Die 18 besten Data Science-Zertifizierungen • BUOM
5. April 2021
Die Interpretation und Analyse von Daten ist ein wachsender Bedarf am modernen Arbeitsplatz. Unternehmen verlassen sich auf die Erkenntnisse von Datenwissenschaftlern, um Entscheidungen zu treffen, die vom täglichen Betrieb bis hin zu groß angelegten Prozessen reichen. In diesem Artikel erklären wir, welche Zertifizierungen einem Datenwissenschaftler dabei helfen können, sein Branchenwissen zu erweitern, Erfahrungen zu sammeln und seine Fähigkeiten aufzuwerten.
Was ist ein Datenwissenschaftler?
Ein Datenwissenschaftler ist ein Analyst, der Informationen sammelt und nutzt, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Wie Wissenschaftler durchsuchen sie große Datenmengen nach Mustern und Erkenntnissen und kombinieren IT- und Geschäftswissen, um Trends zu identifizieren. Sie müssen über fundierte Kenntnisse in Codierung und statistischen Computersprachen, Rechenwerkzeugen und Datenpräsentationssoftware verfügen. Datenwissenschaftler nutzen ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um Ideen mit Teammitgliedern auszutauschen, von der IT über das Marketing bis hin zum oberen Management.
Vorteile des Erwerbs von Zertifizierungen in Data Science
Zertifizierungen führender Branchenorganisationen oder Unternehmen genießen weithin Anerkennung und Wertschätzung. Der Erwerb von Zertifizierungen in Data Science verbindet akademisches Lernen mit realem Branchenwissen. Wenn Sie zertifiziert werden, müssen Sie:
Zeigen Sie potenziellen Arbeitgebern Ihr Engagement für Weiterbildung und berufliche Weiterentwicklung.
Wenn Sie über die aktuellen Branchenpraktiken auf dem Laufenden bleiben, verschaffen Sie sich bei der Einstellung einen Vorteil.
Verständnis grundlegender und fortgeschrittener Techniken für die Arbeit mit Branchentools und -software
Fügen Sie in Ihrem Lebenslauf bestimmte, von Arbeitgebern gewünschte Zertifizierungen ein.
Sie werden möglicherweise feststellen, dass einige Zertifizierungen in bestimmten Phasen Ihrer Karriere nützlicher sind, und bei einigen müssen Sie möglicherweise auch über mindestens fünf, 10 und 15 Jahre Erfahrung verfügen, um sich für die Zertifizierung zu qualifizieren. Darüber hinaus laufen viele Zertifizierungen nach drei bis fünf Jahren ab und erfordern eine Rezertifizierung.
Die besten Data Science-Zertifizierungen für Ihre Karriere
Datenwissenschaftler können Zertifizierungen von Berufsverbänden oder Unternehmen erwerben, die sich auf bestimmte Computerplattformen spezialisiert haben. Mitglieder des Institute for Operations Research and Management Sciences (INFORMS), einem professionellen Netzwerk von Datenwissenschaftlern, können Ermäßigungen auf bestimmte Schulungen erhalten. Die meisten Studienprogramme sind online verfügbar, einige sind auf persönlichen Testseiten verfügbar.
Hier ist eine Liste der besten Zertifizierungen, die Sie als Datenwissenschaftler erwerben können, um Ihre Branchenkenntnisse zu verbessern und Ihre technischen Fähigkeiten zu validieren:
1. Certified Analytics Professional (CAP)
Diese Zertifizierung bietet Einblicke in Big Data, konzentriert sich jedoch nicht auf eine bestimmte kommerzielle Plattform. Sie müssen die Prüfung zum Associate Certified Analytics Professional bestehen, bevor Sie Ihre CAP-Zertifizierung erhalten können. Die CAP-Zertifizierungskosten werden für INFORMS-Mitglieder reduziert. Das CAP-Zertifikat ist drei Jahre gültig.
2. Data Science Council of America (DASCA), Senior Scientist (SDS)
Die SDS-Zertifizierung ist in fünf Bereiche unterteilt, die unterschiedliche Erfahrungsniveaus erfordern. Um diese Zertifizierung zu erhalten, benötigen Sie zunächst einen Bachelor-Abschluss und mindestens fünf Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science, um den ersten Kurs abzuschließen. Für andere Studiengänge ist neben anderen Zertifizierungen ein Master-Abschluss erforderlich. Informieren Sie sich daher unbedingt über die spezifischen Programmvoraussetzungen. SDS ist ein facettenreiches Programm, das ein breites Spektrum an Fachwissen abdeckt. Das Zertifikat ist fünf Jahre gültig.
3. Chief Data Scientist (PDS) des Data Science Council of America (DASCA)
Dieses Programm besteht aus vier Tracks, die jeweils mindestens 10 Jahre Erfahrung als Datenwissenschaftler erfordern. Die Tracks konzentrieren sich auf fortgeschrittene Themen für hochrangige Analysen und Technologien. Um drei der vier Studiengänge abzuschließen, benötigen Sie einen Masterabschluss. Diese Zertifizierung läuft nicht ab, aber die Kosten pro Kurs sind höher als bei den meisten Prüfungen.
4. Open Certified Data Scientist (Open CDS)
Die Open CDS-Zertifizierung wird durch Bewerbungsprüfung und Prüfung durch den Vorstand statt durch herkömmliche Kursarbeiten und Prüfungen abgeschlossen. Ihre Zertifizierung basiert auf der Erfahrung im Abschluss von drei Zertifizierungsstufen: Certified Data Scientist, Master Certified Data Scientist und Distinguished Certified Data Scientist. Das Open CDS-Zertifikat läuft nicht ab.
5. SAS-zertifizierter Big-Data-Spezialist
Teilnehmer dieses Programms müssen über Programmier- und SAS- oder andere Computersprachenerfahrung verfügen. Diese Zertifizierung umfasst neun Kurse, die Grundlagen der Statistik und Datenanalyse, beliebte Data-Science-Tools, Programmierung und Kommunikation abdecken. Diese Zertifizierung läuft nicht ab.
6. SAS-zertifizierter Advanced Analytics-Spezialist
Diese SAS-Zertifizierung bietet Schulungen in prädiktiver Modellierung, Zeitreihenprognose, maschinellem Lernen und Datenoptimierungstechniken. In diesem Programm müssen Sie neun Kurse und drei Prüfungen absolvieren, um ein Zertifikat zu erhalten. Sie benötigen außerdem mindestens sechs Monate Programmiererfahrung in SAS oder einer anderen Programmiersprache. Dieser Kurs wird denjenigen empfohlen, die über mindestens sechs Monate Erfahrung im Umgang mit Geschäftsdaten verfügen. Dieses Zertifikat hat kein Ablaufdatum.
7. SAS-zertifizierter Datenwissenschaftler
Dieser Kurs wird mit früheren SAS-Zertifizierungen kombiniert, um Ihnen eine zusätzliche Auszeichnung zu verleihen. Sie müssen vorherige Kurse absolvieren, um sich für dieses Programm zu qualifizieren, das Schulungen zur Datenverwaltung und -verbesserung bietet, einschließlich des Zugriffs auf und der Datenverwaltung. Außerdem erfahren Sie, wie Sie mit Datenvisualisierungstools arbeiten. Wie bei anderen SAS-Programmen läuft die SAS Data Scientist-Zertifizierung nie ab.
8. Von Google zertifizierter professioneller Dateningenieur
Für diejenigen, die mit der Google Cloud Platform (GCP) vertraut sind: Dies ist eine Prüfung zur Bestätigung Ihres Wissens. Ihr GCP-Wissen über maschinelle Lernmodelle wird getestet, vom Design über den Betrieb bis hin zur Sicherheit. Ihre Anmeldeinformationen für diese Zertifizierung verfallen nicht.
9. Google Data Machine Learning
Die Google Data Machine Learning-Zertifizierung führt Sie durch drei Kurse, die sich stark auf die Datenanalyse mithilfe der Google Cloud Platform konzentrieren. Es bietet auch Module mit den Schwerpunkten Data Engineering und maschinelles Lernen für Datenwissenschaftler an. Dieses Zertifikat hat kein Ablaufdatum.
10. Cloudera Certified Associate Data Analyst
Diese Zertifizierung testet Ihr Wissen in Bezug auf Cloudera-Unternehmenssoftware. Die Prüfung konzentriert sich auf Ihre Erfahrung in der Analyse, Programmierung und Verwaltung der Cloudera-Plattform. Dies sind grundlegende Fähigkeiten für einen Datenwissenschaftler, weshalb diese Zertifizierung für diejenigen nützlich ist, die gerade erst in den Bereich der Datenwissenschaft einsteigen. Dieses Zertifikat läuft nach zwei Jahren ab.
11. Cloudera-zertifizierter Spezialist: CCP Data Engineer
Um diese Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie zunächst die Cloudera Associate Data Analyst-Prüfung bestehen. Cloudera bezeichnet das CCP Data Engineer-Programm als eine strenge und anspruchsvolle leistungsbasierte Zertifizierung, die umfassende Kenntnisse der Datenwissenschaft erfordert. Diese Zertifizierung ist nützlich für Datenwissenschaftler, die Produktionsumgebungen entwerfen und entwickeln. In dieser vierstündigen Prüfung lösen Sie eine Reihe von Kundenproblemen mithilfe eines Cloudera Enterprise-Clusters. CCP-Ausweise sind drei Jahre lang gültig.
12. IBM Data Science Professional-Zertifikat
Diese neunstufige Zertifizierung umfasst:
Datenanalyse und Visualisierung
Data Science-Methodik
Datenbanken, Python und SQL
Maschinelles Lernen
Open-Source-Tools
Eckpfeiler der angewandten Datenwissenschaft
Melden Sie sich für dieses Programm für ein Online-Abonnement an und absolvieren Sie die Kurse in Ihrem eigenen Tempo. Fügen Sie nach Abschluss Ihres Studiums Ihrem Lebenslauf ein Portfolio mit Projekten hinzu. Das empfohlene Tempo für dieses Programm beträgt etwa drei Monate und die Zertifizierung läuft nicht ab.
13. Dell EMC Data Science Track (Data Science Associate und Data Science Specialist)
Mit der Dell EMC-Zertifizierung können Sie zwei Schulungsstufen absolvieren. Zunächst erwerben Sie ein Associate-Zertifikat in Big Data Analytics und Grundlagen der Datenwissenschaft. Anschließend nehmen Sie an Kursen für das Spezialprogramm teil, die Visualisierungstechniken, Plattformen wie Hive, Hadoop, HBase und Pig, fortgeschrittene Analysetechniken und die Verarbeitung natürlicher Sprache abdecken.
14. Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE): Datenmanagement und Analyse
Diese Zertifizierung von Microsoft ist Teil eines umfassenderen Angebots an IT-Kenntnissen und -Spezialitäten, einschließlich Datenwissenschaft. Die Studiengänge im Bereich Data Science umfassen Datenanalyse und -verwaltung sowie Geschäftsanwendungen. Da es sich um einen Test auf Expertenebene handelt, benötigen Sie eine MCSE-Vorzertifizierung, um diese Zertifizierung zu erhalten. Die Microsoft Data Management Analytics-Zertifizierung dauert drei Jahre.
15. Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
Laut Microsoft ist das Programm für Datenwissenschaftler konzipiert, die maschinelles Lernen nutzen, um „Modelle zu trainieren, zu bewerten und bereitzustellen, die Geschäftsprobleme lösen“. Diese Prüfung deckt datenwissenschaftliche Fähigkeiten wie prädiktive Analysen, KI-Lösungen und Verarbeitung natürlicher Sprache ab und konzentriert sich auf die Definition und Vorbereitung der Entwicklungsumgebung durch Design und Simulation. Diese Zertifizierung läuft nicht ab.
16. Oracle Business Analytics
Oracle verfügt über einige der weltweit am häufigsten verwendeten Datenbankprogramme und Computersprachen, darunter MySQL und Java. Viele Unternehmen nutzen Oracle Business Intelligence (BI)-Tools, daher kann die Zertifizierung in einem Oracle BI-Kurs eine sinnvolle Ergänzung Ihrer Fähigkeiten sein. Oracle bietet eine Vielzahl von Online- und Präsenzprüfungen an, um Ihr technisches Wissen zu testen.
17. Zertifizierter MongoDB-Entwickler
Datenwissenschaftler nutzen zunehmend NoSQL-Datenbanken für Geschäftsanalysen. MongoDB bietet eine der wenigen NoSQL-Zertifizierungen. Zertifizierte Fachkräfte können sich entweder als Entwicklerassistent oder als Datenbankadministratorassistent qualifizieren. Die Vorbereitung auf die Prüfung ist durch Online-Kurse kostenlos. MongoDB-Zertifikate verfallen nicht.
18. Institut für Operations Research und Managementwissenschaften (INFORMS), Certified Analytics Professional (CAP)
INFORMS bietet proprietäre Zertifizierungen mit Schulungen in der Entwicklung analytischer Methoden, Modellbildung und Lebenszyklusmanagement, analytischen Fragen und Datenerfassung sowie Implementierungstechniken. Diese Prüfung konzentriert sich nicht auf eine bestimmte Plattform, sondern deckt eine Reihe analytischer Prozesse ab, die auf die Datenwissenschaft anwendbar sind. Sie benötigen einen Bachelor-Abschluss und mindestens drei Jahre Berufserfahrung in der Analytik. INFORMS verlangt von den Kandidaten außerdem, dass sie ihre Fähigkeiten durch einen aktuellen oder früheren Arbeitgeber überprüfen.
Tipps zur Zertifikatsauswahl
Hier sind einige Faktoren, die Sie bei der Entscheidung für eine Data Science-Zertifizierung berücksichtigen sollten:
Wählen Sie basierend auf Ihrem Karriereniveau: Je nachdem, wo Sie sich in Ihrer Karriere befinden, können bestimmte Zertifizierungen für Sie nützlicher sein. Für Einsteiger sind umfassende Zertifizierungen eine gute Idee, die die Grundlage für eine Ausbildung auf Expertenniveau bilden.
Konzentrieren Sie sich auf bestimmte Fähigkeiten: Sie können Ihre Zertifizierung auf einen bestimmten Aspekt der Datenwissenschaft konzentrieren, beispielsweise Architektur, Analyse oder Ingenieurwesen.
Trainieren Sie auf bestimmten Plattformen: Arbeitgeber suchen häufig nach bestimmten Zertifizierungen für Plattformen wie R, SQL, Hadoop, Python und Java.