Лучшие сертификаты в области науки о данных

Мнение

Лучшие сертификаты в области науки о данных

… То, что я считаю лучшим из каталога Indeed

Вступление
Сертифицированный Google профессиональный инженер по данным
Инженер по машинному обучению данных Google
Профессиональный сертификат IBM Data Science
Сертифицированный специалист по данным Microsoft Azure Data Scientist
Резюме
использованная литература

Вступление

Вместо того, чтобы получать от двадцати до тридцати сертификатов по науке о данных, я буду обсуждать четыре наиболее важных, по моему мнению, сертификата от авторитетного источника. Качества, которые я оцениваю, включают, но не ограничиваются: охватываемые темы, вау-фактор и бренд. Будучи одновременно аналитиком и специалистом по анализу данных в течение последних нескольких лет, я продолжал понимать, что является ключом к успеху в области науки о данных. С учетом сказанного, я буду обсуждать основные сертификаты по науке о данных, как было решено Indeed [2], а также то, что я считаю лучшими из этих четырех лучших сертификатов.

Сертифицированный Google профессиональный инженер по данным

Первая сертификация может быть для некоторых неожиданностью, потому что основное внимание уделяется другой области. Тем не менее, я считаю, что навыки и функции инженерии данных аналогичны навыкам, которые вы бы использовали в качестве специалиста по данным. Я также думаю, что у вас будет конкурентное преимущество, потому что вы будете разбираться не только в науке о данных, но и в инженерии данных.

Вот некоторые из вещей, которые этот экзамен будет оценивать для Сертификации профессионального инженера по данным [4]:

Проектирование систем обработки данных

→ хранение технологий, конвейерная обработка данных и другие инструменты, такие как BigQuery, Dataflow, Apache Spark и Cloud Composer, а также перенос хранилищ данных

Создание и ввод в действие систем обработки данных

→ такие инструменты, как Cloud Bigtable, Cloud SQL с затратами на хранение и производительностью, очистка данных, преобразование и интеграция источников данных

Используйте модели машинного обучения

→ использование предварительно созданных моделей машинного обучения, таких как Vision API, AutoML Vision, с Dialogflow, повторное обучение моделей с помощью AI Platform Prediction, использование графического процессора, различия между регрессией, классификацией, контролируемыми и неконтролируемыми моделями, а также их соответствующие метрики оценки

Обеспечение качества решения

→ безопасность и соответствие требованиям, включая шифрование, API предотвращения потери данных, а также облачный мониторинг и переносимость приложений.

В целом, этот сертификат скажет работодателям, что вы невероятно разносторонний специалист по данным. Изучив науку о данных на различных образовательных платформах, я могу сказать, что этот предлагает проверить навыки, которым не так много учат, поэтому вы станете более конкурентоспособным кандидатом. Наконец, эта сертификация получена от Google, который хорошо известен в технологической индустрии.

Вот некоторые логистические моменты для этой сертификации:

2 часа
$200
Английский и японский языки доступны
Множественный выбор
Под контролем онлайн или на месте
Рекомендуем иметь опыт работы с Google Cloud

Инженер по машинному обучению данных Google

Опять же, еще одна сертификация, которая относится не к самой науке о данных, а к более конкретной теме в области науки о данных, то есть машинному обучению. Многие специалисты по обработке данных могут почувствовать себя слишком комфортно, только работая в Jupyter Notebook, поэтому к тому времени, когда им придется внедрить модель в производство, на веб-сайте или в мобильном приложении, это может оказаться невероятно сложным, как это делают многие образовательные программы. знаю, научите этому понятию. Лучше всего изучить операции машинного обучения, чтобы вы могли работать всесторонне и эффективнее.

Специалист по машинному обучению Google Professional [6] оценит следующие аспекты этой сертификации:

Обсуждение проблем машинного обучения

→ преобразование бизнес-задач в сценарии использования машинного обучения с помощью таких инструментов, как AutoML, определение типа проблемы, например, классификация или кластеризация, и исследование ключевых показателей успеха машинного обучения.

Архитектура решений машинного обучения

→ масштабирование решений машинного обучения с помощью таких инструментов, как Kubeflow, разработка функций, автоматизация, оркестровка и мониторинг

Разработка систем подготовки и обработки данных

→ исследовательский анализ данных, также известный как EDA, а также основы визуализации и статистики, а также очистка наборов данных с проверкой данных, обучающими наборами данных, отсутствующими значениями, выбросами и утечкой данных

Разработка моделей машинного обучения

→ прием различных типов поездов, включая CSV, JSON или паркет и базы данных, а также определенных концепций, таких как настройка гиперпараметров, в дополнение к распределенному обучению и контейнерному обслуживанию

Автоматизация и оркестровка конвейеров машинного обучения

→ проектирование конвейера обучения, m с такими вещами, как оркестровка, например, Cloud Compose, Apache Airflow

Мониторинг, оптимизация и поддержка решений машинного обучения

→ стратегии регистрации моделей, переобучение и настройка производительности моделей, а также оптимизация этих конвейеров для обучения

В целом, эта сертификация больше похожа на саму науку о данных и определенно покажет работодателям, а также вам самому, что вы компетентны не только в создании своих моделей, но и в их развертывании в производственной среде.

Вот некоторые логистические моменты для этой сертификации:

2 часа
$200
английский
Множественный выбор
Онлайн-защита или личный контроль

Профессиональный сертификат IBM Data Science

Для этого сертификата вы не только пройдете тест, но и выучите материал, а затем пройдете соответствующее тестирование после слов. Эта сертификация также полностью посвящена самой науке о данных, что, конечно, очень полезно для изучения и тестирования. Еще одним преимуществом является то, что эта программа предлагается через Coursera от IBM, которые являются уважаемыми компаниями.

Вот 10 курсов, на которые вы зарегистрируетесь для получения Профессионального сертификата IBM Data Science [8]:

Что такое Data Science?
Инструменты для науки о данных
Методология Data Science
Python для науки о данных, искусственного интеллекта и разработки
Проект Python для науки о данных
Базы данных и SQL для науки о данных с Python
Анализ данных с помощью Python
Визуализация данных с помощью Python
Машинное обучение с Python
Краеугольный камень прикладной науки о данных

Как видите, эти курсы включают в себя много Python, который я предпочитаю, но некоторые могут предпочесть R вместо этого, поэтому, если это то, что вы хотите делать на работе, тогда было бы лучше записаться в программу, которая фокусируется на Р.

Вот несколько важных моментов, которые следует учитывать при выборе этой программы и сертификации:

Программа курсов
100% онлайн
Начальный уровень
Гибкий график
Обычно на выполнение уходит 11 месяцев (так что это более длительный срок, но потому что он ориентирован на обучение)
Английский с субтитрами на английском, арабском, французском, португальском (европейском), итальянском, вьетнамском, немецком, русском, испанском, персидском, турецком

Сертифицированный специалист по данным Microsoft Azure Data Scientist Associate

Как видите, мы включаем в себя множество основных игроков технологических компаний, и Microsoft не исключение. Это также еще одна уважаемая компания, и может быть полезно узнать, потренироваться или испытать любой из них. Эта программа представляет собой смесь всех вышеперечисленных сертификатов, которые мы уже обсуждали. В основном вы сдаете сертификационный экзамен, но также можете бесплатно подготовиться в режиме онлайн или под руководством инструктора, что стоит денег.

Вот основные навыки, которые вы можете ожидать от этого экзамена для Сертифицированного Microsoft Azure Data Scientist Associate [10]:

Управление ресурсами Azure для машинного обучения

→ создать рабочее место машинного обучения Azure, управлять данными, управлять вычислениями для экспериментов, внедрять безопасность и контроль доступа, а также настраивать среду разработки

Экспериментируйте и обучайте модели

→ создавать модели с помощью конструктора, запускать сценарии обучения моделей, генерировать метрики, автоматизировать с помощью оптимальных моделей и настраивать гиперпараметры

Развертывание и внедрение решений машинного обучения

→ выберите вычислительные ресурсы для развертывания модели, разверните модели как службу, управляйте моделью, создайте конвейер для пакетного вывода, опубликуйте конвейер как веб-службу и примените практики ML Ops

Внедрение ответственного машинного обучения

→ использовать пояснители моделей для интерпретации моделей, описывать справедливость моделей и соображения конфиденциальности

Для меня эта сертификация может быть самой простой - в хорошем смысле. Он хорошо описывает основные части процесса машинного обучения. Несмотря на то, что он называется наукой о данных, он сосредоточен на операциях машинного обучения.

Резюме

В целом, если вы сможете выполнить все эти программы, я думаю, что вы более чем квалифицированы, чтобы стать специалистом по данным. Эти сертификаты очень хорошо подходят для популярных платформ и инструментов, а также для процесса науки о данных, который включает бизнес-задачи, анализ данных, моделирование науки о данных, а также операции и развертывание машинного обучения. Конечно, если вы подаете заявку непосредственно в эти компании, вы будете выглядеть еще более подходящим. Имейте в виду, что я взял их из списка Indeed, основанного на моем мнении, и на самом деле есть еще много других, в которых вы могли бы зарегистрироваться.

Подводя итог, вот четыре главных сертификата 2021 года в области науки о данных из более крупного каталога от Indeed:

* Google Certified Professional Data Engineer
* Google Data Machine Learning Engineer
* IBM Data Science Professional Certificate
* Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

Надеюсь, моя статья была вам интересна и полезна. Не стесняйтесь оставлять комментарии ниже, если вы согласны или не согласны с этими сертификатами для науки о данных. Почему или почему нет? Какие еще факторы, по вашему мнению, важно отметить при сертификации? Конечно, их можно прояснить еще больше, но я надеюсь, что смог пролить свет на основные сертификаты для специалистов по данным.

Спасибо за чтение!

Я не связан ни с одной из этих компаний.

Не стесняйтесь проверить мой профиль, Matt Przybyla, и другие статьи, а также подписаться на получение уведомлений по электронной почте для моих блогов, перейдя по ссылке ниже, или нажав на значок подписки вверху экрана рядом со значком подписки, и свяжитесь со мной в LinkedIn, если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии.

Ссылка для подписки: https://datascience2.medium.com/subscribe