Die 4 besten Data Science-Zertifizierungen (Januar 2026)

Datenwissenschaft wird immer wichtiger, je tiefer wir in die Welt der KI und Technologie eintauchen, was bedeutet, dass auch der Bedarf an kompetenten Datenwissenschaftlern wächst. Es ist derzeit eine der Top-Berufe, da wir bei praktisch allem stark auf Daten angewiesen sind. Da Datenwissenschaft ein komplexes Gebiet ist, kann Ihnen eine Zertifizierung dabei helfen, sich von anderen abzuheben.

Hier ist ein Blick auf die Top-Zertifizierungen für Big Data und Data Science:

1. DataCamp Professional-Zertifikate 

Im Gegensatz zu den anderen Zertifizierungen, die wir empfehlen, DataCamp ist das einzige Programm, das sich auf lebenslanges Lernen konzentriert. Wählen Sie aus über 340 interaktiven Kursen und über 90 realen Projekten. Tatsächlich haben über 350,000 Studenten und über 1,600 Unternehmen DataCamp genutzt.

DataCamp verwendet eine völlig andere Methodik als die meisten Online-Kurse.

1. Bewerten Sie Ihre Fähigkeiten und verfolgen Sie den Fortschritt
2. Lernen Sie, indem Sie interaktive Online-Kurse absolvieren
3. Üben Sie mit schnellen täglichen Herausforderungen
4. Wenden Sie das Gelernte an, um reale Probleme zu lösen.

Dieses Programm bietet immersives Lernen und bietet Folgendes:

• Interaktive Übungen
• Kurze Videos
• Live-Codierungssitzungen
• Zertifizierungen für verschiedene Karrierewege
• Alle Fähigkeitsstufen
• Die Karriere als Datenanalyst (mit R oder Python) dauert etwa 60 Stunden.
• Die Karriere als Data Scientist (mit R oder Python) dauert etwa 90–100 Stunden.

2. IBM Data Science Professional-Zertifikat 

Dieses Berufszertifikat von IBM richtet sich an diejenigen, die an einer Karriere in den Bereichen Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen interessiert sind, da es dabei hilft, die erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen zu entwickeln. Es steht allen offen, es sind keine Vorkenntnisse in Informatik oder Sprachprogrammierung erforderlich. Es gibt insgesamt 9 Online-Kurse, die Themen wie Open-Source-Tools und -Bibliotheken, Python, Datenbanken, SQL, Datenvisualisierung, Datenanalyse, statistische Analyse, prädiktive Modellierung und Algorithmen für maschinelles Lernen abdecken.

Hier sind einige der Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

• Praktische Praxis in der IBM Cloud
• Echte Data-Science-Tools und reale Datensätze
• Digitales Abzeichen von IBM
• Anfängerlevel
• Dauer: 10 Monate, 5 Stunden/Woche

3. Spezialisierung auf Business Analytics 

Diese mit der Wharton School der University of Pennsylvania entwickelte Zertifizierung ist eine grundlegende Einführung in die Big-Data-Analyse. Es richtet sich speziell an Wirtschaftsberufe wie Marketing, Personalwesen, Betrieb und Finanzen. Es handelt sich um einen Anfängerkurs, für den keine Vorkenntnisse in der Analytik erforderlich sind.

Hier sind die Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

• 5-teiliger Kurs: Customer Analytics, People Analytics, Accounting Analytics, Operations Analytics und Business Analytics Capstone
• Strategische Entscheidungen basierend auf Daten
• Nutzung realer Datensätze für die Geschäftsstrategie
• Anfängerlevel
• Flexibler Zeitplan
• Dauer: 6 Monate, 3 Stunden/Woche 

4. Erweiterte Business Analytics-Spezialisierung

Diese von der University of Colorado Boulder angebotene Zertifizierung bringt akademische Fachleute und erfahrene Praktiker zusammen. Der Schwerpunkt liegt auf realen Datenanalysen, die dazu beitragen können, Unternehmen auszubauen, Gewinne zu steigern und maximalen Wert für Aktionäre zu schaffen. Sie erwerben Kenntnisse im Extrahieren und Bearbeiten von Daten mithilfe von SQL-Code, im Ausführen statistischer Methoden für deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen sowie im Interpretieren und Präsentieren von Analyseergebnissen.

Hier sind die Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

• Konzeptionelle Geschäftsmodelle und einfache Datenbankmodelle
• Entwickeln Sie Modelle zur Entscheidungsfindung
• Grundlegendes Excel- und Softwaretool Analytic Solver Platform (ASP)
• Mittelstufe
• Dauer: 5 Monate, 3 Stunden/Woche

Da alles in unserer Welt schnell auf Daten angewiesen ist und künstliche Intelligenz in vielen Bereichen immer wichtiger wird, sind datenwissenschaftliche Fähigkeiten von entscheidender Bedeutung. Es ist auch wichtig zu erkennen, dass diese Fähigkeiten nicht nur auf diejenigen beschränkt sind, die eine Karriere als Datenwissenschaftler anstreben. Sie sind für andere Mitarbeiter in einer Organisation ebenso wichtig, da das sich verändernde Arbeitsumfeld von jedem verlangt, zumindest wie ein Datenwissenschaftler zu denken. Durch den Abschluss einer oder mehrerer dieser Zertifizierungen werden Sie als einer dieser Menschen geschätzt.