ต้นขั้ว 7 ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล "ดีที่สุด" (เมษายน 2024)
เชื่อมต่อกับเรา

การรับรอง

7 ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล “ดีที่สุด” (เมษายน 2024)

วันที่อัพเดท on

Unite.AI ยึดมั่นในมาตรฐานด้านบรรณาธิการที่เข้มงวด เราอาจได้รับค่าตอบแทนเมื่อคุณคลิกลิงก์ไปยังผลิตภัณฑ์ที่เรารีวิว โปรดดูของเรา การเปิดเผยพันธมิตร.

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อเราดำดิ่งสู่โลกของ AI และเทคโนโลยี ซึ่งหมายความว่าความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความเชี่ยวชาญก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน เป็นหนึ่งในอาชีพอันดับต้น ๆ ในขณะนี้ เนื่องจากการพึ่งพาข้อมูลสูงสำหรับแทบทุกอย่าง วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่ซับซ้อน ดังนั้นการรับรองสามารถช่วยให้คุณโดดเด่นได้

นี่คือการดูการรับรองข้อมูลขนาดใหญ่และวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำ:

1. ใบรับรองระดับมืออาชีพของ DataCamp 

ไม่เหมือนกับการรับรองอื่น ๆ ที่เราแนะนำ ค่ายข้อมูล เป็นหลักสูตรเดียวที่เน้นการเรียนรู้ตลอดชีวิต เลือกจากหลักสูตรเชิงโต้ตอบกว่า 340 หลักสูตร และโครงการในชีวิตจริงกว่า 90 โครงการ มีนักเรียนมากกว่า 350,000 คน และบริษัทกว่า 1,600 แห่งที่ใช้ DataCamp

DataCamp ใช้วิธีการที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับหลักสูตรออนไลน์ส่วนใหญ่

1. ประเมินทักษะของคุณและติดตามความคืบหน้า
2. เรียนรู้โดยจบหลักสูตรออนไลน์เชิงโต้ตอบ
3. ฝึกฝนด้วยความท้าทายรายวันอย่างรวดเร็ว
4. ใช้สิ่งที่คุณได้เรียนรู้เพื่อแก้ปัญหาจริง

โปรแกรมนี้นำเสนอการเรียนรู้แบบดื่มด่ำและมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:

  • แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบ
  • วิดีโอสั้น ๆ
  • เซสชั่นการเข้ารหัสสด
  • ใบรับรองสำหรับเส้นทางอาชีพต่างๆ
  • ทุกระดับความสามารถ
  • เส้นทางอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล (ด้วย R หรือ Python) ใช้เวลาประมาณ 60 ชั่วโมงจึงจะสำเร็จ
  • เส้นทางอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (ด้วย R หรือ Python) ใช้เวลาประมาณ 90-100 ชั่วโมงจึงจะเสร็จสมบูรณ์

2. ใบรับรองผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลของ IBM Data 

ประกาศนียบัตรวิชาชีพจาก IBM นี้มุ่งเป้าไปที่ผู้ที่สนใจในอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากจะช่วยพัฒนาทักษะและประสบการณ์ที่จำเป็น เปิดกว้างสำหรับทุกคน โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือการเขียนโปรแกรมภาษามาก่อน มีหลักสูตรออนไลน์ทั้งหมด 9 หลักสูตร ครอบคลุมสิ่งต่างๆ เช่น เครื่องมือและไลบรารีโอเพ่นซอร์ส, Python, ฐานข้อมูล, SQL, การสร้างภาพข้อมูล, การวิเคราะห์ข้อมูล, การวิเคราะห์ทางสถิติ, การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

นี่คือประเด็นหลักบางประการของการรับรองนี้:

  • การฝึกปฏิบัติจริงใน IBM Cloud
  • เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลจริงและชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
  • ป้ายดิจิทัลจาก IBM
  • ระดับเริ่มต้น
  • Duration: 10 เดือน 5 ชั่วโมง/สัปดาห์

3. หลักสูตรการรับรอง Data Science โดยใช้ R

ประกาศนียบัตรวิชาชีพที่เรียนรู้ด้วยตนเองนี้ช่วยให้คุณพัฒนาทักษะที่จำเป็นในการจัดการกับความท้าทายในการวิเคราะห์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง หลักสูตรนี้ครอบคลุมความเข้าใจเชิงแนวคิดของ K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest และ Naive

นี่คือประเด็นหลักบางประการของการรับรองนี้:

  • กรณีศึกษา: การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล เครื่องมือแนะนำ การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย
  • สภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ R
  • เรียนสดออนไลน์
  • คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ
  • Duration: 5 สัปดาห์

รหัสส่วนลด ลดสูงสุด 35%: การศึกษา 

4. การฝึกอบรมการรับรอง Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การรับรองสูงสุดนี้มุ่งเป้าไปที่ผู้ที่ต้องการสร้างและปรับใช้โซลูชันแบบ end-to-end ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ขั้นสูง รวมถึงการเรียนรู้แนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น และครอบคลุมพื้นฐานก่อนที่จะไปยังหัวข้อขั้นสูงเพิ่มเติม หัวข้อหลักบางส่วน ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลเชิงลึก การเตรียมข้อมูล การวิเคราะห์ด้วยภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง

ต่อไปนี้คือประเด็นหลักบางประการของการรับรองนี้:

  • แอปพลิเคชั่นต่าง ๆ ที่ใช้ Python
  • สนทนาเกี่ยวกับสคริปต์ Python บน UNIX/Windows
  • ค่า ประเภท ตัวแปร
  • ตัวดำเนินการและนิพจน์
  • คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ
  • เรียนสดออนไลน์
  • Duration: 7 สัปดาห์

รหัสส่วนลด ลดสูงสุด 35%: การศึกษา 

5. ความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ธุรกิจ 

การรับรองนี้พัฒนาร่วมกับ Wharton School of the University of Pennsylvania เป็นการแนะนำพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ มีจุดมุ่งหมายโดยเฉพาะสำหรับวิชาชีพด้านธุรกิจ เช่น การตลาด ทรัพยากรบุคคล การดำเนินงาน และการเงิน เป็นหลักสูตรเริ่มต้นที่ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านการวิเคราะห์มาก่อน

นี่คือประเด็นหลักของการรับรองนี้:

  • หลักสูตร 5 ส่วน: Customer Analytics, People Analytics, Accounting Analytics, Operations Analytics และ Business Analytics Capstone
  • การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์จากข้อมูล
  • การใช้ชุดข้อมูลจริงสำหรับกลยุทธ์ทางธุรกิจ
  • ระดับเริ่มต้น
  • กำหนดการแบบยืดหยุ่น
  • Duration: 6 เดือน 3 ชั่วโมง/สัปดาห์ 

6. ความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ธุรกิจขั้นสูง

การรับรองนี้นำเสนอโดย University of Colorado Boulder เป็นการรวมตัวของนักวิชาการและผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์ โดยมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่สามารถช่วยให้ธุรกิจเติบโต เพิ่มผลกำไร และสร้างมูลค่าสูงสุดให้กับผู้ถือหุ้น คุณจะได้รับทักษะในการแยกและจัดการข้อมูลโดยใช้รหัส SQL ดำเนินการตามวิธีการทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์เชิงพรรณนา การคาดการณ์ และเชิงพรรณนา ตลอดจนการตีความและการนำเสนอผลการวิเคราะห์

นี่คือประเด็นหลักของการรับรองนี้:

  • โมเดลเชิงแนวคิดของธุรกิจและโมเดลฐานข้อมูลอย่างง่าย
  • พัฒนาแบบจำลองเพื่อการตัดสินใจ
  • Excel พื้นฐานและเครื่องมือซอฟต์แวร์ Analytic Solver Platform (ASP)
  • ระดับกลาง
  • Duration: 5 เดือน 3 ชั่วโมง/สัปดาห์

เนื่องจากทุกสิ่งในโลกของเราต้องพึ่งพาข้อมูลอย่างรวดเร็ว และในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นส่วนสำคัญในหลายภาคส่วน ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าทักษะเหล่านี้ไม่ได้จำกัดเฉพาะผู้ที่ประกอบอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญต่อพนักงานคนอื่นๆ ในองค์กรพอๆ กัน เนื่องจากสภาพแวดล้อมการทำงานที่เปลี่ยนแปลงทำให้ทุกคนต้องคิดแบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอย่างน้อย เมื่อทำการรับรองเหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งรายการ คุณจะถือว่าเป็นหนึ่งในบุคคลเหล่านั้น

7. การเขียนโปรแกรม R: การวิเคราะห์ขั้นสูงใน R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การรับรองนี้นำเสนอโดย Udemy และเป็นหนึ่งในหลักสูตรที่ได้รับคะแนนสูงสุดบนแพลตฟอร์มนี้อย่างต่อเนื่อง ยกระดับทักษะ R & R Studio ของคุณไปอีกขั้น การวิเคราะห์ข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติในธุรกิจ GGPlot2 หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อเตรียมคุณให้พร้อมสำหรับโลกแห่งความเป็นจริงและเสนอสิ่งต่อไปนี้:

  • วิธีเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ในอาร์
  • วิธีทำวิธีการใส่ค่ามัธยฐานในอาร์
  • วิธีทำงานกับวันที่และเวลาใน R
  • รายการคืออะไรและใช้งานอย่างไร
  • ฟังก์ชันตระกูล Apply คืออะไร
  • วิธีใช้ apply(), lapply() และ sapply() แทนลูป
  • วิธีซ้อนฟังก์ชันของคุณเองภายในฟังก์ชันประเภทใช้
  • วิธีซ้อนฟังก์ชัน apply(), lapply() และ sapply() เข้าด้วยกัน
  • ระดับเริ่มต้นหรือระดับกลาง
  • ระยะเวลา: 6 ชม

Alex McFarland เป็นนักเขียนด้านเทคโนโลยีที่ครอบคลุมการพัฒนาล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ เขาเคยร่วมงานกับสตาร์ทอัพและสิ่งพิมพ์ด้าน AI ทั่วโลก