7 個大數據認證讓您的職業生涯更上一層樓

已發表: 2022-05-07

大數據不止一種方式。

首先，它的數量非常多。

其次，弄清楚如何從所有數據中獲得洞察力是一個利潤豐厚的職業領域。 從現在到 2020 年，商業智能軟件市場預計將以 7.9% 的總體速度增長，這是有原因的。

Glassdoor 將數據科學家評為 2017 年的第一名。六位數的基本工資中位數已經足夠令人印象深刻，但能夠利用這些大數據的人的增長潛力更令人印象深刻。 難怪這麼多人對大數據認證感興趣。

如果您想獲得使用大數據的認證，有很多選擇。 這七項大數據認證可以幫助您找到解決當前存在的大量數據的方法。

1.亞馬遜網絡服務大數據專業認證

這些是什麼？ Amazon Web Services 認證表明您對 AWS 生態系統的了解。 五種可用的認證分為兩類：基於角色的和基於專業的。 AWS 的大數據認證列在專業類別下。

AWS Certified Big Data 測試您是否可以從大數據集中獲得價值，以及您是否可以自動化該過程。 換句話說：這個測試決定了你是否是一個真正的大數據專業人士。

費用：$ 300註冊費。

先決條件：您需要 AWS Certified Cloud Practitioner，或作為 AWS 認證解決方案架構師、AWS 認證開發人員或 AWS 認證 SysOps 管理員的助理級別認證。 您還需要至少五年的數據和分析經驗、設計數據處理架構的經驗，以及了解 AWS 技術如何融入數據生命週期。

所需測試：大數據認證有一個三小時的多項選擇考試。 至於上面的內容，考試藍圖上寫著有一個正確答案和一兩個正確答案的多項選擇題，所以準備好感受過去 SAT 帶來的同樣嚴重的焦慮。

考試本身分為六個領域：收集、處理、存儲、分析、可視化和數據安全。 雖然考試藍圖顯示問題在前五個類別之間平均分配（每個類別佔 17% 的問題，但數據安全除外，它要求佔 20% 的問題），但它也警告說，這些信息並不是“所有這次考試的內容。” 所以，為未知做好準備。

提供地點：要查找測試中心，您需要一個 AWS 認證賬戶。

2. Cloudera 認證

這些是什麼？ 它們是 Cloudera 的認證，您可以使用他們的平台將原始數據轉化為有用的信息。 Cloudera 提供四種：

  • Cloudera 認證專家 (CCP) 數據工程師：證明您可以“開發可靠、自主、可擴展的數據管道，從而為各種工作負載優化數據集。” 換句話說：CCP 數據工程師展示了您可以將數據整理成一個乾淨、有用的形狀，供不同的人使用，用於不同的目的。
  • Cloudera 認證助理 (CCA) Spark 和 Hadoop 開發人員：Spark 和 Hadoop 開發人員認證表明您可以“使用 Apache Spark 和核心 Cloudera Enterprise 工具攝取、轉換和處理數據”。 這意味著您可以做所有事情，從在 MySQL 和 HDFS 之間導入和導出數據，到更改數據集的格式，再到查詢數據以生成報告。
  • CCA 數據分析師：數據分析師認證表明您可以在 Cloudera 的 CDH 環境中準備、構建和分析數據。 您將能夠執行諸如將數據從 MySQL 導入 Hadoop、創建和更改表以及使用選擇和連接查詢生成報告等操作。
  • CCA 管理員：證明您可以安裝和設置 Cloudera Manager 和 CDH，“執行有效管理 Hadoop 集群所需的基本和高級配置”，以及日常管理公司的 Hadoop 集群。

成本： CCP 數據工程師：每次測試 400 美元

CCA Spark 和 Hadoop：每次測試 295 美元

CCA 數據分析師：每次測試 295 美元

CCA 管理員：每次測試 295 美元

先決條件：正式地，任何 Cloudera 認證都沒有先決條件。 但是，Cloudera 建議您在嘗試每個證書之前有一定的知識。

對於 CCP 數據工程師，他們建議在數據攝取、數據轉換、數據存儲和數據分析方面擁有“開發數據工程解決方案的深入經驗和高水平的掌握”。

對於 CCA Spark 和 Hadoop Developer，Cloudera 建議他們自己的培訓課程作為堅實的準備。

所需測試：每個認證只需要一次測試。 所有測試均由遠程監考人員管理，他通過網絡攝像頭監視您。 每個測試包括 5 到 12 個問題，這些問題代表不同的客戶問題或需要解決的業務場景。 CCP 數據工程師測試需要四個小時才能完成； 所有其他測試需要兩個小時。

提供地點（基於位置或在線）：所有測試均在線提供； 需要網絡攝像頭。

3. 微軟認證解決方案專家：數據管理和分析

它是什麼？ 數據管理和分析軌道只是微軟認證解決方案專家計劃的一部分，它是微軟提供的幾個產品之一，如果你在大數據中，它是你需要關注的一個。

費用：每次測試 165 美元，但要參加九次測試

先決條件：要獲得數據管理和分析中的 MCSE，您首先需要 SQL Server 2012/2014 中的 MCSA，或 SQL 2016 數據庫管理、BI 開發、機器學習或數據庫開發中的 MCSA。

所需測試：您必須從 12 門可用考試列表中選擇並通過一項考試，範圍從“為 Microsoft SQL Server 設計數據庫解決方案”到“使用 SQL 實現數據倉庫”。

提供地點（基於位置或在線）：考試通過 Pearson VUE 提供，這是一家提供在線和實體位置考試的測試公司。

4. 微軟 Azure 認證考試 70-475

如果您特別希望在 Microsoft Azure 上使用大數據，則需要參加考試 70-475，“設計和實施大數據分析解決方案”。

它是什麼？ 70-475 涵蓋三個基本領域：設計大數據批處理和交互解決方案、設計大數據實時處理解決方案以及實施端到端雲分析解決方案。

考試 70-475 計入 MCSE（如上所列）、MCSA 和 MCP。

費用：每次測試 165 美元。

先決條件：微軟建議你有“相關工作經驗”   在採取 70-475 之前。 如果您對更多信息感興趣，請查看概述視頻。

提供地點（基於位置或在線）：考試通過 Pearson VUE 提供，這是一家提供在線和實體位置考試的測試公司。

5. MongoDB 認證

它是什麼？ 實際上有兩個認證：Mongo Database Administrator Associate 和 MondoDB Developer Associate。 MongoDB 是最流行的 NoSQL 技術之一，這兩項認證都可以讓您為使用 NoSQL 數據庫做好準備。

Mongo 數據庫管理員 (DBA) 證明您可以使用 Mongo 流行的開源數據庫管理技術從結構鬆散的數據中獲取價值。 DB Developer 認證表明您可以使用 Mongo 製作應用程序。

Mongo 的不同之處在於它是基於文檔的數據庫，而不是關係數據庫。 在關係數據庫中，您的數據以行和表的形式組織。 在基於文檔的數據庫中，您的數據存儲在文檔中。 這種差異是使 Mongo 擅長位置智能、社交媒體數據以及（當然）文本和 HTML 的眾多因素之一。

費用：每次考試 150 美元

先決條件：不需要，但 Mongo 的人建議完成他們的培訓課程。 好消息是考試註冊附帶免費的學習指南，因此如果您沒有時間參加結構化培訓課程，您仍然可以自學。

要求的測試：四個證書中的每一個都需要一個 90 分鐘的多項選擇測試。

提供地點（基於位置或在線）：親自和在線。

6. Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11g Essentials 認證

它是什麼？ 軟件巨頭甲骨文的認證表明您精通他們最新的 BI 軟件。

費用：每次考試 245 美元

先決條件：不需要，但 Oracle 建議完成他們的 11g 訓練營課程。

需要的測試：只有一個，旋律命名為考試編號 1Z0-591。 您有兩個小時的時間來回答 75 道多項選擇題，並且您需要獲得 63% 才能通過。

提供地點（基於位置或在線）：親自到 Pearson VUE 考試中心。

7. SAS大數據認證

它是什麼？ Software megavendor SAS 的認證，表明您可以使用他們流行的商業智能軟件。 預備課程以課堂和混合學習（一些課堂作業，一些在線）形式提供。

費用：每次考試 180 美元。 SAS 大數據課程將為您提供 9,000 美元的課堂/面對面版本（包括考試），以及 4,275 美元的遠程培訓和兩項考試。

先決條件： SAS 要求您有“至少六個月的 SAS 或其他編程語言的編程經驗”。

所需測試：您需要通過以下兩項才能獲得認證：

  1. 大數據探索、統計和可視化探索
  2. 大數據編程與加載

提供地點（基於位置或在線）：親自和在線。

您需要大數據認證嗎？

準備好感覺像哈里杜魯門要求一個單槍匹馬的經濟學家，因為我要把事情複雜化。

並非所有數據專業人士都同意大數據認證的好處。 “數據科學證書是一個好的開始，但還不夠，”數據科學網站 KDNuggets 的編輯 Gregory Piatetsky-Shapiro 說。 Piatetsky-Shapario 說，除了認證之外，“你需要展示技能和理解力”，無論是通過在 Kaggle 等網站贏得數據科學競賽，還是僅僅通過“自己進行一些有趣的分析”。

Piatetsky-Shapiro 並不是唯一一個偏愛實用知識而不是官方認證的人。 談到 SAS 大數據認證，資深 SAS 開發人員 Patricia Flickner 表示，她更感興趣的是“你是否可以編碼和思考”。 她說，即使您擁有“一英里高的一堆證書”，如果您不知道如何從正確的位置編碼和挖掘正確的數據，您也不會被考慮。

數據科學諮詢公司 Datascope 的 Bo Peng 表示，大數據認證並不能保證你會被錄用。 “我在上一輪招聘中總共閱讀了大約 200 份簡歷，具有各種不同的背景和學位，我發現候選人的質量與他們所擁有的認證類型之間沒有真正的關聯。”

Peng 說，更重要的是候選人在面試中遇到的數據科學挑戰的表現如何。

Comcast 的首席數據科學家 Randy Zwitch 證實了 Peng 的觀點。 “我們聘用的數據科學中最重要的部分是經過驗證的解決數據問題的能力……我們正在尋找了解數學、善於閱讀教科書/技術論文並了解如何處理各種數據源的人。” 另一方面，認證只會幫助“已經在做數據分析師”的候選人，他說。

Peng 指出，如果認證與候選人的機會之間存在任何相關性，則更有可能是負面的。 “很多認證都來自專有軟件，一旦你獲得認證，你就會被鎖定在一個大型軟件中，這會讓顧問和客戶花費很多錢。”

商業智能軟件和大數據軟件的許可證價格昂貴，當有多種免費的開源選項時，這種費用似乎是不必要的，比如編程語言 Python 和 R。當你考慮到 R 和 Python 的受歡迎程度時，這一點就更重要了超越並取代 SAS 等更大的數據科學參與者。 數據科學是一個不斷變化的領域，開源語言目前處於領先地位。

另一方面，有些人認為大數據認證是個好主意。 他們指出缺乏數據科學家，例如預計缺少 170 萬俱備所需數據技能的員工。 他們認為，大數據認證是一種有用的方式，表明您可以幫助填補許多組織可能存在的數據科學漏洞。

雖然認證可能表明一些數據科學知識，但大多數數據科學家會同意認證遠不如學術培訓或實踐經驗有用。 法國農業信貸銀行消費者金融部的 Erwan Rouzel 表示，“僅僅通過認證是無法成為一名真正的數據科學家的，因為它需要至少一兩年的高等數學和統計學學習。”

認證不會提供與大學課程相同的深入知識。

您對大數據認證有何看法？

你有大數據認證嗎？ 如果是這樣，您覺得這是幫助還是阻礙？ 我很想知道您的數據職業生涯是否因認證而有所幫助。

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