数据科学家含金量最高的5个数据科学认证,先马后看!
共 4864字,需浏览 10分钟
·
2020-08-24 04:04
大数据文摘出品
来源:medium
编译:李雷
尽管关于这个话题的文章不计其数,但文本作者想要找寻那种为大部分数据科学家所用而又有特色的工具及其认证。这些认证有的是免费的,有的比较便宜,但都值得尝试。
不过,这还是要取决于你在数据科学领域的关注重点和发展方向。在数据科学从业的道路上,每个人想要获得证书的原因有很多;有的证书可能很直白,例如数据科学证书,有的可能没那么直白,例如Python编程证书。随着课堂教学的减少,在线学习的地位与日俱增,逐渐成为数据科学从业者的必备良品。过去,在线课程和认证总让人觉得不靠谱,而如今,不光老板们越来越期待它们给企业带来提升,你也可以向利用它们老板证明,无论处在什么职位,你都可以提高自己的技能。
作者拥有南方卫理公会大学数据科学教育理学硕士学位,尽管这是通过线上获得的,但没有哪个雇主认为它会比普通的硕士要低级。同样,当他在面试时拿出数据科学证书和其他通过非传统教育形式(如网课)获得的证书时,几位招聘经理也十分喜欢,并且给他们留下了深刻的印象。除了具有不同形式的学习经验,他还具备数据科学家的专业经验,而这正是雇主们所期待的。此外,作者对一些工具和平台非常了解,这也给他的日常工作带来很大的帮助。
在下文中,作者将介绍五个可以提升数据科学职业生涯的认证。
TensorFlow SAS IBM Data Science — Python Tableau Google Machine Learning Summary References
神经网络 生成对抗网络(GAN) 图像分类 文本分类 回归 提升树 时间序列预测 等等
完成课程的人中有40%开启了新的职业生涯 12%的人获得升职加薪
学习了这个系列课程的人中有21%开启了新的职业生涯
50%的人获得升职加薪
什么是数据科学? 数据科学工具(Jupyter Notebook,RStudio IDE等) 数据科学方法论(算力,部署等) Python与数据科学和AI(类型,变量,类模块等) 数据科学中的的数据库和SQL(结构化查询语言等) 使用Python进行数据分析(Pandas,Numpy和Scipy库等) 使用Python进行数据可视化(Matplotlib,Seaborn等) 使用Python进行机器学习(分类,聚类等) 终极数据科学应用(RESTful API调用,Folium等)
完成课程的人中46%开启了新的职业生涯 19%的人升职加薪
模型摄取数据的可视化表示 探索性数据分析 变动和趋势分析 令人印象深刻的可视化数据科学模型指标
界定ML问题 开发ML模型 构建ML解决方案 自动化和编排ML管道 准备和处理数据 监控,优化和维护ML解决方案
通过将新业务挑战转化为ML用例来界定机器学习问题; 使用SDLC(软件开发生命周期)最佳实践来构建ML解决方案架构; 通过设计数据管道进行数据准备和处理; ML模型开发与量产化; 带有CI(持续集成)/ CD(持续交付)测试和部署的ML管道自动化和编排; 具有性能调优和模型再训练标识的ML解决方案的监控,优化和维护。
https://www.tensorflow.org/certificate
https://www.coursera.org/professional-certificates/sas-programming
https://www.tableau.com/learn/certification/desktop-specialist
https://cloud.google.com/certification/machine-learning-engineer
免!费!
阿里大数据训练营重磅开启!
贾扬清亲自出品,阿里技术专家亲自授课
3天get阿里大数据独门绝学!
入门Flink、Spark等开源技术知识
更有实战讲解!
扫码get你的专属训练营!
实习/全职编辑记者招聘ing
加入我们,亲身体验一家专业科技媒体采写的每个细节,在最有前景的行业,和一群遍布全球最优秀的人一起成长。坐标北京·清华东门,在大数据文摘主页对话页回复“招聘”了解详情。简历请直接发送至zz@bigdatadigest.cn