你认为数据科学认证如何？

Question

我现在看到了两个数据科学认证项目-- 约翰·霍普金斯可在库瑟拉买到和云层一号。

我肯定还有其他人在那里。

John Hopkins类集的重点是作为工具集的R，但涵盖了一系列主题：

• R规划
• 清洗和获取数据
• 数据分析
• 可复制性研究
• 统计推断
• 回归模型
• 机器学习
• 开发数据产品
• 看起来是基于项目的完成任务，类似Cloudera的数据科学挑战

Cloudera程序表面上看上去很薄，但它试图回答两个重要的问题--“您知道这些工具吗”，“您能在现实世界中应用这些工具吗？”他们的方案包括：

• 数据科学导论
• 数据科学基础考试
• 数据科学挑战(真实世界数据科学项目方案)

我不是在寻找一个程序的建议或质量比较。

我很好奇其他认证，他们涵盖的主题，以及DS认证在这一点上是如何被社会所重视的。

编辑:这些都是很好的答案。我是通过投票来选择正确答案的。

Answer 1

我做了前两门课，我也计划做其他的课程。如果你不知道R，这是一个非常好的程序。每周都有作业和测验。许多人觉得有些课程很难。如果您没有任何编程经验(即使他们说它不是必需的)，您将遇到困难。

只要记住..。并不是因为你会开车，而是因为你是F1飞行员;)

Answer 2

作为一名前分析经理和目前的首席数据科学家，我对数据科学证书的需要持怀疑态度。数据科学家这一术语相当模糊，数据科学领域还处于起步阶段。证书意味着某种统一的标准，这只是缺乏数据科学，它仍然是非常狂野的西方。

虽然证书可能不会对你造成伤害，但我认为你最好把时间花在积累经验上，以便知道什么时候使用某种方法，以及深入理解，以便能够向非技术受众解释这种方法。

Answer 3

你提到的认证课程实际上是入门级课程。就我个人而言，我认为这些证书只显示了个人的持之以恒，它们只能对那些申请实习的人有用，而不是真正的数据科学工作。