Я часто слышу от клиентов и коллег вопрос: «Почему я должен получить сертификат специалиста по данным?» Это справедливый вопрос для большинства других областей обучения и бизнеса. В таких областях, как финансы или инженерия, есть гораздо более важные аккредитации, которые вы могли бы и должны получить, прежде чем «повесить свой череп» или пытаться переоснастить свой набор навыков или карьеру.

Если вы хотите получить углубленные знания по науке о данных, перейдите по этой ссылке Онлайн-обучение по науке о данных.

Наука о данных — это широкая дисциплина с несколькими аккредитованными программами на получение степени. Однако многие из этих программ являются непомерно дорогостоящими.

«В университетах по всему миру существует не менее 50 программ на получение степени по науке о данных, предлагающих дипломы по этой дисциплине», — пишет блогер по науке о данных Зишан Усман. «Это стоит от 50 000 до 270 000 долларов и занимает от одного до четырех лет вашей жизни».

И хотя это несколько новая номенклатура, наука о данных включает в себя множество навыков, которые профессионалы, возможно, уже приобрели в процессе работы или обучения, например:

  • Программирование
  • Статистика и статистическое моделирование: описательные, диагностические, логические, предсказательные, предписывающие.
  • Визуализация данных: блочные диаграммы, точечные диаграммы и многое другое.
  • Машинное обучение и моделирование: регрессионная классификация, кластеризация и многое другое.

Специалисты по данным также должны иметь представление о воспроизводимости, принятии решений и работе с заинтересованными сторонами и руководителями. Таким образом, получение второй (или третьей) степени может быть не лучшим вариантом для профессионалов, желающих заняться наукой о данных. Тем не менее, чтобы добиться успеха, им по-прежнему необходимо делиться своим опытом, навыками и приобретенными знаниями с потенциальными работодателями.

Будущее с сертификацией Data Science Certification. Некоторые должности в области науки о данных, такие как инженер данных, менеджер по науке о данных и архитектор больших данных.

Свежий взгляд

Поставьте себя на место менеджера по найму; скажи, что ее зовут Паула. У Паулы есть пара штатных вакансий специалиста по данным. Она провела много исследований и решила нанять на начальном уровне. Человек, которого она наймет, должен будет работать с ней и ее штатом специалистов по данным, бизнес-аналитиков, аналитиков данных и разработчиков бизнес-аналитики.

У нее есть стопка резюме, которую нужно прочитать, и у нее есть несколько вопросов, на которые нужно ответить, прежде чем она решит назначить телефонные интервью. Однако Паула знает, что биографические данные (CV) часто не соответствуют навыкам и опыту, необходимым для должности в области науки о данных. Она может увидеть много резюме от выпускников колледжей, она может увидеть много резюме от мужчин и женщин с многолетним опытом работы, но без какого-либо практического опыта работы с данными. Но поскольку это должность начального уровня, она, скорее всего, не увидит соискателей с реальными знаниями в области науки о данных.

Так на чем следует сосредоточиться Поле? Как ей следует отбирать кандидатов для телефонного собеседования? Как Паула может узнать, кто из претендентов имеет реальное, доказанное стремление стать специалистом по данным? Она вполне может сосредоточиться на резюме, в котором перечислены сертификаты наряду с любым соответствующим деловым опытом! И если в этих программах сертификации есть обязательные проекты, это еще лучше. Вы можете начать создавать свой портфель проектов по науке о данных еще до того, как получите работу.

Наука о данных — быстрорастущая область. Согласно статье Forbes, IBM прогнозирует, что к 2020 году спрос на специалистов по данным вырастет более чем на 25%. те навыки работы с данными, упомянутые выше. Сертификаты — это самый быстрый способ изучить и отточить навыки и приемы, необходимые для получения первой работы в сфере обработки данных.

Кроме того, сертификаты позволяют учащимся изучать и оттачивать навыки, которые обычно не приобретаются в процессе работы, такие как навыки исследовательского анализа, навыки визуализации и алгоритмы интеллектуального анализа данных/машинного обучения.

Если вы хотите стать специалистом по обработке и анализу данных за короткий период времени, вам необходимо ознакомиться с демоверсией Курса по науке о данных, разработанной OnlineITguru. Здесь вы найдете полный набор тем, которые специалист по данным должен прочитать в период обучения.