7 „Geriausi“ duomenų mokslo sertifikatai (2024 m. gegužės mėn.)

Duomenų mokslas tampa vis svarbesnis, kai gilinamės į AI ir technologijų pasaulį, o tai reiškia, kad įgudusių duomenų mokslininkų poreikis taip pat auga. Šiuo metu tai yra viena geriausių profesijų, nes mes labai priklausome nuo beveik visko duomenų. Duomenų mokslas yra sudėtinga sritis, todėl sertifikatas gali padėti išsiskirti.

Štai populiariausių didelių duomenų ir duomenų mokslo sertifikatų apžvalga:

1. DataCamp profesionalų sertifikatai 

Skirtingai nuo kitų mūsų rekomenduojamų sertifikatų, „DataCamp“ yra vienintelė programa, kurioje pagrindinis dėmesys skiriamas mokymuisi visą gyvenimą. Pasirinkite iš daugiau nei 340 interaktyvių kursų ir daugiau nei 90 realaus gyvenimo projektų. Iš tikrųjų daugiau nei 350,000 1,600 studentų ir daugiau nei XNUMX XNUMX įmonių naudojo „DataCamp“.

„DataCamp“ naudoja visiškai kitokią metodiką nei dauguma internetinių kursų.

1. Įvertinkite savo įgūdžius ir stebėkite pažangą
2. Mokykitės baigę interaktyvius internetinius kursus
3. Praktikuokite su greitais kasdieniais iššūkiais
4. Taikykite tai, ką išmokote, spręsdami realias problemas.

Ši programa siūlo įtraukiantį mokymąsi ir turi šias funkcijas:

• Interaktyvūs pratimai
• Trumpi vaizdo įrašai
• Tiesioginės kodavimo sesijos
• Įvairių karjeros krypčių sertifikatai
• Visi įgūdžių lygiai
• Duomenų analitiko (su R arba Python) karjeros takeliu užbaigti reikia maždaug 60 valandų.
• „Data Scientist“ (su R arba „Python“) karjeros takeliu užbaigti reikia maždaug 90–100 valandų.

2. IBM Data Science profesionalo sertifikatas 

Šis IBM profesionalus sertifikatas skirtas tiems, kurie domisi duomenų mokslo ar mašininio mokymosi karjera, nes jis padės ugdyti reikiamus įgūdžius ir patirtį. Ji atvira visiems, be jokios ankstesnės informatikos ar kalbų programavimo patirties. Iš viso yra 9 internetiniai kursai, apimantys tokius dalykus kaip atvirojo kodo įrankiai ir bibliotekos, Python, duomenų bazės, SQL, duomenų vizualizacija, duomenų analizė, statistinė analizė, nuspėjamasis modeliavimas ir mašininio mokymosi algoritmai.

Štai keletas pagrindinių šio sertifikavimo aspektų:

• Praktinė praktika IBM Cloud
• Tikri duomenų mokslo įrankiai ir realaus pasaulio duomenų rinkiniai
• Skaitmeninis IBM ženklelis
• Pradedančiųjų lygis
• Trukmė: 10 mėn., 5 val./sav

3. Duomenų mokslo sertifikavimo kursas naudojant R

Šis savarankiško tempo profesionalo sertifikatas padeda ugdyti įgūdžius, reikalingus sprendžiant realaus pasaulio duomenų analizės iššūkius. Šis kursas apima konceptualų supratimą apie K-Means klasterizavimą, sprendimų medžius, atsitiktinį mišką ir naivumą.

Štai keletas pagrindinių šio sertifikavimo aspektų:

• Atvejų analizė: neprižiūrimas mokymasis, rekomendaciniai varikliai, gilus mokymasis ir daug daugiau.
• R programinės įrangos aplinka
• Tiesioginės internetinės klasės
• Eksperto instrukcija
• Trukmė: 5 savaičių

Nuolaidos kodas iki 35% nuolaida: EDUUNITEAI 

4. Python sertifikavimo mokymai duomenų mokslui

Šis geriausias sertifikatas skirtas tiems, kurie nori kurti ir diegti visapusiškus sprendimus su mašininiu mokymusi ir pažangia analize. Ji apima duomenų mokslo sąvokų mokymąsi nuo nulio ir apima pagrindus prieš pereinant prie sudėtingesnių temų. Kai kurios pagrindinės temos apima duomenų analizę, gilias įžvalgas, duomenų paruošimą, vizualinę analizę ir mašininį mokymąsi.

Štai keletas pagrindinių šio sertifikavimo aspektų:

• Įvairios programos, kuriose naudojamas Python
• Aptarkite Python scenarijus UNIX / Windows
• Reikšmės, tipai, kintamieji
• Operandai ir išraiškos
• Eksperto instrukcija
• Tiesioginės internetinės klasės
• Trukmė: 7 savaičių

Nuolaidos kodas iki 35% nuolaida: EDUUNITEAI 

5. Verslo analitikos specializacija 

Šis sertifikatas, sukurtas kartu su Pensilvanijos universiteto Wharton mokykla, yra pagrindinis įvadas į didžiųjų duomenų analizę. Ji specialiai skirta verslo profesijoms, tokioms kaip rinkodara, žmogiškieji ištekliai, operacijos ir finansai. Tai pradedančiųjų kursai, kuriems nereikia išankstinės analizės patirties.

Štai pagrindiniai šio sertifikavimo aspektai:

• 5 dalių kursas: klientų analizė, žmonių analizė, apskaitos analizė, operacijų analizė ir verslo analizės pagrindai
• Strateginiai sprendimai, pagrįsti duomenimis
• Realaus pasaulio duomenų rinkinių naudojimas verslo strategijai
• Pradedančiųjų lygis
• Lankstus grafikas
• Trukmė: 6 mėn., 3 val./sav 

6. Išplėstinė verslo analizės specializacija

Šis Kolorado universiteto Boulder sertifikatas vienija akademinius specialistus ir patyrusius praktikus. Jame pagrindinis dėmesys skiriamas realaus pasaulio duomenų analizei, kuri gali padėti plėsti verslą, padidinti pelną ir sukurti didžiausią vertę akcininkams. Įgysite įgūdžių išgauti ir apdoroti duomenis naudodami SQL kodą, vykdyti statistinius aprašomosios, nuspėjamosios ir įsakmiosios analizės metodus bei interpretuoti ir pateikti analizės rezultatus.

Štai pagrindiniai šio sertifikavimo aspektai:

• Koncepciniai verslo modeliai ir paprasti duomenų bazių modeliai
• Sukurti sprendimų priėmimo modelius
• Pagrindinė „Excel“ ir programinės įrangos įrankis „Analytic Solver Platform“ (ASP)
• Vidutinio lygio
• Trukmė: 5 mėn., 3 val./sav

Kadangi viskas mūsų pasaulyje greitai tampa priklausoma nuo duomenų, o dirbtinis intelektas tampa itin svarbus daugelyje sektorių, duomenų mokslo įgūdžiai yra gyvybiškai svarbūs. Taip pat svarbu pripažinti, kad šie įgūdžiai neapsiriboja tik tiems, kurie siekia duomenų mokslininko karjeros. Jie tokie pat svarbūs ir kitiems organizacijos darbuotojams, nes besikeičianti darbo aplinka reikalauja, kad kiekvienas bent jau mąstytų kaip duomenų mokslininkas. Užpildę vieną ar daugiau iš šių sertifikatų būsite vertinami kaip vienas iš tų asmenų.

7. R programavimas: pažangi „R“ duomenų mokslui analizė

Šį sertifikatą siūlo Udemy ir nuolat yra vienas iš aukščiausių reitingų kursų šioje platformoje. Perkelkite savo R&R studijos įgūdžius į kitą lygį. Duomenų analizė, duomenų mokslas, statistinė analizė versle, GGPlot2. Šis kursas skirtas pasiruošti realiame pasaulyje ir siūlo šiuos dalykus:

• Kaip paruošti duomenis analizei R
• Kaip atlikti medianos priskyrimo metodą R
• Kaip dirbti su datos ir laiko nustatymu R
• Kas yra sąrašai ir kaip juos naudoti
• Kas yra Apply funkcijų šeima
• Kaip naudoti App(), lapply() ir sapply() vietoj kilpų
• Kaip įdėti savo funkcijas į taikyti tipo funkcijas
• Kaip įdėti app(), lapply() ir sapply() funkcijas viena į kitą
• Pradedančiojo arba vidutinio lygio
• Trukmė: 6 valandos