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Die 7 besten Data Science-Zertifizierungen (Juli 2024)

Aktualisiert on

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Datenwissenschaft wird immer wichtiger, je tiefer wir in die Welt der KI und Technologie eintauchen, was bedeutet, dass auch der Bedarf an kompetenten Datenwissenschaftlern wächst. Es ist derzeit eine der Top-Berufe, da wir bei praktisch allem stark auf Daten angewiesen sind. Da Datenwissenschaft ein komplexes Gebiet ist, kann Ihnen eine Zertifizierung dabei helfen, sich von anderen abzuheben.

Hier ist ein Blick auf die Top-Zertifizierungen für Big Data und Data Science:

1. DataCamp Professional-Zertifikate 

Im Gegensatz zu den anderen Zertifizierungen, die wir empfehlen, DataCamp ist das einzige Programm, das sich auf lebenslanges Lernen konzentriert. Wählen Sie aus über 340 interaktiven Kursen und über 90 realen Projekten. Tatsächlich haben über 350,000 Studenten und über 1,600 Unternehmen DataCamp genutzt.

DataCamp verwendet eine völlig andere Methodik als die meisten Online-Kurse.

1. Bewerten Sie Ihre Fähigkeiten und verfolgen Sie den Fortschritt
2. Lernen Sie, indem Sie interaktive Online-Kurse absolvieren
3. Üben Sie mit schnellen täglichen Herausforderungen
4. Wenden Sie das Gelernte an, um reale Probleme zu lösen.

Dieses Programm bietet immersives Lernen und bietet Folgendes:

  • Interaktive Übungen
  • Kurze Videos
  • Live-Codierungssitzungen
  • Zertifizierungen für verschiedene Karrierewege
  • Alle Fähigkeitsstufen
  • Die Karriere als Datenanalyst (mit R oder Python) dauert etwa 60 Stunden.
  • Die Karriere als Data Scientist (mit R oder Python) dauert etwa 90–100 Stunden.

2. IBM Data Science Professional-Zertifikat 

Dieses Berufszertifikat von IBM richtet sich an diejenigen, die an einer Karriere in den Bereichen Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen interessiert sind, da es dabei hilft, die erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen zu entwickeln. Es steht allen offen, es sind keine Vorkenntnisse in Informatik oder Sprachprogrammierung erforderlich. Es gibt insgesamt 9 Online-Kurse, die Themen wie Open-Source-Tools und -Bibliotheken, Python, Datenbanken, SQL, Datenvisualisierung, Datenanalyse, statistische Analyse, prädiktive Modellierung und Algorithmen für maschinelles Lernen abdecken.

Hier sind einige der Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

  • Praktische Praxis in der IBM Cloud
  • Echte Data-Science-Tools und reale Datensätze
  • Digitales Abzeichen von IBM
  • Anfängerlevel
  • Dauer: 10 Monate, 5 Stunden/Woche

3. Data Science-Zertifizierungskurs mit R

Dieses professionelle Zertifikat im Selbststudium hilft Ihnen, die Fähigkeiten zu entwickeln, die Sie für die Bewältigung realer Datenanalyseherausforderungen benötigen. Dieser Kurs umfasst ein konzeptionelles Verständnis von K-Means-Clustering, Entscheidungsbäumen, Random Forest und Naive

Hier sind einige der Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

  • Fallstudien: Unüberwachtes Lernen, Empfehlungsmaschinen, Deep Learning und vieles mehr.
  • R-Softwareumgebung
  • Live-Online-Kurse
  • Experteneinweisung
  • Dauer: 5-Wochen

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4. Python-Zertifizierungstraining für Data Science

Diese Top-Zertifizierung richtet sich an diejenigen, die End-to-End-Lösungen mit maschinellem Lernen und erweiterten Analysen entwickeln und bereitstellen möchten. Es beinhaltet das Erlernen von Data-Science-Konzepten von Grund auf und behandelt die Grundlagen, bevor es zu fortgeschritteneren Themen übergeht. Zu den Hauptthemen gehören Datenanalyse, tiefe Einblicke, Datenvorbereitung, visuelle Analysen und maschinelles Lernen.

Hier ein Blick auf einige der Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

  • Verschiedene Anwendungen, in denen Python verwendet wird
  • Besprechen Sie Python-Skripte unter UNIX/Windows
  • Werte, Typen, Variablen
  • Operanden und Ausdrücke
  • Experteneinweisung
  • Live-Online-Kurse
  • Dauer: 7-Wochen

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5. Spezialisierung auf Business Analytics 

Diese mit der Wharton School der University of Pennsylvania entwickelte Zertifizierung ist eine grundlegende Einführung in die Big-Data-Analyse. Es richtet sich speziell an Wirtschaftsberufe wie Marketing, Personalwesen, Betrieb und Finanzen. Es handelt sich um einen Anfängerkurs, für den keine Vorkenntnisse in der Analytik erforderlich sind.

Hier sind die Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

  • 5-teiliger Kurs: Customer Analytics, People Analytics, Accounting Analytics, Operations Analytics und Business Analytics Capstone
  • Strategische Entscheidungen basierend auf Daten
  • Nutzung realer Datensätze für die Geschäftsstrategie
  • Anfängerlevel
  • Flexibler Zeitplan
  • Dauer: 6 Monate, 3 Stunden/Woche 

6. Erweiterte Business Analytics-Spezialisierung

Diese von der University of Colorado Boulder angebotene Zertifizierung bringt akademische Fachleute und erfahrene Praktiker zusammen. Der Schwerpunkt liegt auf realen Datenanalysen, die dazu beitragen können, Unternehmen auszubauen, Gewinne zu steigern und maximalen Wert für Aktionäre zu schaffen. Sie erwerben Kenntnisse im Extrahieren und Bearbeiten von Daten mithilfe von SQL-Code, im Ausführen statistischer Methoden für deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen sowie im Interpretieren und Präsentieren von Analyseergebnissen.

Hier sind die Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

  • Konzeptionelle Geschäftsmodelle und einfache Datenbankmodelle
  • Entwickeln Sie Modelle zur Entscheidungsfindung
  • Grundlegendes Excel- und Softwaretool Analytic Solver Platform (ASP)
  • Mittelstufe
  • Dauer: 5 Monate, 3 Stunden/Woche

Da alles in unserer Welt schnell auf Daten angewiesen ist und künstliche Intelligenz in vielen Bereichen immer wichtiger wird, sind datenwissenschaftliche Fähigkeiten von entscheidender Bedeutung. Es ist auch wichtig zu erkennen, dass diese Fähigkeiten nicht nur auf diejenigen beschränkt sind, die eine Karriere als Datenwissenschaftler anstreben. Sie sind für andere Mitarbeiter in einer Organisation ebenso wichtig, da das sich verändernde Arbeitsumfeld von jedem verlangt, zumindest wie ein Datenwissenschaftler zu denken. Durch den Abschluss einer oder mehrerer dieser Zertifizierungen werden Sie als einer dieser Menschen geschätzt.

7. R-Programmierung: Advanced Analytics In R für Data Science

Diese Zertifizierung wird angeboten von Udemy und ist durchweg einer der am höchsten bewerteten Kurse auf dieser Plattform. Bringen Sie Ihre R&R Studio-Fähigkeiten auf die nächste Stufe. Datenanalyse, Datenwissenschaft, statistische Analyse in der Wirtschaft, GGPlot2. Dieser Kurs soll Sie auf die reale Welt vorbereiten und bietet Folgendes:

  • So bereiten Sie Daten für die Analyse in R vor
  • So führen Sie die Median-Imputationsmethode in R durch
  • So arbeiten Sie mit Datums- und Uhrzeitangaben in R
  • Was Listen sind und wie man sie verwendet
  • Was ist die Apply-Funktionsfamilie?
  • So verwenden Sie apply(), lapply() und sapply() anstelle von Schleifen
  • So verschachteln Sie Ihre eigenen Funktionen in Funktionen vom Typ „Apply“.
  • So verschachteln Sie die Funktionen apply(), lapply() und sapply() ineinander
  • Anfänger- oder Mittelstufe
  • Dauer: 6 Stunden

Alex McFarland ist ein KI-Journalist und Autor, der sich mit den neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz beschäftigt. Er hat mit zahlreichen KI-Startups und Publikationen weltweit zusammengearbeitet.