برنامه‌ریزی شغلیهوش تجاری

معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده

یکی از سوالات متداول در مورد علم داده این است که “چه مدرکی اخذ کنم؟” برای دانشجویانی که سابقه رسمی تحصیلات در علم داده ندارند، دریافت گواهینامه گام مهمی در مسیر فعالیت حرفه‌ای علم داده به نظر می‌رسد.

اما بهتر است یک نکته را از قبل روشن کنیم: برای استخدام در زمینه علم داده به هیچ نوع گواهینامه‌ای نیاز ندارید. شما باید پلتفرم یادگیری خود را بر اساس مهارت‌هایی که آموزش می‌دهد انتخاب کنید نه گواهینامه‌ای که صادر می‌کند، زیرا استخدام‌کنندگان به مدرک علم داده اهمیت زیادی نمی‌دهند.

اما این بدان معنا نیست که گواهینامه ارزش ندارد. بیایید این موضوع را عمیق‌تر بررسی کنیم.

انتخاب دوره صدور گواهینامه علم داده

یافتن دوره‌ای که گواهینامه ارائه دهد ساده است. بسیاری از دوره‌های خاص علم داده وجود دارد که گواهی پایان کار را ارائه می‌دهند. با یک جستجوی سریع در گوگل ده‌ها مورد ظاهر می‌شود.

آنچه دشوارتر است مقایسه این دوره‌ها می‌باشد. برای ورود به هر یک از آن‌ها و بررسی اینکه آیا گواهی آن ارزش دارد، باید بازده سرمایه‌گذاری را در نظر بگیرید.

برخی از مواردی که می‌توانید هنگام جستجو درباره دوره صدور گواهینامه علم داده در نظر بگیرید، به شرح زیر است:

  • آنچه در این دوره خواهید آموخت
  • هزینه دوره
  • هرگونه پیش‌نیاز یا صلاحیت مورد نیاز
  • تعهد زمانی مورد نیاز
  • نظرات فراگیرانی که این دوره را گذرانده‌اند

بیایید نگاهی به برخی از دوره‌های علم داده بیندازیم تا این مقایسه‌ها را انجام دهیم!

گواهینامه‌های برتر علم داده

Cloudera University Data Analyst Course/Exam

آنچه خواهید آموخت: این دوره در درجه اول متمرکز بر انجام تجزیه و تحلیل داده با استفاده از محصولات Apache است: Hadoop، Hive و Impala. مقداری  SQL پوشش داده می‌شود اما به نظر نمی‌رسد که برنامه‌نویسی با زبان پایتون یا زبان R را در بر گیرد.

هزینه: این دوره برای ۱۸۰ روز دسترسی ۲۲۳۵ دلار هزینه دارد. هزینه آزمون صدور گواهینامه ۲۹۵ دلار است، بنابراین با فرض اینکه شما در اولین امتحان قبول شوید، کل هزینه برنامه ۱۶۳۰ دلار می‌باشد.

پیش‌نیازها: دانش قبلی در مورد SQL و خط فرمان Linux مورد نیاز است.

تعهد زمانی: متفاوت است. با تخمین تقریبی، هر بخش ممکن است حدود ۵-۹ ساعت طول بکشد و حدود ۱۵ بخش مختلف وجود دارد. این یک دوره شخصی است و کاربران به مدت ۱۸۰ روز به آن دسترسی دارند.

نظرات: یافتن نظرات شخص ثالث برای این برنامه دشوار است.

Dataquest

آنچه خواهید آموخت: Dataquest چهار مسیر شغلی مختلف را ارائه می‌دهد که مهارت‌های مورد نیاز برای مشاغل تجزیه و تحلیل داده، دانشمند داده و مهندسی داده را پوشش می‌دهد. مهارت‌های خاص تحت پوشش بسته به مسیر متفاوت است، اما عناوین شامل برنامه‌نویسی پایتون یا R ، SQL  وPostgreSQL ، احتمال و آمار، یادگیری ماشین و مهارت‌های گردش کار مانند Git، خط فرمان (bash / shell) و موارد دیگر است.

هزینه: هزینه اشتراک Premium سالانه ۵۸۸ دلار است. اشتراک ماهانه نیز موجود می‌باشد.

پیش‌نیازها: فرایند درخواست وجود ندارد (هر کسی می‌تواند ثبت نام کند و شروع به یادگیری نماید) و هیچ دانش قبلی در مورد آمار یا برنامه‌نویسی مورد نیاز نیست.

تعهد زمانی: متفاوت است. Dataquest یک پلتفرم یادگیری تعاملی می‌باشد که به صورت سلف سرویس ارائه می‌شود. بیشتر فراگیران دریافتند که تقریباً در شش ماه مطالعه کمتر از ده ساعت در هفته می‌توانند به اهداف یادگیری خود برسند.

بررسی‌ها:

  • ۵/۵ ​​در Switchup (۲۴۶ نظر)
  • ۴.۹۴/۵ در Course Report (۱۷ نظر)
  • ۴.۷/۵ در G2(۴۱ نظر)

بنابراین فایده گواهینامه چیست؟

البته که گواهینامه دانشمند داده بی‌فایده نیست. این روش خوبی برای برخی دانش‌آموزان است تا نشان دهند که به طور فعال درگیر یادگیری مهارت‌های جدید هستند. استخدام‌کنندگان دوست دارند ببینند که متقاضیان دائماً در تلاشند خود را بهبود بخشند، بنابراین ذکر گواهینامه‌ها از این طریق به بالا بردن شانس شما کمک می‌کند.

اما اشتباه نکنید: آنچه برای استخدام کنندگان اهمیت دارد این است که آیا شما واقعاً می‌توانید کار را انجام دهید یا خیر، و آن‌ها این اطلاعات را در وهله اول با مشاهده پورتفولیوی پروژه‌های شما پیدا می‌کنند. آن‌ها ابتدا پروژه‌ها و مهارت‌های شما را بررسی کرده و سپس براساس آنچه مشاهده کرده‌اند، درخواستتان را رد یا قبول می‌کنند.

بنابراین به طور خلاصه بعید است گواهینامه‌های علم داده در قبول شدن درخواست شغلی شما کمک کنند، به ویژه در مرحله قبولی/عدم موفقیت در ارزیابی رزومه، بنابراین نباید روی سوالاتی مانند “کدام یک از گواهینامه‌های علم داده بهتر است؟” تمرکز کنید.

پلتفرمی را پیدا کنید که به شما کمک می‌کند مهارت‌های مهم علم داده را بیاموزید، زیرا این چیزی است که به شما کمک خواهد کرد در این زمینه شغل پیدا کنید.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن