рдкреНрд░рдорд╛рдгрдкрддреНрд░
4 рд╕рд░реНрд╡рд╢реНрд░реЗрд╖реНрда рдбреЗрдЯрд╛ рд╕рд╛рдЗрдВрд╕ рдкреНрд░рдорд╛рдгрди (рдЬреВрди 2026)
Unite.AI рдХрдареЛрд░ рд╕рдВрдкрд╛рджрдХреАрдп рдорд╛рдирдХреЛрдВ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдкреНрд░рддрд┐рдмрджреНрдз рд╣реИред рд╣рдо рдЙрди рдЙрддреНрдкрд╛рджреЛрдВ рдХреА рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛ рдкрд░ рдХреНрд▓рд┐рдХ рдХрд░рдиреЗ рдкрд░ рдореБрдЖрд╡рдЬрд╛ рдкреНрд░рд╛рдкреНрдд рдХрд░ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВ рдЬрд┐рдиреНрд╣реЗрдВ рд╣рдо рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛ рдХрд░рддреЗ рд╣реИрдВред рдХреГрдкрдпрд╛ рд╣рдорд╛рд░реЗ рд╕рд╣рдпреЛрдЧреА рдкреНрд░рдХрдЯреАрдХрд░рдг рдХреЛ рджреЗрдЦреЗрдВред
डेटा साइंस हमारे द्वारा एआई और प्रौद्योगिकी की दुनिया में गहराई से जाने के साथ अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है, जिसका अर्थ है कि कुशल डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता भी बढ़ रही है। यह वर्तमान में हमारी डेटा पर लगभग सभी चीजों के लिए उच्च निर्भरता के कारण शीर्ष करियर में से एक है। डेटा साइंस एक जटिल क्षेत्र है, इसलिए एक प्रमाणन आपको खड़ा कर सकता है।
यहाँ बड़े डेटा और डेटा साइंस प्रमाणन के शीर्ष देखने के लिए है:
1. DataCamp पेशेवर प्रमाणन
अन्य प्रमाणनों के विपरीत जिन्हें हम अनुशंसा करते हैं, DataCamp जीवन भर सीखने पर ध्यान केंद्रित करने वाला एकमात्र कार्यक्रम है। 340 से अधिक इंटरैक्टिव पाठ्यक्रमों और 90 से अधिक वास्तविक जीवन परियोजनाओं में से चुनें। वास्तव में, 350,000 से अधिक छात्रों और 1,600 से अधिक कंपनियों ने DataCamp का उपयोग किया है।
DataCamp एक अलग तरीके से काम करता है जो अधिकांश ऑनलाइन पाठ्यक्रमों से अलग है।
1. अपनी कौशल का आकलन करें और प्रगति को ट्रैक करें
2. इंटरैक्टिव ऑनलाइन पाठ्यक्रमों को पूरा करके सीखें
3. त्वरित दैनिक चुनौतियों का अभ्यास करें
4. वास्तविक दुनिया की समस्याओं का समाधान करने के लिए जो आप सीखते हैं उसे लागू करें।
इस कार्यक्रम में शामिल हैं:
- इंटरैक्टिव अभ्यास
- छोटे वीडियो
- लाइव कोडिंग सत्र
- विभिन्न करियर ट्रैक के लिए प्रमाणन
- सभी कौशल स्तर
- डेटा विश्लेषक (आर या पाइथन) करियर ट्रैक को पूरा करने में लगभग 60 घंटे लगते हैं।
- डेटा वैज्ञानिक (आर या पाइथन) करियर ट्रैक को पूरा करने में लगभग 90-100 घंटे लगते हैं।
2. आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल प्रमाणन
आईबीएम से यह प्रोफेशनल प्रमाणन उन लोगों के लिए है जो डेटा साइंस या मशीन लर्निंग में करियर में रुचि रखते हैं, क्योंकि यह आवश्यक कौशल और अनुभव विकसित करने में मदद करेगा। यह सभी के लिए खुला है, जिसमें कोई पिछला अनुभव कंप्यूटर विज्ञान या प्रोग्रामिंग भाषा में नहीं है। इसमें कुल 9 ऑनलाइन पाठ्यक्रम हैं, जिनमें ओपन सोर्स टूल और लाइब्रेरी, पाइथन, डेटाबेस, एसक्यूएल, डेटा विज़ुअलाइजेशन, डेटा विश्लेषण, सांख्यिकीय विश्लेषण, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसी चीजें शामिल हैं।
इस प्रमाणन के मुख्य पहलू हैं:
- आईबीएम क्लाउड में हाथों-हाथ अभ्यास
- वास्तविक डेटा साइंस टूल और वास्तविक दुनिया के डेटा सेट
- आईबीएम से डिजिटल बैज
- शुरुआती स्तर
- अवधि: 10 महीने, 5 घंटे/सप्ताह
3. व्यवसायिक विश्लेषण विशेषज्ञता
यह प्रमाणन पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय के व्हार्टन स्कूल के साथ विकसित किया गया है और बड़े डेटा विश्लेषण का एक मूलभूत परिचय है। यह विशेष रूप से व्यवसाय पेशेवरों जैसे विपणन, मानव संसाधन, संचालन और वित्त के लिए लक्षित है। यह एक शुरुआती पाठ्यक्रम है जिसमें विश्लेषण में कोई पिछला अनुभव आवश्यक नहीं है।
इस प्रमाणन के मुख्य पहलू हैं:
- 5-भाग पाठ्यक्रम: ग्राहक विश्लेषण, लोगों का विश्लेषण, लेखा विश्लेषण, संचालन विश्लेषण, और व्यवसाय विश्लेषण कैपस्टोन
- डेटा पर आधारित रणनीतिक निर्णय
- व्यवसाय रणनीति के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा सेट का उपयोग
- शुरुआती स्तर
- लचीला अनुसूची
- अवधि: 6 महीने, 3 घंटे/सप्ताह
4. उन्नत व्यवसायिक विश्लेषण विशेषज्ञता
कोलोराडो बोल्डर विश्वविद्यालय द्वारा पेश किया गया यह प्रमाणन अकादमिक पेशेवरों और अनुभवी पрак्टिशनरों को एक साथ लाता है। यह वास्तविक दुनिया के डेटा विश्लेषण पर केंद्रित है जो व्यवसायों को बढ़ाने, लाभ बढ़ाने और शेयरधारकों के लिए अधिकतम मूल्य बनाने में मदद कर सकता है। आप एसक्यूएल कोड का उपयोग करके डेटा निकालने और हेरफेर करने, विवरणात्मक, प्रेडिक्टिव और प्रेस्क्रिप्टिव विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय विधियों को निष्पादित करने, और विश्लेषणात्मक परिणामों की व्याख्या और प्रस्तुति करने में कौशल प्राप्त करेंगे।
इस प्रमाणन के मुख्य पहलू हैं:
- व्यवसाय और सरल डेटाबेस मॉडल के संकल्पनात्मक मॉडल
- निर्णय लेने के लिए मॉडल विकसित करें
- बुनियादी एक्सेल और सॉफ्टवेयर टूल एनालिटिक सॉल्वर प्लेटफॉर्म (एएसपी)
- मध्यवर्ती स्तर
- अवधि: 5 महीने, 3 घंटे/सप्ताह
जैसा कि हमारी दुनिया में सब कुछ तेजी से डेटा पर निर्भर हो रहा है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण हो रही है, डेटा साइंस कौशल महत्वपूर्ण हैं। यह भी महत्वपूर्ण है कि इन कौशलों को डेटा वैज्ञानिक करियर का पीछा करने वालों तक ही सीमित नहीं किया जाए। वे संगठन में अन्य कर्मचारियों के लिए भी महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि बदलते कार्य वातावरण के लिए हर किसी को कम से कम एक डेटा वैज्ञानिक की तरह सोचने की आवश्यकता है। इनमें से एक या एक से अधिक प्रमाणन पूरा करके, आप उन व्यक्तियों में से एक के रूप में मूल्यांकित किए जाएंगे।












