7 个大数据认证让您的职业生涯更上一层楼

已发表: 2022-05-07

大数据不止一种方式。

首先，它的数量非常多。

其次，弄清楚如何从所有数据中获得洞察力是一个利润丰厚的职业领域。 从现在到 2020 年，商业智能软件市场预计将以 7.9% 的总体速度增长，这是有原因的。

Glassdoor 将数据科学家评为 2017 年的第一名。六位数的基本工资中位数已经足够令人印象深刻，但能够利用这些大数据的人的增长潜力更令人印象深刻。 难怪这么多人对大数据认证感兴趣。

如果您想获得使用大数据的认证，有很多选择。 这七项大数据认证可以帮助您找到解决当前存在的大量数据的方法。

1.亚马逊网络服务大数据专业认证

这些是什么？ Amazon Web Services 认证表明您对 AWS 生态系统的了解。 五种可用的认证分为两类：基于角色的和基于专业的。 AWS 的大数据认证列在专业类别下。

AWS Certified Big Data 测试您是否可以从大数据集中获得价值，以及您是否可以自动化该过程。 换句话说：这个测试决定了你是否是一个真正的大数据专业人士。

费用：$ 300注册费。

先决条件：您需要 AWS Certified Cloud Practitioner，或作为 AWS 认证解决方案架构师、AWS 认证开发人员或 AWS 认证 SysOps 管理员的助理级别认证。 您还需要至少五年的数据和分析经验、设计数据处理架构的经验，以及了解 AWS 技术如何融入数据生命周期。

所需测试：大数据认证有一个三小时的多项选择考试。 至于上面的内容，考试蓝图上写着有一个正确答案和一两个正确答案的多项选择题，所以准备好感受过去 SAT 带来的同样严重的焦虑。

考试本身分为六个领域：收集、处理、存储、分析、可视化和数据安全。 虽然考试蓝图显示问题在前五个类别之间平均分配（每个类别占 17% 的问题，但数据安全除外，它要求占 20% 的问题），但它也警告说，这些信息并不是“所有这次考试的内容。” 所以，为未知做好准备。

提供地点：要查找测试中心，您需要一个 AWS 认证账户。

2. Cloudera 认证

这些是什么？ 它们是 Cloudera 的认证，您可以使用他们的平台将原始数据转化为有用的信息。 Cloudera 提供四种：

  • Cloudera 认证专家 (CCP) 数据工程师：证明您可以“开发可靠、自主、可扩展的数据管道，从而为各种工作负载优化数据集。” 换句话说：CCP 数据工程师展示了您可以将数据整理成一个干净、有用的形状，供不同的人使用，用于不同的目的。
  • Cloudera 认证助理 (CCA) Spark 和 Hadoop 开发人员：Spark 和 Hadoop 开发人员认证表明您可以“使用 Apache Spark 和核心 Cloudera Enterprise 工具摄取、转换和处理数据”。 这意味着您可以做所有事情，从在 MySQL 和 HDFS 之间导入和导出数据，到更改数据集的格式，再到查询数据以生成报告。
  • CCA 数据分析师：数据分析师认证表明您可以在 Cloudera 的 CDH 环境中准备、构建和分析数据。 您将能够执行诸如将数据从 MySQL 导入 Hadoop、创建和更改表以及使用选择和连接查询生成报告等操作。
  • CCA 管理员：证明您可以安装和设置 Cloudera Manager 和 CDH，“执行有效管理 Hadoop 集群所需的基本和高级配置”，以及日常管理公司的 Hadoop 集群。

成本： CCP 数据工程师：每次测试 400 美元

CCA Spark 和 Hadoop：每次测试 295 美元

CCA 数据分析师：每次测试 295 美元

CCA 管理员：每次测试 295 美元

先决条件：正式地，任何 Cloudera 认证都没有先决条件。 但是，Cloudera 建议您在尝试每个证书之前有一定的知识。

对于 CCP 数据工程师，他们建议在数据摄取、数据转换、数据存储和数据分析方面拥有“开发数据工程解决方案的深入经验和高水平的掌握”。

对于 CCA Spark 和 Hadoop Developer，Cloudera 建议他们自己的培训课程作为坚实的准备。

所需测试：每个认证只需要一次测试。 所有测试均由远程监考人员管理，他通过网络摄像头监视您。 每个测试包括 5 到 12 个问题，这些问题代表不同的客户问题或需要解决的业务场景。 CCP 数据工程师测试需要四个小时才能完成； 所有其他测试需要两个小时。

提供地点（基于位置或在线）：所有测试均在线提供； 需要网络摄像头。

3. 微软认证解决方案专家：数据管理和分析

它是什么？ 数据管理和分析轨道只是微软认证解决方案专家计划的一部分，它是微软提供的几个产品之一，如果你在大数据中，它是你需要关注的一个。

费用：每次测试 165 美元，但要参加九次测试

先决条件：要获得数据管理和分析中的 MCSE，您首先需要 SQL Server 2012/2014 中的 MCSA，或 SQL 2016 数据库管理、BI 开发、机器学习或数据库开发中的 MCSA。

所需测试：您必须从 12 门可用考试列表中选择并通过一项考试，范围从“为 Microsoft SQL Server 设计数据库解决方案”到“使用 SQL 实现数据仓库”。

提供地点（基于位置或在线）：考试通过 Pearson VUE 提供，这是一家提供在线和实体位置考试的测试公司。

4. 微软 Azure 认证考试 70-475

如果您特别希望在 Microsoft Azure 上使用大数据，则需要参加考试 70-475，“设计和实施大数据分析解决方案”。

它是什么？ 70-475 涵盖三个基本领域：设计大数据批处理和交互解决方案、设计大数据实时处理解决方案以及实施端到端云分析解决方案。

考试 70-475 计入 MCSE（如上所列）、MCSA 和 MCP。

费用：每次测试 165 美元。

先决条件：微软建议你有“相关工作经验”   在采取 70-475 之前。 如果您对更多信息感兴趣，请查看概述视频。

提供地点（基于位置或在线）：考试通过 Pearson VUE 提供，这是一家提供在线和实体位置考试的测试公司。

5. MongoDB 认证

它是什么？ 实际上有两个认证：Mongo Database Administrator Associate 和 MondoDB Developer Associate。 MongoDB 是最流行的 NoSQL 技术之一，这两项认证都可以让您为使用 NoSQL 数据库做好准备。

Mongo 数据库管理员 (DBA) 证明您可以使用 Mongo 流行的开源数据库管理技术从结构松散的数据中获取价值。 DB Developer 认证表明您可以使用 Mongo 制作应用程序。

Mongo 的不同之处在于它是基于文档的数据库，而不是关系数据库。 在关系数据库中，您的数据以行和表的形式组织。 在基于文档的数据库中，您的数据存储在文档中。 这种差异是使 Mongo 擅长位置智能、社交媒体数据以及（当然）文本和 HTML 的众多因素之一。

费用：每次考试 150 美元

先决条件：不需要，但 Mongo 的人建议完成他们的培训课程。 好消息是考试注册附带免费的学习指南，因此如果您没有时间参加结构化培训课程，您仍然可以自学。

要求的测试：四个证书中的每一个都需要一个 90 分钟的多项选择测试。

提供地点（基于位置或在线）：亲自和在线。

6. Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11g Essentials 认证

它是什么？ 软件巨头甲骨文的认证表明您精通他们最新的 BI 软件。

费用：每次考试 245 美元

先决条件：不需要，但 Oracle 建议完成他们的 11g 训练营课程。

需要的测试：只有一个，旋律命名为考试编号 1Z0-591。 您有两个小时的时间来回答 75 道多项选择题，并且您需要获得 63% 才能通过。

提供地点（基于位置或在线）：亲自到 Pearson VUE 考试中心。

7. SAS大数据认证

它是什么？ Software megavendor SAS 的认证，表明您可以使用他们流行的商业智能软件。 预备课程以课堂和混合学习（一些课堂作业，一些在线）形式提供。

费用：每次考试 180 美元。 SAS 大数据课程将为您提供 9,000 美元的课堂/面对面版本（包括考试），以及 4,275 美元的远程培训和两项考试。

先决条件： SAS 要求您有“至少六个月的 SAS 或其他编程语言的编程经验”。

所需测试：您需要通过以下两项才能获得认证：

  1. 大数据探索、统计和可视化探索
  2. 大数据编程与加载

提供地点（基于位置或在线）：亲自和在线。

您需要大数据认证吗？

准备好感觉像哈里杜鲁门要求一个单枪匹马的经济学家，因为我要把事情复杂化。

并非所有数据专业人士都同意大数据认证的好处。 “数据科学证书是一个好的开始，但还不够，”数据科学网站 KDNuggets 的编辑 Gregory Piatetsky-Shapiro 说。 Piatetsky-Shapario 说，除了认证之外，“你需要展示技能和理解力”，无论是通过在 Kaggle 等网站赢得数据科学竞赛，还是仅仅通过“自己进行一些有趣的分析”。

Piatetsky-Shapiro 并不是唯一一个偏爱实用知识而不是官方认证的人。 谈到 SAS 大数据认证，资深 SAS 开发人员 Patricia Flickner 表示，她更感兴趣的是“你是否可以编码和思考”。 她说，即使您拥有“一英里高的一堆证书”，如果您不知道如何从正确的位置编码和挖掘正确的数据，您也不会被考虑。

数据科学咨询公司 Datascope 的 Bo Peng 表示，大数据认证并不能保证你会被录用。 “我在上一轮招聘中总共阅读了大约 200 份简历，具有各种不同的背景和学位，我发现候选人的质量与他们所拥有的认证类型之间没有真正的关联。”

Peng 说，更重要的是候选人在面试中遇到的数据科学挑战的表现如何。

Comcast 的首席数据科学家 Randy Zwitch 证实了 Peng 的观点。 “我们聘用的数据科学中最重要的部分是经过验证的解决数据问题的能力……我们正在寻找了解数学、善于阅读教科书/技术论文并了解如何处理各种数据源的人。” 另一方面，认证只会帮助“已经在做数据分析师”的候选人，他说。

Peng 指出，如果认证与候选人的机会之间存在任何相关性，则更有可能是负面的。 “很多认证都来自专有软件，一旦你获得认证，你就会被锁定在一个大型软件中，这会让顾问和客户花费很多钱。”

商业智能软件和大数据软件的许可证价格昂贵，当有多种免费的开源选项时，这种费用似乎是不必要的，比如编程语言 Python 和 R。当你考虑到 R 和 Python 的受欢迎程度时，这一点就更重要了超越并取代 SAS 等更大的数据科学参与者。 数据科学是一个不断变化的领域，开源语言目前处于领先地位。

另一方面，有些人认为大数据认证是个好主意。 他们指出缺乏数据科学家，例如预计缺少 170 万具备所需数据技能的员工。 他们认为，大数据认证是一种有用的方式，表明您可以帮助填补许多组织可能存在的数据科学漏洞。

虽然认证可能表明一些数据科学知识，但大多数数据科学家会同意认证远不如学术培训或实践经验有用。 法国农业信贷银行消费者金融部的 Erwan Rouzel 表示，“仅仅通过认证是无法成为一名真正的数据科学家的，因为它需要至少一两年的高等数学和统计学学习。”

认证不会提供与大学课程相同的深入知识。

您对大数据认证有何看法？

你有大数据认证吗？ 如果是这样，您觉得这是帮助还是阻碍？ 我很想知道您的数据职业生涯是否因认证而有所帮助。

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