行业认证
7 项最佳数据科学认证（2024 年 XNUMX 月）
Unite.AI 致力于严格的编辑标准。 当您点击我们评论的产品链接时，我们可能会收到补偿。 请查看我们的 会员披露.
随着我们深入人工智能和技术世界，数据科学变得越来越重要，这意味着对熟练数据科学家的需求也在增长。 由于我们几乎所有事情都高度依赖数据，因此它是目前最热门的职业之一。 数据科学是一个复杂的领域，因此认证可以帮助您脱颖而出。
以下是顶级大数据和数据科学认证：
1. DataCamp 专业证书
与我们推荐的其他认证不同， DataCamp 是唯一一个注重终身学习的项目。 从 340 多个互动课程和 90 多个现实项目中进行选择。 事实上，超过 350,000 名学生和超过 1,600 家公司已经使用了 DataCamp。
DataCamp 使用与大多数在线课程完全不同的方法。
1. 评估您的技能并跟踪进度
2. 通过完成交互式在线课程来学习
3. 练习快速的日常挑战
4.运用所学知识解决实际问题。
该计划提供沉浸式学习，具有以下特点：
- 互动练习
- 短片
- 现场编码会议
- 不同职业轨迹的认证
- 所有技能级别
- 数据分析师（使用 R 或 Python）职业轨迹大约需要 60 小时才能完成。
- 数据科学家（使用 R 或 Python）职业轨迹大约需要 90-100 小时才能完成。
2. IBM数据科学专业证书
IBM 的此专业证书面向那些对数据科学或机器学习职业感兴趣的人，因为它将有助于培养必要的技能和经验。它向所有人开放，无需具备计算机科学或语言编程经验。共有 9 门在线课程，涵盖开源工具和库、Python、数据库、SQL、数据可视化、数据分析、统计分析、预测建模和机器学习算法等。
以下是该认证的一些主要方面：
- IBM Cloud 实践练习
- 真实的数据科学工具和真实世界的数据集
- IBM 的数字徽章
- 初级水平
- 持续时间：10 个月，5 小时/周
3. 使用 R 的数据科学认证课程
这个自定进度的专业证书可帮助您培养应对现实世界数据分析挑战所需的技能。 本课程包含对 K 均值聚类、决策树、随机森林和 Naive 的概念理解
以下是该认证的一些主要方面：
- 案例研究：无监督学习、推荐引擎、深度学习等等。
- R软件环境
- 在线课程
- 专家指导
- 持续时间：5周
折扣代码高达 35% 折扣： 教育联盟
4. 数据科学 Python 认证培训
这项顶级认证针对那些希望通过机器学习和高级分析构建和部署端到端解决方案的人。 它包括从头开始学习数据科学概念，并涵盖了继续更高级主题之前的基础知识。 一些主要主题包括数据分析、深度洞察、数据准备、可视化分析和机器学习。
以下是该认证的一些主要方面：
- 使用Python的不同应用程序
- 讨论 UNIX/Windows 上的 Python 脚本
- 值、类型、变量
- 操作数和表达式
- 专家指导
- 在线课程
- 持续时间：7周
折扣代码高达 35% 折扣： 教育联盟
5. 业务分析专业
该认证与宾夕法尼亚大学沃顿商学院共同开发，是大数据分析的基础介绍。 它专门针对营销、人力资源、运营和财务等商业专业。 这是一门初学者课程，不需要任何分析经验。
以下是该认证的主要方面：
- 5 部分课程：客户分析、人员分析、会计分析、运营分析和业务分析顶点
- 基于数据的战略决策
- 使用真实世界的数据集制定业务策略
- 初级水平
- 灵活可变的时间表
- 持续时间：6 个月，3 小时/周
6. 高级业务分析专业化
科罗拉多大学博尔德分校提供的这项认证汇集了学术专业人士和经验丰富的从业人员。 它专注于现实世界的数据分析，可以帮助发展业务、增加利润并为股东创造最大价值。 您将获得使用 SQL 代码提取和操作数据、执行描述性、预测性和规范性分析的统计方法以及解释和呈现分析结果的技能。
以下是该认证的主要方面：
- 业务概念模型和简单数据库模型
- 开发决策模型
- 基本 Excel 和软件工具 Analytic Solver Platform (ASP)
- 中级
- 持续时间：5 个月，3 小时/周
随着世界上的一切很快变得依赖于数据，并且人工智能在许多领域变得至关重要，数据科学技能至关重要。 同样重要的是要认识到这些技能不仅限于那些从事数据科学家职业的人。 它们对于组织中的其他员工同样重要，因为不断变化的工作环境要求每个人至少像数据科学家一样思考。 通过完成其中一项或多项认证，您将被视为其中一员。
7. R编程：R用于数据科学的高级分析
该认证由 Udemy 并且一直是该平台上评价最高的课程之一。 将您的 R & R 工作室技能提升到新的水平。 数据分析、数据科学、商业统计分析、GGPlot2。 本课程旨在帮助您为现实世界做好准备，并提供以下内容：
- 如何在 R 中准备用于分析的数据
- 如何在R中执行中值插补法
- 如何在 R 中使用日期时间
- 什么是列表以及如何使用它们
- Apply 函数族是什么
- 如何使用 apply()、lapply() 和 sapply() 代替循环
- 如何将自己的函数嵌套在 apply-type 函数中
- 如何相互嵌套 apply()、lapply() 和 sapply() 函数
- 初级或中级
- 时长：6 小时
