Was halten Sie von Data Science-Zertifizierungen?

Ich habe jetzt zwei Data Science-Zertifizierungsprogramme gesehen - das John Hopkins- Programm, das bei Coursera erhältlich ist, und das Cloudera- Programm .

Ich bin sicher, es gibt andere da draußen.

Die John Hopkins-Gruppe von Klassen konzentriert sich auf R als Toolset, deckt jedoch eine Reihe von Themen ab:

• R Programmierung
• Daten bereinigen und beschaffen
• Datenanalyse
• Reproduzierbare Forschung
• Statistische Inferenz
• Regressionsmodelle
• Maschinelles lernen
• Datenprodukte entwickeln
• Und wie es aussieht, handelt es sich um eine projektbasierte Abschlussaufgabe, die der Data Science Challenge von Cloudera ähnelt

Das Cloudera-Programm sieht oberflächlich dünn aus, versucht jedoch, die beiden wichtigen Fragen zu beantworten: "Kennen Sie die Werkzeuge?", "Können Sie die Werkzeuge in der realen Welt anwenden?". Ihr Programm besteht aus:

• Einführung in die Datenwissenschaft
• Data Science Essentials-Prüfung
• Data Science Challenge (ein reales Data Science-Projektszenario)

Ich suche keine Empfehlung für ein Programm oder einen Qualitätsvergleich.

Ich bin gespannt, welche anderen Zertifizierungen es gibt, welche Themen sie abdecken und wie ernst die Community DS-Zertifizierungen derzeit betrachtet.

EDIT: Das sind alles tolle Antworten. Ich wähle die richtige Antwort nach Stimmen.

Ich habe die ersten beiden Kurse gemacht und ich plane, auch alle anderen zu machen. Wenn Sie R nicht kennen, ist es ein wirklich gutes Programm. Jede Woche finden Aufgaben und Tests statt. Viele Leute finden einige Kurse sehr schwierig. Sie werden es schwer haben, wenn Sie keine Programmiererfahrung haben (auch wenn sie sagen, dass dies nicht erforderlich ist).

Denken Sie daran .. es ist nicht so, dass Sie ein Auto fahren können, dass Sie ein F1-Pilot sind;)

Als ehemaliger Analytics Manager und aktueller leitender Data Scientist bin ich mir der Notwendigkeit von Data Science-Zertifikaten sehr bewusst. Der Begriff Data Scientist ist ziemlich vage und das Gebiet der Data Science steckt noch in den Kinderschuhen. Ein Zertifikat impliziert eine Art einheitlichen Standard, der in der Datenwissenschaft nur mangelhaft ist, es ist immer noch sehr viel der wilde Westen.

Ein Zertifikat wird Ihnen wahrscheinlich nicht schaden, aber ich denke, Sie sollten Ihre Zeit besser darauf verwenden, die Erfahrung zu entwickeln, um zu wissen, wann ein bestimmter Ansatz zu verwenden ist, und die Tiefe des Verständnisses, um in der Lage zu sein, diesen Ansatz einem nicht-technischen Publikum zu erklären.

Die von Ihnen erwähnten Zertifizierungsprogramme sind wirklich Kurse für Anfänger. Persönlich denke ich, dass diese Zertifikate nur die Ausdauer einer Person belegen und nur für diejenigen nützlich sein können, die sich für Praktika bewerben, nicht für Stellen im Bereich der echten Datenwissenschaft.

Ich leite Data Science-Teams für ein großes Internetunternehmen und habe Hunderte von Profilen gescreent und Dutzende von Interviews für unsere Teams auf der ganzen Welt geführt. Viele Kandidaten haben die oben genannten Kurse und Programme bestanden oder bringen ähnliche Zeugnisse mit. Persönlich habe ich auch die Kurse besucht, einige sind gut, andere enttäuschend, aber keiner von ihnen macht Sie zu einem "Data Scientist".

Im Allgemeinen stimme ich den anderen hier zu. Ein Zertifikat von Coursera oder Cloudera signalisiert nur ein Interesse, aber es bewegt die Nadel nicht. Es gibt noch viel mehr zu überlegen, und Sie können eine größere Wirkung erzielen, indem Sie ein umfassendes Repository Ihrer Arbeit bereitstellen (z. B. Github-Profil) und sich mit anderen Datenwissenschaftlern vernetzen. Jeder, der ein Data-Science-Profil anstellt, wird es immer vorziehen, Ihre vorherigen Arbeiten und Codierungsstile / -fähigkeiten zu sehen.

Es gibt mehrere Zertifizierungen, die jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und Unterrichtsstile haben.

Ich bevorzuge The Analytics Edge auf eDX viel mehr als John Hopkins Spezialisierung, da es intensiver und praktischer ist. Bei der Spezialisierung auf John Hopkins werden 3 bis 4 Stunden pro Woche und 11 bis 12 Stunden pro Woche für Analytics Edge erwartet.

Aus Sicht der Branche betrachte ich diese Zertifizierungen als Zeichen des Interesses und nicht des Wissensstands einer Person. Es gibt zu viele Aussetzer in diesen MOOCs. Ich schätze andere Erfahrungen (wie die Teilnahme an Kaggle-Wettbewerben) viel mehr als die XYZ-Zertifizierung für MOOC.

Ich bin mir nicht sicher, was die Cloud-Ära 1 angeht, aber einer meiner Freunde hat sich der John Hopkins-Ära angeschlossen. Es wurde auch von vielen Leuten empfohlen. Ich habe vor, in ein paar Wochen dabei zu sein. Was den Ernst betrifft, glaube ich nicht, dass diese Zertifizierungen Ihnen dabei helfen werden, einen Job zu finden, aber sie werden Ihnen mit Sicherheit beim Lernen helfen.

@OP: Antworten nach Stimmen zu wählen ist die SCHLECHTESTE Idee.

Ihre Frage wird zu einem Beliebtheitswettbewerb. Sie sollten die richtige Antwort suchen. Ich bezweifle, dass Sie wissen, wonach Sie fragen und wonach Sie suchen.

Um Ihre Frage zu beantworten:
F: Wie ernsthaft werden DS-Zertifizierungen zu diesem Zeitpunkt von der Community bewertet?

A: Was ist Ihr Ziel, wenn Sie an diesen Kursen teilnehmen? Für die Arbeit, für die Schule, für die Selbstverbesserung usw.? Coursera-Kurse sind sehr anwendungsorientiert, Sie werden nicht viel Theorie lernen, sie sind absichtlich für den Unterricht reserviert.

Trotzdem sind Coursera-Kurse sehr nützlich. Ich würde sagen, es entspricht einem Jahr stat grad class aus einem zweijährigen Master-Programm.

Ich bin mir seiner Anerkennung in der Branche noch nicht sicher, weil das Problem ist, wie Sie den Kurs tatsächlich belegt haben. Wie viel Zeit hast du verbracht? Es ist viel einfacher, in diesen Kursen ein A zu bekommen, als eine Papierstift-Prüfung im Klassenzimmer. Daher gibt es von Person zu Person große Qualitätsunterschiede.

Ich denke, die Wirkung der Zertifizierung durch coursera hängt sowohl vom Einzelnen als auch von den Klassen ab. Die Anforderung besagt, dass mindestens 3-5 Stunden pro Woche, wenn Sie mehr einsetzen, und das Material sich für viel mehr als die 3-5 Stunden öffnet, dann können diese Klassen und Zertifizierungen einer starken Wissensbasis und Erfahrung auf dem Gebiet entsprechen . Wissenschaft kommt zu denen, die es verlangen.

Ich bin fast fertig mit Johns Hopkins Data Science Spezialisierung auf Coursera (Ein Kurs und ein Schlussstein für den Abschluss). Ich gebe Ihnen nur die Vor- und Nachteile und versuche, es so objektiv wie möglich zu halten:

Vorteile :

• Struktur rund um den Lernprozess
• Sie werden im Laufe der Zeit ein Portfolio aufbauen

Nachteile :

• Unterschiedliche Hintergründe für unterschiedliche Kurse erforderlich. Die ersten Kurse setzen keine Vorkenntnisse voraus. In den Konzeptkursen wird es plötzlich nicht mehr leicht zu verstehen. (Statistische Inferenz, Regressionsanalyse)
• Gelehrt von 3 Professoren. Ich denke, sie sind nicht auf der gleichen Seite über ihr potentielles Publikum und ihre Fähigkeiten / Bedürfnisse / Interessen.

Der beste Weg, um erfolgreich den Job zu bekommen, den Sie möchten, um zu zeigen, dass Sie es können.

Die MOOCs, die Sie erwähnen, bieten Ihnen eine gute Grundlage für die Grundlagen und sollten ausreichen, um Ihre eigenen Probleme mit maschinellem Lernen / Data Science zu lösen. Probieren Sie ein oder zwei Kaggle-Wettbewerbe aus, das ist eine großartige Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu verbessern, und eine anständige Note ist für einen potenziellen Arbeitgeber von Interesse. Veröffentlichen Sie Ihre Ergebnisse auf Github, indem Sie so etwas wie ein iPython-Notizbuch verwenden, damit Sie Ihre Arbeit leicht sehen und beurteilen können.

Versuchen Sie es mit einer Analyse anderer öffentlicher Datensätze, wie dem UCI Bike Sharing- Datensatz oder dem UCI Diabetes Treatment- Datensatz. Das macht viel Spaß und zeigt, dass Sie sehr daran interessiert sind, Ihre Fähigkeiten zu entwickeln.

Es hängt wirklich von der Glaubwürdigkeit der Institution ab, die das Zertifikat ausstellt. Beispielsweise wird die Data Science-Zertifizierung eines in Harvard ansässigen Unternehmens von vielen Industriepartnern anerkannt und ist möglicherweise eine gute Wahl. Sie haben nicht gesagt, welche Art von Zertifikat Sie suchen?

Wert für Schüler, gemischte Tasche. Das Zahlen von mehreren hundert Dollar für ein Programm oder hundert Dollar für einen Kurs ist ein Motivator.

Ich habe eine Serie von MITx abgeschlossen. Es handelt sich um einen Studienkurs mit Methoden und Werkzeugen, der sich an diejenigen richtet, die sich eingehend "auskennen" müssen. Grund genug, dass ich mich wohl gefühlt habe, wenn ich das Gelernte angewendet habe.

Ein eigenständiger HarvardX-Kurs über die Methode des gerichteten azyklischen Graphen ähnelte eher einem Absolventenseminar für Statistik über die Judea Pearl-Methode. Sonst hätte es lange gedauert, bis ich davon gehört hätte.

Die HarvardX-Serie ist ein Bootcamp für Hochschulabsolventen mit dem Ziel, den neuen Studenten an das R-Toolset und die Anwendungen heranzuführen.

Die BerkeleyX-Reihe ist ein Umfragekurs für Studierende, der eine speziell entwickelte Python-Klasse verwendet, die fast eine domänenspezifische Sprache ist.

In Bezug auf den Wert der Zertifikate kann ich nur angeben, dass meine einzige verwandte Bildungserfahrung ein Master in Geophysik war und ich über ein Jahr bezahlte Erfahrung außerhalb meiner Berufsbezeichnung (leitender Bankanwalt) verfügte.

Vielleicht wurde ich aufgrund der Zertifikate für mindestens zwei mir bekannte Jobs als "überqualifiziert" abgelehnt. Mein Rat ist also, wenn Sie ein Zertifikat haben, erwähnen Sie es nicht, wenn das Wort "Excel" in der Stellenausschreibung erscheint.

Einige Ressourcen zu edX für datenwissenschaftliche Kurse von Harvard, MIT, Microsoft und anderen, die für diese Gruppe von Interesse sein könnten.

Zum Beispiel haben wir ein professionelles Zertifikat - Programm von Harvard , bestehend aus 8 Gängen und eine capstone Prüfung hier .

Für fortgeschrittene Studien haben wir ein Programm von MICRO MIT hier .

sowie eine von UC San Diego hier . Für einen guten Überblick über Data Science haben wir ein Programm von Microsoft. Für alle unsere Programme können Sie hier nachschauen .

Hoffe das hilft,

Josh von edX