Введение
Вместо того чтобы разбирать двадцать-тридцать сертификатов по науке о данных, я расскажу о четырех наиболее важных, на мой взгляд, сертификатах из авторитетных источников. Качества, которые я оцениваю, включают, но не ограничиваются: охватываемые темы, "вау-фактор" и бренд. За последние несколько лет, работая аналитиком и специалистом по анализу данных, я понял, что является ключевым фактором успеха в области науки о данных. Исходя из этого, я расскажу о лучших сертификациях в области науки о данных по версии Indeed [2], а также о четырех лучших, на мой взгляд, сертификациях.
Google Certified Professional Data Engineer
Первая сертификация может быть неожиданностью для некоторых, поскольку она посвящена другой области. Однако я считаю, что навыки и функции инженера данных схожи с навыками, которые вы будете использовать в качестве специалиста по анализу данных. Я также думаю, что у вас будет конкурентное преимущество, поскольку вы будете разбираться не только в науке о данных, но и в инженерии данных.
Вот некоторые из вещей, которые будут оцениваться на этом экзамене для получения сертификата Professional Data Engineer [4]:
Проектирование систем обработки данных
→ технологии хранения данных, конвейеризация данных и другие инструменты, такие как BigQuery, Dataflow, Apache Spark и Cloud Composer, а также миграция хранилищ данных
Создание и эксплуатация систем обработки данных
→ такие инструменты, как Cloud Bigtable, Cloud SQL, стоимость и производительность хранения данных, очистка, преобразование и интеграция источников данных.
Ввод в эксплуатацию моделей машинного обучения
→ использование готовых моделей ML, таких как Vision API, AutoML Vision, с Dialogflow, переобучение моделей с помощью AI Platform Prediction, использование GPU, различия между регрессией, классификацией, контролируемыми и неконтролируемыми моделями, а также их соответствующие метрики оценки.
Обеспечение качества решения
→ безопасность и соответствие требованиям, такие как шифрование, Data Loss Prevention API, а также облачный мониторинг и переносимость приложений.
В целом, эта сертификация скажет работодателям, что вы - невероятно всесторонне развитый специалист по анализу данных. Изучая науку о данных на различных образовательных платформах, я могу сказать, что эта сертификация предлагает проверить навыки, которым не так часто учат, поэтому вы будете более конкурентоспособным кандидатом. Наконец, этот сертификат выдан компанией Google, которая хорошо известна в технологической отрасли.
Вот некоторые логистические моменты для этой сертификации:
2 часа
$200
Возможны английский и японский языки
Множественный выбор
Проверяется онлайн или на месте
Рекомендуется иметь опыт работы с Google Cloud
Google Data Machine Learning Engineer
И снова еще одна сертификация, которая относится не к самой науке о данных, а к более конкретной теме в рамках науки о данных - машинному обучению. Многим специалистам по работе с данными может стать слишком комфортно работать только в Jupyter Notebook, поэтому к тому моменту, когда им нужно внедрить модель в производство, на сайт или в мобильное приложение, это может оказаться невероятно сложной задачей, поскольку многие образовательные программы обучают этой концепции. Лучше всего изучать операции машинного обучения, чтобы быть хорошо подготовленным и более эффективным.
Вот некоторые из вещей, которые оцениваются в рамках сертификации Google Professional Machine Learning Engineer [6]:
постановка проблем ML
→ преобразование бизнес-задач в сценарии использования ML с помощью таких инструментов, как AutoML, определение типа проблемы, например классификация или кластеризация, и изучение ключевых показателей успеха ML.
Архитектура решений ML
→ масштабирование решений ML с помощью таких инструментов, как Kubeflow, разработка функций, автоматизация, оркестровка и мониторинг.
Проектирование систем подготовки и обработки данных
→ анализ исследовательских данных, также известный как EDA, а также визуализация и основы статистики, очистка наборов данных с проверкой данных, наборы обучающих данных, недостающие значения, выбросы и утечка данных.
Разработка ML-моделей
→ ввод различных типов данных, включая CSV, JSON или parquet и базы данных, а также специфические концепции, такие как настройка гиперпараметров, в дополнение к распределенному обучению и контейнерной обработке.
Автоматизация и оркестровка конвейеров ML
→ проектирование конвейера обучения,m с такими вещами, как оркестровка, например Cloud Compose, Apache Airflow.
Мониторинг, оптимизация и поддержка решений ML
→ регистрация стратегий 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 она определенно покажет работодателям, а также вам самим, 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 очная протекция
Сертификат IBM Data Science Professional
В рамках этой сертификации вы не просто сдаете тест, но и изучаете материал, после чего проходите соответствующее тестирование. Эта сертификация также посвящена исключительно науке о данных, что, конечно, очень полезно для изучения и тестирования. Еще одним плюсом является то, что эта программа предлагается через Coursera и IBM, которые являются авторитетными компаниями.
Вот 10 курсов, которые вы будете изучать в рамках программы IBM Data Science Professional Certificate [8]:
Что такое наука о данных?
Инструменты для науки о данных
Методология науки о данных
Python для науки о данных, искусственного интеллекта и разработки
Проект на Python для Data Science
Базы данных и SQL для науки о данных с помощью Python
Анализ данных с помощью Python
Визуализация данных с помощью Python
Машинное обучение с Python
Прикладная наука о данных (Applied Data Science Capstone)
Как вы видите, эти курсы включают много Python, который я предпочитаю, но некоторые могут предпочесть R вместо него, поэтому если вы хотите заниматься этим на работе, то лучше записаться на программу, которая фокусируется на R.
Вот некоторые важные моменты, которые следует учитывать при выборе этой программы и сертификации:
Программа курсов
100% онлайн
Уровень для начинающих
Гибкий график
Обычно обучение занимает 11 месяцев (поэтому оно более длительное, но это связано с целенаправленным обучением)
Английский с субтитрами на английском, арабском, французском, португальском (европейском), итальянском, вьетнамском, немецком, русском, испанском, персидском, турецком языках
Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
Как вы можете видеть, мы включаем множество крупных игроков технологических компаний, и Microsoft не является исключением. Это также еще одна авторитетная компания, и может быть полезно, если вы либо учились, либо практиковались, либо проходили тестирование по любой из этих программ. Эта программа представляет собой некую смесь всех вышеперечисленных сертификаций, о которых мы уже говорили. В основном, вы сдаете сертификационный экзамен, но также можете подготовиться, пройдя бесплатное онлайн-обучение, или пройти обучение под руководством инструктора, что стоит денег.
Вот основные навыки, которые вы можете ожидать на этом экзамене для Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate [10]:
Управление ресурсами Azure для машинного обучения
→ создание рабочего места Azure Machine Learning, управление данными, управление вычислениями для экспериментов, реализация безопасности и контроля доступа, а также создание среды разработки.
Запуск экспериментов и обучение моделей
→ создавайте модели с помощью конструктора, запускайте сценарии обучения моделей, генерируйте метрики, автоматизируйте оптимальные модели и настраивайте гиперпараметры.
Развертывание и эксплуатация решений машинного обучения
→ выбор вычислений для развертывания моделей, развертывание моделей как сервиса, управление моделями, создание конвейера для пакетных выводов, публикация конвейера как веб-сервиса и применение практик ML Ops
Внедряйте ответственное машинное обучение
→ использовать объяснители моделей для интерпретации моделей, описывать справедливость моделей и соображения конфиденциальности.
На мой взгляд, эта сертификация может быть самой простой - в хорошем смысле этого слова. Она хорошо охватывает основные части процесса операций машинного обучения. Несмотря на то, что она обозначена как наука о данных, в ней сделан акцент на операциях машинного обучения.
Резюме
В целом, если вы сможете пройти все эти программы, я думаю, что вы более чем квалифицированы для работы специалистом по анализу данных. Эти сертификаты хорошо охватывают популярные платформы и инструменты, а также процесс науки о данных, который включает в себя бизнес-задачи, анализ данных, моделирование науки о данных, а также операции и развертывание машинного обучения. Конечно, если вы подаете документы непосредственно в эти компании, то вы будете выглядеть еще более подходящим кандидатом. Имейте в виду, что я выбрал эти программы из списка Indeed, основываясь на своем мнении, и на самом деле есть еще много других, в которые вы можете записаться.
Подводя итог, вот четыре лучших сертификации в области науки о данных в 2021 году из большего каталога Indeed:
Я надеюсь, что моя статья была для вас интересной и полезной. Пожалуйста, не стесняйтесь комментировать ниже, если вы согласны или не согласны с этими сертификациями в области науки о данных. Почему или почему нет? Какие еще факторы, по вашему мнению, важно отметить в отношении сертификаций? Конечно, их можно уточнить еще больше, но я надеюсь, что мне удалось пролить свет на лучшие сертификации для специалистов по анализу данных.
Спасибо за чтение!
