Brauche ich eine Zertifizierung in Data Science?? 5 Dinge, die Sie beachten sollten!

Überblick

• Data Science-Zertifizierungen sind allgegenwärtig, Soll ich einen bekommen?? Wenn ja, Welche Zertifizierung soll ich wählen?
• Hier, Wir listen die verschiedenen Aspekte einer Data Science-Zertifizierung auf, die Sie vor der Berufswahl berücksichtigen sollten..

Einführung

Sollten Sie eine Zertifizierung in Data Science erhalten?? Dies ist die verblüffendste Frage, mit der sich jeder angehende Datenwissenschaftler unweigerlich auseinandersetzen muss.

Und es folgen weitere Fragen: Wird es meinem Lebenslauf mehr Gewicht verleihen oder mir helfen, einen Job zu finden?? Dies, wie ich sicher viele leser wissen werden, führt letztendlich zu mehr Stress und Verwirrung.

Bestimmt, Es gibt einige Vorteile, die mit einer Data Science-Zertifizierung einhergehen. Spiegelt Ihr Interesse und Ihre Leidenschaft im Bereich Data Science wider, aber es gibt eine Warnung: aufgrund des Aufkommens von Data Science, Es gab eine massive Akzeptanz dieser Kurse, die sie allgemein oder allgemein macht.

Dann, Was kannst du in dieser Situation tun?

Um sich von der Masse abzuheben, Sie müssen einen Kurs belegen, der Ihnen einen Einblick in die Industrie und hochwertige Projekte gibt. Eine Zertifizierung gilt als Standard, um große Talente zu messen.

Schwarzer Gürtel + ist einer dieser Kurse, der Ihnen alles bietet, was Sie brauchen, um ein hochgeschätzter Profi in der Data Science-Branche zu werden. Es geht nicht nur um die Zertifizierung, es geht um Qualität und die dazugehörige Anleitung.

In diesem Artikel, Wir werden die Frage in verschiedene Komponenten zerlegen und Ihnen helfen, die Antwort auf diese alles verschlingende Frage zu finden.

Will ich Data Scientist werden??

Sicherlich, Data Science hat sich im Laufe der Jahre zu einer glamourösen Rolle entwickelt, und vor allem wenn HBR bezeichnete die Rolle des Datenwissenschaftlers als den sexiesten Job des 21. Jahrhunderts.. Heute, die Größe des Data-Science-Marktes beträgt $ 38 Milliarden und wird voraussichtlich erreichen $ 140 Milliarde für 2025. Ohne Zweifel, es ist ein Papier mit hohem Wachstum.

Die meisten Enthusiasten streben aufgrund des Glamours und der hochbezahlten Bande an, Data Scientists zu werden, aber das ist nicht mehr die Realität. Viele Leute bewerben sich um den gleichen Job, aber sie haben nicht die richtigen Fähigkeiten für den Job, hohe Erwartungen wecken.

In den Anfangsjahren meiner Karriere, Ich wollte datengetriebene Probleme lösen, Deshalb habe ich mich auf den Weg gemacht, Data Scientist zu werden. Wusste nicht, dass es in der Branche noch viele andere datengesteuerte Rollen gibt!, als Business-Analyst, Dateningenieur und viele mehr!

Zum Beispiel, wenn es aus der Software-Engineering-Branche kommt, dann ist Data Engineering vielleicht die richtige Stelle für Sie oder wenn Sie einen Job mit vielen offenen Stellen suchen, entonces puede optar por la AnalyseAnalytics bezieht sich auf den Prozess des Sammelns, Messen und analysieren Sie Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung erleichtern. In verschiedenen Bereichen, wie Business, Gesundheit und Sport, Analysen können Muster und Trends erkennen, Prozesse optimieren und Ergebnisse verbessern. Der Einsatz fortschrittlicher Werkzeuge und statistischer Techniken ist unerlässlich, um Daten in anwendbares und strategisches Wissen umzuwandeln.... empresarial como una opción de carrera.

Die große Frage, die wir uns stellen müssen: Warum möchte ich Data Scientist werden? Wenn Sie andere datengesteuerte Rollen kennenlernen möchten, Sie können auf diesen Artikel verweisen:

Welche Wege gibt es, um Data Scientist zu werden??

Beim Lernen gibt es keine Einschränkung, gerade im digitalen Zeitalter, wo Ihnen viele Möglichkeiten offen stehen. Sie können Millionen von frei verfügbaren Ressourcen durchsuchen oder sogar einen hohen Betrag für einen brillanten Kurs bezahlen.. Es hängt alles davon ab, wie Sie es machen möchten. Werfen wir einen Blick auf ein paar verschiedene Ressourcen und deren Vor- und Nachteile.

• Blogs lesen – Blogs sind Ressourcen, die im Internet frei und allgemein verfügbar sind. Der größte Vorteil des Bloggens ist, dass es viel Abwechslung gibt und, Natürlich, sie sind leicht zu verstehen. Sie müssen keine Kapitel durchgehen, um zu einem bestimmten Thema zu gelangen. Der Nachteil ist, dass wenn Sie ein Anfänger sind, Es wird schwierig, die Punkte mit dem allgemeinen Thema zu verbinden, was erzeugt Wissenslücken. DataPeaker bietet eine Vielzahl von Artikeln zu verschiedenen Themen. Schaut unbedingt im Blog-Bereich vorbei. 🙂
• Lernen durch Video-Tutorials – Kann man nicht durch Lesen lernen? Tutorial-Videos sind eine ausgezeichnete Option für Sie. Es ist immer besser zu sehen, wie jemand das Konzept umsetzt, den Code oder das Projekt vor dir und wiederhole es dann. Tutorial-Videos haben den gleichen Nachteil wie im vorherigen Punkt erwähnt.
• kostenlose Kurse – Jawohl, Es gibt kostenlose Kurse für Data Science! Wie gewöhnlich, Dies sind kurze Einführungskurse, die Sie als Anfänger erkunden können. Viele von ihnen bieten auch eine Zertifizierung an. Der Vorteil dieser Kurse ist, dass Sie den umfassenden Lernpfad für das beabsichtigte Konzept erhalten. Der Nachteil ist, dass dies keine spezialisierten Programme sind und nur aus allgemeinen Fähigkeiten bestehen. Sie können auf eine Vielzahl von kostenlose Kurse auf DataPeaker. (PD: Einige von ihnen haben sogar eine kostenlose Zertifizierung)
• Zertifizierungskurse – ¡Duh! Zertifizierungskurse bieten eine großartige Möglichkeit, Data Science zu lernen. Du bekommst ein komplettes Curriculum und kommst strukturiert zum Ziel. Diese werden in der Regel von Branchenexperten mit hochwertigen Inhalten vermittelt. Es gibt keinen spezifischen Nachteil des Programms, das einzige ist, dass du den Zertifizierungskurs mit Bedacht wählen solltest. Sie können auf alle DataPeaker-Kurse im Programa BlackBelt +

Eine Karriere in der Datenwissenschaft ohne angemessene Anleitung und Planung zu beginnen, kann verwirrend sein. Wir haben einen kostenlosen und klaren Roadmap-Leitfaden für den Aufbau einer Karriere in der Datenwissenschaft zusammengestellt, der von erfahrenen DataPeaker-Kuratoren kuratiert wird.:

Ein Überblick über Data Science-Zertifikatsprogramme

Data Science-Zertifizierungen gibt es in verschiedenen Formen. Einige erfordern eine Internetverbindung und andere erfordern physische Anwesenheit. Werfen wir einen Blick auf die verschiedenen Formate.

• MOOC – Massive Open Online Courses sind wahrscheinlich die bekanntesten Zertifizierungskurse in Data Science, einschließlich maschinelles Lernen von Andrew Ng. Diese MOOCs können in Ihrem eigenen Tempo durchgeführt und jederzeit gestartet werden. Jeder kann ohne formelles Zulassungsverfahren auf diese Kurse zugreifen. Das einzige Problem bei diesen Kursen ist, dass sie sehr teuer sein können, wenn Sie das Zertifikat haben möchten. Die Kurse werden in der Regel von Universitäten wie Harvard gelehrt, Stanford und andere.
• Präsenzkurse – Diese Kurse haben das gleiche Format wie eine Schule oder Universität. Sie schließen sich einer Gruppe von Bewerbern an und sie werden Sie durch den vorgefertigten Lehrplan unterrichten. Aufgaben werden dir als Hausaufgaben zugeteilt und du kannst im Zweifel immer die Hand heben. Sie können sich jedoch in einer schwierigen Situation befinden, wenn Sie einige Kurse verpassen, da diese nicht nur für Sie wiederholt werden.. Aufgrund von Covid-19, diese Kurse sind online als Live-Kurse verfügbar.

• Online Kurse – Wie der Name schon sagt, diese Kurse sind online. Dies sind vorgefertigte Videos, die gemäß dem Lehrplan erstellt wurden. Du kannst jederzeit auf die Videos in der gewünschten Reihenfolge zugreifen. Aber hier werden Sie Ihre Zweifel nicht in Echtzeit ausräumen können.
• Hybridkurse – Willst du das Beste aus beiden Welten? Hybridkurse bieten Ihnen einen Teil eines Präsenzkurses und einen Teil eines Online-Kurses. Sie erhalten alle Inhalte in Ihrem eigenen Tempo zu Beginn des Kurses. Es wird auch eine begrenzte Anzahl von Präsenzkursen geben, in denen Sie Ihre Zweifel klären können..

Mal ehrlich, Ist es wichtig?

Gut, Ja und nein!

In einfachen Worten, Zertifizierungen sind auf jeden Fall wichtig, aber nicht wegen des Zertifikats selbst, aber für die Fähigkeiten, die Sie im Rahmen der Zertifizierung erworben haben.

Im Laufe des Jahrzehnts, Es sind viele Data Science-Zertifizierungskurse entstanden, die zur Verallgemeinerung dieser Kurse geführt haben. Jetzt kann sich jeder zertifizieren lassen und behaupten, ein Data Scientist zu sein, aber so funktioniert es nicht, wenn man sich um eine Stelle bewirbt.

Recruiter erhalten unzählige Bewerbungen und haben keine Zeit, die Zertifizierungen durchzublättern und dann ihre Echtheit zu überprüfen. jedoch, Fokus auf Fähigkeiten und abgeschlossene Projekte.

Schließlich, es kommt alles auf den interviewprozess an. Der Interviewer testet alles, was Sie in Bezug auf Ihre Fähigkeiten erwähnt haben. Deswegen, wenn Sie sich für eine Data Science-Zertifizierung entscheiden, Stellen Sie sicher, dass Sie mit Ihrem Unterricht Schritt halten und die richtigen Fähigkeiten erwerben. Dein Zertifikat verschafft dir den Job nicht, Fähigkeiten werden.

Wie wähle ich eine Zertifizierung aus?

• Wetter – Die Dauer des Zertifizierungskurses variiert von einem Monat bis zu mehr als einem Jahr. Die Frage am Ende ist, wie viel Zeit Sie aufwenden können. Wenn Sie ein Profi sind, der arbeitet, dann ein Online-Kurs oder ein Online-Kurs von 3 Monate können für grundlegendes maschinelles Lernen ausreichen. Wenn Sie sich spezialisieren möchten, Vielleicht möchten Sie einen längeren Zeitraum verbringen.
• Gelehrte Fähigkeiten – Python, R oder SQL, Excel? Bei der Kurswahl, Die erste Entscheidung ist wahrscheinlich, die Sprache und andere Fähigkeiten auszuwählen, die Sie haben möchten, und diese dann an den Lehrplan anzupassen.
• Mentoren – Ein Data-Science-Kurs ohne Mentor ist Fahrradfahren im Dunkeln. Du weißt wirklich nicht, wohin du gehst, así que asegúrate de tener una SitzungDas "Sitzung" Es ist ein Schlüsselbegriff im Bereich der Psychologie und Therapie. Bezieht sich auf ein geplantes Treffen zwischen einem Therapeuten und einem Klienten, wo Gedanken erforscht werden, Emotionen und Verhaltensweisen. Diese Sitzungen können in Länge und Häufigkeit variieren, und ihr Hauptzweck ist es, persönliches Wachstum und Problemlösung zu erleichtern. Die Wirksamkeit der Sitzungen hängt von der Beziehung zwischen dem Therapeuten und dem Therapeuten ab.. individual con un mentor.
• Bisherige Anforderungen – Stellen Sie sicher, dass Sie die im Kurs genannten Voraussetzungen erfüllen. Für alle Voraussetzungen, Sie können den kostenlosen DataPeaker-Kursen folgen.
• Kosten – Am Ende des Tages, wir müssen unsere Erwartungen mit unserem Budget abgleichen. DataPeaker bietet viele Kurse zu den niedrigsten Preisen. Du kannst sie dir anschauen.

Wenn Sie ein Anfänger in der Datenwissenschaft sind, wir haben den passenden kurs für dich: das Blackbelt-Programm +. Es kommt mit mehr als 14 Kurse, mehr von 25 Projekte und ein persönlicher Mentor. Der Kurs rühmt sich nicht seiner Zertifizierung, aber die Fähigkeit, Sie zu einem industrietauglichen Data-Science-Profi zu machen. Ihr Mentor erstellt einen personalisierten und spezifischen Lernpfad für Ihre Karriereziele. Sie können Data Science ganzheitlich lernen mit Schwarzer Gürtel +.

Abschließende Anmerkungen

Fertigstellen, Die Entscheidung für einen Zertifizierungskurs fällt schwer. Sie riskieren Ihre Zeit und Ihr Geld und hoffen, eine neue Karriere aufzubauen. Es ist eine starke Wette, wenn Sie den richtigen Kurs wählen und Ihre Fähigkeiten entwickeln.

Die Zertifizierung selbst ist wertlos, es sei denn, die Fähigkeiten ergänzen sie. Suchen Sie immer nach einem Kurs, der Ihre Fähigkeiten aufwertet, und nicht nur nach dem Zertifikat.

Ich hoffe dieser Artikel klärt deine Zweifel. Teilen Sie mir Ihre Meinung zu den Zertifizierungskursen in den Kommentaren mit..

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