желаемых сертификатов по науке о данных можно получить, не вставая с дивана.
Эта статья представит вам 6 очень желательных сертификатов, которые вы можете получить, чтобы увеличить свои шансы на стажировку или работу своей мечты.

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

— или младший специалист по анализу данных Azure
Microsoft — одна из ведущих компаний в области технологий и программного обеспечения. Данный сертификат, предназначен для измерения вашей способности проводить эксперименты, обучать модели машинного обучения, оптимизировать производительность вашей модели и развертывать ее с помощью рабочей области машинного обучения Azure.
Чтобы получить этот сертификат, нужно будет сдать один экзамен. Вы можете подготовиться к этому экзамену одним из двух способов. Microsoft предлагает бесплатные онлайн-материалы, которые можно изучить самостоятельно, чтобы подготовиться к экзамену. Если вы предпочитаете работать с инструктором, компания также предлагает платный вариант, когда инструктор по машинному обучению Azure может вас обучить.
Этот экзамен будет стоить около 165 долларов. Цена варьируется в зависимости от страны, из которой вы будете проводить тест.

Профессиональный сертификат IBM Data Science

Этот сертификат выдается IBM и предлагается в конце серии курсов, которые превратят вас из полного новичка в науку о данных в профессионального специалиста по данным онлайн и в удобном для вас темпе.
Профессиональный сертификат IBM Data science предлагается как на Coursera, так и на edX. На любой платформе вам необходимо пройти набор курсов, охватывающих все основные знания в области науки о данных, чтобы получить сертификат и значок IBM по окончании.
Чтобы получить сертификат от Coursera, вам нужно будет платить взнос в размере 39 долларов в месяц, поэтому чем раньше вы закончите серию, тем меньше вам нужно будет заплатить. С другой стороны, edX требует 793 $ за полный курс, независимо от того, как долго вы будете говорить, чтобы пройти его.

Сертификация Google Professional Data Engineer

Сертификация профессионального инженера данных Google направлена на проверку навыков, необходимых для получения квалификации инженера данных. Инженер данных может принимать решения на основе данных, создавать надежные модели, обучать, тестировать и оптимизировать их.
Вы можете получить этот сертификат, подав заявку непосредственно на официальной странице сертификатов Google, или вы можете пройти серию курсов и получить сертификат на Coursera. Курсы научат вас всему, что вам нужно знать об основах машинного обучения и искусственного интеллекта, а также построят эффективные конвейеры данных и аналитику.
Чтобы получить доступ к серии курсов на Coursera, вам необходимо иметь Coursera Plus или вносить плату в размере 49 долларов в месяц, пока вам нужно закончить серию и получить сертификат.

Сертифицированный специалист по Cloudera (CCP) инженер по данным

Cloudera нацелена на разработчиков с открытым исходным кодом и предлагает разработчикам сертификат CCP Data Engineer, чтобы проверить их способность эффективно собирать, обрабатывать и анализировать данные в среде Cloudera CDH.
Чтобы сдать этот экзамен, вам будет предложено от 5 до 10 задач по науке о данных, каждая со своим собственным большим набором данных и кластером CDH. Ваша задача — найти высокоточное решение каждой из этих проблем и правильно его реализовать.
Чтобы сдать этот экзамен, вам необходимо набрать на экзамене не менее 70%. Экзамен продлится 4 часа и будет стоить 400 долларов. Вы можете сдать этот экзамен в любом месте в Интернете.

Сертифицированный SAS специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению

В отличие от сертификатов, которые мы обсуждали до сих пор, сертификат SAS AI & Machine Learning Professional можно получить, сдав три экзамена, проверяющих три разных набора навыков. Для получения сертификата вам необходимо сдать три экзамена:
Экзамен по машинному обучению, на котором будут проверены ваши навыки создания, обучения, тестирования производительности и оптимизации моделей контролируемого машинного обучения.
Прогноз и оптимизационный тест. В этом тесте будет проверена ваша способность обрабатывать, визуализировать данные, создавать конвейеры данных и решать задачи оптимизации.
Тест НЛП и компьютерного зрения.
SAS предлагает бесплатные 30-дневные материалы для подготовки, которые помогут вам сдать каждый из этих трех экзаменов.

Сертификат разработчика TensorFlow

TensorFlow — один из широко используемых пакетов для приложений машинного обучения, искусственного интеллекта и глубокого обучения. Сертификат разработчика TensorFlow выдается разработчику, чтобы продемонстрировать его способность использовать TensorFlow для разработки решений для задач машинного обучения и глубокого обучения.
Вы можете подготовиться к получению этого сертификата, завершив серию курсов Coursera с профессиональным сертификатом разработчика DeepLearning AI TensorFlow. После того, как вы получите этот сертификат, ваше имя и изображение будут добавлены на веб-страницу Google Developers.
Сертификат разработчика TensorFlow действителен в течение 3 лет. После этого вам нужно будет повторно пройти тест, чтобы ваш уровень навыков синхронизировался с последними обновлениями пакета TensorFlow.

Выводы

Если вы спросите любого специалиста по данным, нужна ли им степень или сертификат для получения своей должности, большинство ответит, что они пришли в науку о данных, не имея технического образования, с любопытным умом, который только хотел узнать больше.
И хотя вы можете стать специалистом по Data Science и получить хорошую работу, самостоятельно изучая основные концепции науки о данных и создавая проекты или проекты, которые можно легко применить к реальным данным, иногда наличие сертификата может помочь выделить ваше портфолио и привлечь к вам внимание рекрутеров.
Поскольку сегодня Data Science — одна из популярных областей, в Интернете вы найдете избыточное количество учебных пособий и руководств о том, что вам нужно сделать, чтобы стать «хорошим специалистом по Data Science» или «как получить работу в области Data Science?». Не говоря уже о множестве сертификатов, которые вы можете получить, и бесплатных курсах, которые вы можете пройти, чтобы улучшить свои навыки.

Я была в вашем положении и была поражена количеством информации о Data Science и о том, как попасть в эту область. Но я всегда ценила простые, понятные статьи, которые доходят до сути, не затягивая тему слишком долго.
Моя цель при написании этой статьи — дать информацию о том, где получить сертификат по Data Science, чтобы доказать свою способность начать, и некоторые идеи о том, какие сертификаты считаются ценными. Это определенно добавит ценности вашему резюме или портфолио.

Перевод статьи 6 Data Science Certificates To Level Up Your Career. Sara A. Metwalli

[Всего: 0   Средний:  0/5]

Добавить комментарий