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7개의 "최고" 데이터 과학 인증(2024년 XNUMX월)

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AI와 기술의 세계에 깊이 파고들면서 데이터 사이언스가 더욱 중요해지고 있으며, 이는 유능한 데이터 사이언티스트에 대한 필요성도 커지고 있음을 의미합니다. 거의 모든 것에 대한 데이터 의존도가 높기 때문에 현재 최고의 직업 중 하나입니다. 데이터 과학은 복잡한 분야이므로 인증을 통해 두각을 나타낼 수 있습니다.

다음은 최고의 빅 데이터 및 데이터 과학 인증을 살펴봅니다.

1. DataCamp 전문 인증서 

우리가 추천하는 다른 자격증과 달리, DataCamp 평생 학습에 초점을 맞춘 유일한 프로그램입니다. 340개 이상의 대화형 과정과 90개 이상의 실제 프로젝트 중에서 선택하세요. 실제로 350,000명 이상의 학생과 1,600개 이상의 회사가 DataCamp를 사용했습니다.

DataCamp는 대부분의 온라인 코스와 완전히 다른 방법론을 사용합니다.

1. 기술 평가 및 진행 상황 추적
2. 대화형 온라인 과정을 완료하여 학습
3. 빠른 일일 도전으로 연습
4. 실제 문제를 해결하기 위해 배운 것을 적용하십시오.

이 프로그램은 몰입형 학습을 제공하며 다음과 같은 특징이 있습니다.

  • 대화식 연습
  • 짧은 비디오
  • 라이브 코딩 세션
  • 다양한 경력 트랙에 대한 인증
  • 모든 기술 수준
  • 데이터 분석가(R 또는 Python 포함) 경력 트랙을 완료하는 데 약 60시간이 걸립니다.
  • 데이터 과학자(R 또는 Python 사용) 경력 트랙을 완료하는 데 약 90-100시간이 걸립니다.

2. IBM Data Science Professional 인증서 

IBM의 이 전문 자격증은 필요한 기술과 경험을 개발하는 데 도움이 되므로 데이터 과학이나 기계 학습 분야의 경력에 ​​관심이 있는 사람들을 대상으로 합니다. 컴퓨터 과학이나 언어 프로그래밍에 대한 이전 경험이 없어도 누구에게나 열려 있습니다. 오픈 소스 도구 및 라이브러리, Python, 데이터베이스, SQL, 데이터 시각화, 데이터 분석, 통계 분석, 예측 모델링, 기계 학습 알고리즘 등을 다루는 총 9개의 온라인 강좌가 있습니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

  • IBM Cloud의 실습
  • 실제 데이터 과학 도구 및 실제 데이터 세트
  • IBM의 디지털 배지
  • 초급
  • 기간: 10개월, 5시간/주

3. R을 활용한 데이터 사이언스 자격증 과정

이 자기 주도식 Professional Certificate는 실제 데이터 분석 문제를 처리하는 데 필요한 기술을 개발하는 데 도움이 됩니다. 이 과정은 K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest 및 Naive에 대한 개념적 이해를 포함합니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

  • 사례 연구: 비지도 학습, 추천 엔진, 딥 러닝 등.
  • R 소프트웨어 환경
  • 라이브 온라인 수업
  • 전문가 교육
  • 기간: 5주

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4. 데이터 과학을 위한 Python 인증 교육

이 최고의 인증은 기계 학습 및 고급 분석을 통해 종단 간 솔루션을 구축하고 배포하려는 사람들을 대상으로 합니다. 여기에는 처음부터 데이터 과학 개념 학습이 포함되며 고급 주제로 이동하기 전에 기본 사항을 다룹니다. 일부 주요 주제에는 데이터 분석, 심층 통찰력, 데이터 준비, 시각적 분석 및 기계 학습이 포함됩니다.

다음은 이 인증의 주요 측면 중 일부입니다.

  • Python이 사용되는 다양한 응용 프로그램
  • UNIX/Windows의 Python 스크립트 토론
  • 값, 유형, 변수
  • 피연산자 및 표현식
  • 전문가 교육
  • 라이브 온라인 수업
  • 기간: 7주

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5. 비즈니스 분석 전문화 

펜실베니아 대학의 Wharton School에서 개발한 이 인증은 빅 데이터 분석에 대한 기본 소개입니다. 특히 마케팅, 인적 자원, 운영 및 재무와 같은 비즈니스 전문직을 대상으로 합니다. 분석에 대한 사전 경험이 필요하지 않은 초급 과정입니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

  • 5부 코스: Customer Analytics, People Analytics, Accounting Analytics, Operations Analytics 및 Business Analytics Capstone
  • 데이터에 기반한 전략적 의사결정
  • 비즈니스 전략을 위한 실제 데이터 세트 사용
  • 초급
  • 유연한 일정
  • 기간: 6개월, 3시간/주 

6. 고급 비즈니스 분석 전문화

University of Colorado Boulder에서 제공하는 이 인증은 학계 전문가와 숙련된 실무자를 하나로 모읍니다. 비즈니스 성장, 수익 증대, 주주를 위한 최대 가치 창출에 도움이 되는 실제 데이터 분석에 중점을 둡니다. SQL 코드를 사용하여 데이터를 추출 및 조작하고 기술, 예측 및 규정 분석을 위한 통계 방법을 실행하고 분석 결과를 해석 및 제시하는 기술을 습득하게 됩니다.

이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.

  • 비즈니스 및 단순 데이터베이스 모델의 개념적 모델
  • 의사 결정을 위한 모델 개발
  • 기본 Excel 및 소프트웨어 도구 ASP(Analytic Solver Platform)
  • 중급
  • 기간: 5개월, 3시간/주

세상의 모든 것이 빠르게 데이터에 의존하고 많은 분야에서 인공 지능이 중요해짐에 따라 데이터 과학 기술이 필수적입니다. 이러한 기술이 데이터 과학자 경력을 추구하는 사람들에게만 국한되지 않는다는 점을 인식하는 것도 중요합니다. 변화하는 업무 환경은 모든 사람이 적어도 데이터 과학자처럼 생각하도록 요구하기 때문에 조직의 다른 직원에게도 마찬가지로 중요합니다. 이러한 인증 중 하나 이상을 완료하면 해당 개인 중 한 명으로 평가됩니다.

7. R 프로그래밍 : 데이터 과학을위한 R의 고급 분석

이 인증은 Udemy 지속적으로 이 플랫폼에서 가장 높은 평가를 받는 코스 중 하나입니다. R & R 스튜디오 기술을 한 단계 끌어올리세요. 데이터 분석, 데이터 과학, 비즈니스 통계 분석, GGPlot2. 이 과정은 실제 세계에 대비하도록 설계되었으며 다음을 제공합니다.

  • R에서 분석을 위해 데이터를 준비하는 방법
  • R에서 중앙값 전가 방법을 수행하는 방법
  • R에서 날짜-시간으로 작업하는 방법
  • 목록의 정의 및 사용 방법
  • Apply 기능군이란?
  • 루프 대신 apply(), lapply() 및 sapply()를 사용하는 방법
  • 적용 유형 함수 내에 자신의 함수를 중첩하는 방법
  • apply(), lapply() 및 sapply() 함수를 서로 중첩하는 방법
  • 초급 또는 중급 수준
  • 기간: 6시간

Alex McFarland는 인공 지능의 최신 개발을 탐구하는 AI 저널리스트이자 작가입니다. 그는 전 세계 수많은 AI 스타트업 및 출판물과 협력해 왔습니다.