7 "bästa" datavetenskapscertifieringar (maj 2024)

Datavetenskap blir allt viktigare när vi dyker djupare in i världen av AI och teknologi, vilket innebär att behovet av skickliga datavetare också ökar. Det är en av de bästa karriärerna just nu på grund av vårt höga beroende av data för praktiskt taget allt. Datavetenskap är ett komplext område, så en certifiering kan hjälpa dig att sticka ut.

Här är en titt på de bästa certifieringarna för big data och datavetenskap:

1. DataCamp Professional-certifikat 

Till skillnad från de andra certifieringarna som vi rekommenderar, DataCamp är det enda programmet som fokuserar på livslångt lärande. Välj bland över 340 interaktiva kurser och över 90 verkliga projekt. Faktum är att över 350,000 1,600 studenter och över XNUMX XNUMX företag har använt DataCamp.

DataCamp använder en helt annan metodik än de flesta onlinekurser.

1. Bedöm dina färdigheter och spåra framsteg
2. Lär dig genom att slutföra interaktiva onlinekurser
3. Öva med snabba dagliga utmaningar
4. Tillämpa det du har lärt dig för att lösa reella problem.

Detta program erbjuder uppslukande lärande och har följande:

• Interaktiva övningar
• Korta videor
• Live kodningssessioner
• Certifieringar för olika karriärspår
• Alla färdighetsnivåer
• Data Analyst (med R eller Python) karriärspår tar cirka 60 timmar att slutföra.
• Data Scientist (med R eller Python) karriärspår tar cirka 90-100 timmar att slutföra.

2. IBM Data Science Professional Certificate 

Detta professionella certifikat från IBM riktar sig till dem som är intresserade av en karriär inom datavetenskap eller maskininlärning, eftersom det kommer att hjälpa till att utveckla nödvändiga färdigheter och erfarenheter. Det är öppet för alla, utan tidigare erfarenhet av datavetenskap eller språkprogrammering behövs. Det finns totalt 9 onlinekurser som täcker saker som verktyg och bibliotek med öppen källkod, Python, databaser, SQL, datavisualisering, dataanalys, statistisk analys, prediktiv modellering och maskininlärningsalgoritmer.

Här är några av de viktigaste aspekterna av denna certifiering:

• Praktisk övning i IBM Cloud
• Verkliga datavetenskapliga verktyg och verkliga datamängder
• Digitalt märke från IBM
• Nybörjarnivå
• Varaktighet: 10 månader, 5 timmar/vecka

3. Data Science Certification Course med R

Detta professionella certifikat i egen takt hjälper dig att utveckla de färdigheter som behövs för att hantera verkliga dataanalysutmaningar. Den här kursen omfattar en konceptuell förståelse av K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest och Naive

Här är några av de viktigaste aspekterna av denna certifiering:

• Fallstudier: oövervakat lärande, rekommendationsmotorer, djupinlärning och mycket mer.
• R mjukvarumiljö
• Live online klasser
• Expertinstruktion
• Varaktighet: 5 veckor

Rabattkod Upp till 35 % rabatt: EDUUNITEAI 

4. Python-certifieringsutbildning för datavetenskap

Denna toppcertifiering riktar sig till dem som vill bygga och distribuera end-to-end-lösningar med maskininlärning och avancerad analys. Det inkluderar att lära sig datavetenskapliga koncept från grunden, och det täcker grunderna innan du går vidare till mer avancerade ämnen. Några av huvudämnena inkluderar dataanalys, djupa insikter, dataförberedelser, visuell analys och maskininlärning.

Här är en titt på några av de viktigaste aspekterna av denna certifiering:

• Olika applikationer där Python används
• Diskutera Python-skript på UNIX/Windows
• Värden, typer, variabler
• Operander och uttryck
• Expertinstruktion
• Live online klasser
• Varaktighet: 7 veckor

Rabattkod Upp till 35 % rabatt: EDUUNITEAI 

5. Specialisering inom Business Analytics 

Denna certifiering utvecklad med Wharton School vid University of Pennsylvania är en grundläggande introduktion till big data-analys. Det är specifikt inriktat på affärsyrken som marknadsföring, mänskliga resurser, drift och ekonomi. Det är en nybörjarkurs som inte kräver någon tidigare erfarenhet av analys.

Här är de viktigaste aspekterna av denna certifiering:

• Kurs i 5 delar: Customer Analytics, People Analytics, Accounting Analytics, Operations Analytics och Business Analytics Capstone
• Strategiska beslut baserade på data
• Använda verkliga datamängder för affärsstrategi
• Nybörjarnivå
• Flexibelt schema
• Varaktighet: 6 månader, 3 timmar/vecka 

6. Avancerad Business Analytics specialisering

Denna certifiering som erbjuds av University of Colorado Boulder sammanför akademiska yrkesverksamma och erfarna utövare. Den fokuserar på verkliga dataanalyser som kan hjälpa företag att växa, öka vinsten och skapa maximalt värde för aktieägarna. Du kommer att få färdigheter i att extrahera och manipulera data med hjälp av SQL-kod, exekvera statistiska metoder för beskrivande, prediktiv och preskriptiv analys samt tolka och presentera analytiska resultat.

Här är de viktigaste aspekterna av denna certifiering:

• Konceptuella affärsmodeller och enkla databasmodeller
• Utveckla modeller för beslutsfattande
• Grundläggande Excel och mjukvaruverktyg Analytic Solver Platform (ASP)
• Mellannivå
• Varaktighet: 5 månader, 3 timmar/vecka

Eftersom allt i vår värld snabbt blir beroende av data, och eftersom artificiell intelligens blir avgörande i många sektorer, är datavetenskapliga färdigheter avgörande. Det är också viktigt att inse att dessa färdigheter inte bara är begränsade till dem som ägnar sig åt en datavetenskapskarriär. De är lika viktiga för andra anställda i en organisation, eftersom den föränderliga arbetsmiljön kräver att alla åtminstone tänker som en datavetare. Genom att fylla i en eller flera av dessa certifieringar kommer du att värderas som en av dessa individer.

7. R-programmering: Advanced Analytics In R för datavetenskap

Denna certifiering erbjuds av Udemy och är genomgående en av de högst betygsatta kurserna på denna plattform. Ta dina R & R-studiofärdigheter till nästa nivå. Dataanalys, datavetenskap, statistisk analys i näringslivet, GGPlot2. Den här kursen är utformad för att förbereda dig för den verkliga världen och erbjuder följande:

• Hur man förbereder data för analys i R
• Hur man utför medianimputationsmetoden i R
• Hur man arbetar med datum-tider i R
• Vad listor är och hur man använder dem
• Vad är Apply-familjen av funktioner
• Hur man använder application(), lapply() och sapply() istället för loops
• Så här kapslar du dina egna funktioner i funktioner av tillämpningstyp
• Hur man kapslar application(), lapply() och sapply() funktioner inom varandra
• Nybörjare eller medelnivå
• Längd: 6 timmar