Можно получить два-три десятка сертификатов Data Science, но по-настоящему стоящих сертификационных программ в области Data Science, на мой взгляд, не так уж и много.
Я хочу рассказать о нескольких таких программах, поддерживаемых авторитетными организациями.
Я оцениваю эти программы по разным критериям.
В частности, по объему рассматриваемых в их рамках тем, по их «весу» в глазах потенциального работодателя, по репутации организации, реализующей программу.
Последние несколько лет я был одновременно специалистом по данным и специалистом по данным.
Все это время у меня развивалось понимание того, что больше всего влияет на успех человека в области Data Science (DS).
Здесь я сделаю обзор ведущих программ сертификации Data Science, включенных в список, составленный ресурсом.
Из этого списка я выбрал четыре, которые кажутся мне наиболее достойными.
Им посвящен этот материал.
Сертифицированный профессиональный инженер по обработке данных Google
→ Сертифицированный профессиональный инженер по обработке данных Google Эта программа сертификации, которую я рассматриваю в первую очередь, может кого-то удивить, поскольку она относится к другой области, чем Data Science. Но, несмотря на это, я уверен, что навыки и обязанности дата-инженера аналогичны навыкам и обязанностям специалиста по данным.
Я также думаю, что прохождение такой сертификации может стать конкурентным преимуществом на рынке труда, так как дата-сайентист, получивший такой сертификат, сможет эффективно работать не только в области науки о данных, но и в сфере данных.
инженерия.
Вот некоторые темы, которые будут проверены на экзамене:
- Проектирование систем обработки данных.
- Технологии хранения данных, построение конвейеров данных.
Специализированные инструменты — BigQuery, Dataflow, Apache Spark и Cloud Composer. Миграция хранилища данных.
- Технологии хранения данных, построение конвейеров данных.
- Создание и ввод в эксплуатацию систем обработки данных.
- Такие инструменты, как Cloud Bigtable и Cloud SQL, анализ стоимости и производительности различных решений, очистка данных, преобразование и интеграция источников данных.
- Такие инструменты, как Cloud Bigtable и Cloud SQL, анализ стоимости и производительности различных решений, очистка данных, преобразование и интеграция источников данных.
- Ввод в эксплуатацию моделей машинного обучения.
- Использование готовых моделей, таких как Vision API и AutoML Vision, с помощью DialogFlow. Переобучение моделей с использованием прогнозирования платформы AI. Использование графических процессоров, особенности задач регрессии и классификации, особенности контролируемого и неконтролируемого обучения, методы оценки качества моделей.
- Использование готовых моделей, таких как Vision API и AutoML Vision, с помощью DialogFlow. Переобучение моделей с использованием прогнозирования платформы AI. Использование графических процессоров, особенности задач регрессии и классификации, особенности контролируемого и неконтролируемого обучения, методы оценки качества моделей.
- Обеспечение качества решений.
- Безопасность, соответствие шифрованию данных, переносимость приложений, API предотвращения потери данных и облачный мониторинг.
- Безопасность, соответствие шифрованию данных, переносимость приложений, API предотвращения потери данных и облачный мониторинг.
Я изучал Data Science на различных образовательных платформах и могу сказать, что эта программа сертификации проверяет знания и навыки, которым не учат во многих местах.
В результате такой сертификат позволит вам представить себя в выгодном свете на рынке труда.
И, наконец, этот сертификат выдан компанией Google, и он более чем известен в ИТ-индустрии.
Общая информация об экзамене:
- Продолжительность: 2 часа.
- Стоимость: 200 долларов.
- Язык: английский или японский.
- Тип вопроса: вопросы с несколькими вариантами ответов.
- Способ проведения: онлайн-экзамен или обычный экзамен с контролем экзамена.
- Рекомендации: Опыт работы с Google Cloud.
Инженер по машинному обучению данных Google
→ Инженер по машинному обучению данных Google Это еще одна программа сертификации, которую также нельзя назвать программой, направленной исключительно на Data Science. Скорее, он нацелен на довольно узкую тему в рамках науки о данных.
Мы говорим о машинном обучении.
Многие ученые, работающие с данными, возможно, настолько привыкли работать в Jupyter Notebook (в конце концов, именно этому учат на большинстве курсов DS), что необходимость запуска моделей в производство, необходимость развертывания их на веб-сайте или в мобильной среде может вызвать у них серьезные трудности.
Поэтому тем, кто работает в сфере Data Science, будет очень полезно ознакомиться с практическим применением моделей, что расширит их кругозор и сделает работу более эффективной.
Вот темы, рассматриваемые на экзамене:
- Формулировка задач машинного обучения.
- Преобразуйте бизнес-задачи в проблемы машинного обучения с помощью таких инструментов, как AutoML. Определение типа задачи (например, задача классификации или кластеризации), выявление ключевых метрик качества модели.
- Преобразуйте бизнес-задачи в проблемы машинного обучения с помощью таких инструментов, как AutoML. Определение типа задачи (например, задача классификации или кластеризации), выявление ключевых метрик качества модели.
- Разработка архитектурных решений в области машинного обучения.
- Масштабирование решений с использованием таких инструментов, как Kubeflow, разработка функций, автоматизация, оркестровка, мониторинг.
- Масштабирование решений с использованием таких инструментов, как Kubeflow, разработка функций, автоматизация, оркестровка, мониторинг.
- Проектирование систем подготовки и обработки данных.
- Исследовательский анализ данных, визуализация данных и статистический анализ, очистка и проверка наборов данных, создание наборов обучающих данных, работа с пропущенными значениями, существенно отличающимися значениями, утечками данных.
- Исследовательский анализ данных, визуализация данных и статистический анализ, очистка и проверка наборов данных, создание наборов обучающих данных, работа с пропущенными значениями, существенно отличающимися значениями, утечками данных.
- Разработка моделей машинного обучения.
- Использование различных форматов данных для обучения моделей, включая CSV, JSON, Apache Parquet. Применение баз данных.
Знание конкретных концепций, таких как настройка гиперпараметров и обучение распределенных моделей.
- Использование различных форматов данных для обучения моделей, включая CSV, JSON, Apache Parquet. Применение баз данных.
- Автоматизация и оркестровка конвейеров машинного обучения.
- Разработка конвейеров обучения с использованием таких платформ, как Cloud Compose и Apache Airflow.
- Мониторинг, оптимизация и поддержка решений машинного обучения.
- Стратегии регистрации моделей, переобучение модели, оптимизация производительности модели, оптимизация конвейера машинного обучения.
- Стратегии регистрации моделей, переобучение модели, оптимизация производительности модели, оптимизация конвейера машинного обучения.
Общая информация об экзамене:
- Продолжительность: 2 часа.
- Стоимость: 200 долларов.
- Английский язык.
- Тип вопроса: вопросы с несколькими вариантами ответов.
- Способ проведения: онлайн-экзамен или обычный экзамен с контролем экзамена.
Сертификат специалиста по науке о данных IBM
→ Сертификат специалиста по науке о данных IBM Это уже не просто программа сертификации.
Здесь речь идет о комплексе обучающих курсов, на которых можно изучить то, что проверяется во время тестов.
Эта программа сертификации, в отличие от предыдущих, ориентирована исключительно на саму науку о данных.
И это, конечно, именно та тема, которая нам особенно интересна.
Еще одной ценной особенностью этой программы является то, что она подготовлена IBM и может быть завершена на платформе Coursera. Обе эти компании хорошо известны и имеют хорошую репутацию.
Вот 10 курсов, которые входят в учебную программу:
- Что такое наука о данных?
- Инструменты обработки данных.
- Методология науки о данных.
- Использование Python в науке о данных для искусственного интеллекта и развития.
- Python-проект из области науки о данных.
- Применение баз данных и SQL с использованием Python для целей науки о данных.
- Анализ данных с использованием Python.
- Визуализация данных с использованием Python.
- Машинное обучение с использованием Python.
- Заключительный курс по прикладной науке о данных.
Общая информация о программе учебного курса:
- Метод проведения курсов: полностью дистанционно.
- Уровень слушателя: новичок.
- График занятий: гибкий.
- Продолжительность: обычно 11 месяцев (это длительный срок, но речь идет не только о сертификации, но и об обучении).
- Язык: английский - с субтитрами на английском, арабском, французском, португальском (европейская версия), итальянском, вьетнамском, немецком, русском, испанском, персидском, турецком.
Сертифицированный специалист Microsoft по Azure Data Scientist
→ Сертифицированный специалист Microsoft по Azure Data Scientist Как видите, в этом обзоре представлены программы сертификации от ведущих игроков ИТ-рынка.
Сюда входит Microsoft. Если вы учитесь, работаете и проходите тестирование в любой из этих компаний, это может принести пользу вашей карьере специалиста по данным.
Представленная здесь программа напоминает смесь тех программ, о которых мы говорили выше.
Это, с одной стороны, сертификация, но с другой стороны, перед сертификацией можно сразу пройти какое-то обучение, как самостоятельно и бесплатно, так и с инструктором и за деньги.
Вот темы, рассматриваемые на экзамене:
- Управляйте ресурсами Azure для машинного обучения.
- Создание рабочей области Azure Machine Learning, управление данными, возможность выполнения расчетов для экспериментов, безопасность, контроль доступа, настройка среды разработки.
- Создание рабочей области Azure Machine Learning, управление данными, возможность выполнения расчетов для экспериментов, безопасность, контроль доступа, настройка среды разработки.
- Проводите эксперименты и обучайте модели.
- Создание моделей с помощью визуальных инструментов, запуск скриптов обучения моделей, создание метрик, работа с моделями.
- Создание моделей с помощью визуальных инструментов, запуск скриптов обучения моделей, создание метрик, работа с моделями.
- Внедрение решений машинного обучения и ввод их в эксплуатацию.
- Выбор модели развертывания, развертывание моделей как сервисов, управление моделями, создание конвейеров, публикация конвейеров как веб-сервисов, применение практик MLOps.
- Внедрение ответственного машинного обучения.
- Использование инструментов интерпретации моделей, оценки объективности моделей, учет вопросов конфиденциальности при работе с моделями.
- Использование инструментов интерпретации моделей, оценки объективности моделей, учет вопросов конфиденциальности при работе с моделями.
Он хорошо охватывает основы создания и использования моделей машинного обучения.
И несмотря на то, что в названии компании есть «Data Scientist», она в значительной степени ориентирована на машинное обучение.
Полученные результаты
В заключение скажу, что если вы сможете пройти все программы сертификации, описанные выше, я считаю, что вы будете более чем готовы работать специалистом по данным.Эти сертификации направлены на проверку знаний популярных платформ и инструментов, а также на проверку навыков, связанных с практическим использованием моделей.
В частности, речь идет о работе с бизнес-задачами, анализе данных, моделировании, создании и развертывании моделей.
Конечно, если вы попытаетесь найти работу в компании, предоставляющей сертификацию, наличие сертификата увеличит ваши шансы на успех.
Выбирая для себя программу сертификации, имейте в виду, что обсуждаемые здесь, я, руководствуясь собственным видением ситуации, выбирал из списка программ с ресурса Indeed. Есть еще много подобных программ.
Вполне возможно, что вам подойдет что-то совсем другое.
Как бы вы посоветовали учиться и получать сертификат тому, кто хочет работать в области Data Science? 
Теги: #Карьера в ИТ-индустрии #ruvds_translation #курсы #Образовательный процесс в ИТ #Большие данные #наука о данных #обучение #наука о данных
-
Виндаусс, Адольф Отто Рейнгольд
19 Oct, 24 -
3D И В Южной Корее, И Здесь, В России.
19 Oct, 24 -
Выпуск Qt 4.8
19 Oct, 24 -
Волейбол Глазами Компьютера
19 Oct, 24 -
Генерация Паролей Xkcd В Php
19 Oct, 24
