7 beste datavitenskapelige sertifiseringer (juli 2024)

Datavitenskap blir mer avgjørende etter hvert som vi dykker dypere inn i verden av AI og teknologi, noe som betyr at behovet for dyktige dataforskere også øker. Det er en av de beste karrierene akkurat nå på grunn av vår høye avhengighet av data for praktisk talt alt. Datavitenskap er et komplekst felt, så en sertifisering kan hjelpe deg å skille deg ut.

Her er en titt på de beste big data- og datavitenskapssertifiseringene:

1. DataCamp profesjonelle sertifikater 

I motsetning til de andre sertifiseringene vi anbefaler, DataCamp er det eneste programmet som fokuserer på livslang læring. Velg mellom over 340 interaktive kurs og over 90 virkelige prosjekter. Faktisk har over 350,000 1,600 studenter og over XNUMX XNUMX selskaper brukt DataCamp.

DataCamp bruker en helt annen metodikk enn de fleste nettkurs.

1. Vurder ferdighetene dine og spor fremgang
2. Lær ved å fullføre interaktive nettkurs
3. Øv med raske daglige utfordringer
4. Bruk det du har lært for å løse reelle problemer.

Dette programmet tilbyr oppslukende læring og har følgende:

• Interaktive øvelser
• Korte videoer
• Live koding økter
• Sertifiseringer for ulike karrierespor
• Alle ferdighetsnivåer
• Data Analyst (med R eller Python) karrierespor tar omtrent 60 timer å fullføre.
• Data Scientist (med R eller Python) karrierespor tar omtrent 90–100 timer å fullføre.

2. IBM Data Science Professional Certificate 

Dette profesjonelle sertifikatet fra IBM er rettet mot de som er interessert i en karriere innen datavitenskap eller maskinlæring, da det vil bidra til å utvikle nødvendige ferdigheter og erfaring. Den er åpen for alle, uten tidligere erfaring innen informatikk eller språkprogrammering. Det er totalt 9 nettkurs, som dekker ting som åpen kildekode-verktøy og biblioteker, Python, databaser, SQL, datavisualisering, dataanalyse, statistisk analyse, prediktiv modellering og maskinlæringsalgoritmer.

Her er noen av hovedaspektene ved denne sertifiseringen:

• Praktisk praksis i IBM Cloud
• Ekte datavitenskapelige verktøy og datasett fra den virkelige verden
• Digitalt merke fra IBM
• Begynnernivå
• Varighet: 10 måneder, 5 timer/uke

3. Data Science-sertifiseringskurs med R

Dette profesjonelle sertifikatet i egen fart hjelper deg med å utvikle ferdighetene som trengs for å håndtere dataanalyseutfordringer i den virkelige verden. Dette kurset omfatter en konseptuell forståelse av K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest og Naive

Her er noen av hovedaspektene ved denne sertifiseringen:

• Kasusstudier: Uovervåket læring, anbefalingsmotorer, dyp læring og mye mer.
• R programvaremiljø
• Live Online Classes
• Ekspertinstruksjon
• Varighet: 5 uker

Rabattkode opptil 35 % rabatt: EDUUNITEAI 

4. Python-sertifiseringstrening for datavitenskap

Denne toppsertifiseringen er rettet mot de som ønsker å bygge og distribuere ende-til-ende-løsninger med maskinlæring og avansert analyse. Den inkluderer læring av datavitenskapelige konsepter fra bunnen av, og den dekker det grunnleggende før du går videre til mer avanserte emner. Noen av hovedemnene inkluderer dataanalyse, dyp innsikt, dataforberedelse, visuell analyse og maskinlæring.

Her er en titt på noen av hovedaspektene ved denne sertifiseringen:

• Ulike applikasjoner der Python brukes
• Diskuter Python-skript på UNIX/Windows
• Verdier, typer, variabler
• Operander og uttrykk
• Ekspertinstruksjon
• Live Online Classes
• Varighet: 7 uker

Rabattkode opptil 35 % rabatt: EDUUNITEAI 

5. Spesialisering i Business Analytics 

Denne sertifiseringen utviklet med Wharton School ved University of Pennsylvania er en grunnleggende introduksjon til big data-analyse. Det er spesielt rettet mot forretningsyrker som markedsføring, menneskelige ressurser, drift og økonomi. Det er et nybegynnerkurs som ikke krever noen tidligere erfaring i analyse.

Her er hovedaspektene ved denne sertifiseringen:

• 5-delt kurs: Customer Analytics, People Analytics, Accounting Analytics, Operations Analytics og Business Analytics Capstone
• Strategiske beslutninger basert på data
• Bruk av virkelige datasett for forretningsstrategi
• Begynnernivå
• Fleksibel tidsplan
• Varighet: 6 måneder, 3 timer/uke 

6. Avansert spesialisering i Business Analytics

Denne sertifiseringen som tilbys av University of Colorado Boulder samler akademiske fagfolk og erfarne utøvere. Den fokuserer på dataanalyser i den virkelige verden som kan bidra til å vokse virksomheter, øke fortjenesten og skape maksimal verdi for aksjonærene. Du vil få ferdigheter i å trekke ut og manipulere data ved hjelp av SQL-kode, utføre statistiske metoder for beskrivende, prediktiv og preskriptiv analyse, og tolke og presentere analytiske resultater.

Her er hovedaspektene ved denne sertifiseringen:

• Konseptuelle forretningsmodeller og enkle databasemodeller
• Utvikle modeller for beslutningstaking
• Grunnleggende Excel og programvareverktøy Analytic Solver Platform (ASP)
• Mellomnivå
• Varighet: 5 måneder, 3 timer/uke

Ettersom alt i vår verden raskt blir avhengig av data, og ettersom kunstig intelligens blir avgjørende i mange sektorer, er datavitenskapelige ferdigheter avgjørende. Det er også viktig å erkjenne at disse ferdighetene ikke bare er begrenset til de som forfølger en dataforskerkarriere. De er like viktige for andre ansatte i en organisasjon, ettersom det skiftende arbeidsmiljøet krever at alle i det minste tenker som en dataforsker. Ved å fullføre en eller flere av disse sertifiseringene vil du bli verdsatt som en av disse personene.

7. R-programmering: Advanced Analytics In R For Data Science

Denne sertifiseringen tilbys av Udemy og er konsekvent et av kursene med høyest rangering på denne plattformen. Ta ferdighetene dine i R & R-studioet til neste nivå. Dataanalyse, datavitenskap, statistisk analyse i næringslivet, GGPlot2. Dette kurset er laget for å forberede deg på den virkelige verden og tilbyr følgende:

• Hvordan forberede data for analyse i R
• Hvordan utføre median imputeringsmetoden i R
• Hvordan jobbe med dato-klokkeslett i R
• Hva lister er og hvordan du bruker dem
• Hva Apply-funksjonsfamilien er
• Hvordan bruke application(), lapply() og sapply() i stedet for loops
• Hvordan legge inn dine egne funksjoner i funksjoner av applikasjonstype
• How to nest application(), lapply() og sapply() funksjoner innenfor hverandre
• Nybegynner eller middels nivå
• Varighet: 6 timer