Las empresas están apostando por big data ahora más que nunca, pero a medida que los espacios de big data se expanden y evolucionan a un ritmo rápido , las certificaciones deben adaptarse. Muchos programas actualizan su contenido a medida que ocurren cambios en la industria y requieren reexámenes periódicos, generalmente cada tres años. Es un esfuerzo digno. Obtener la certificación, sin importar su campo, demuestra a los empleadores que tiene las habilidades adecuadas y que puede aplicarlas cuando más importa.
Ya sea que esté comenzando o planeando un cambio de carrera , considere 11 de las mejores certificaciones de big data disponibles.
1. CCAH
Una vez que tenga la certificación Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop , puede demostrar que tiene conocimientos técnicos y habilidades para trabajar con un clúster de Apache Hadoop. Adquiera habilidades en la instalación y administración de clústeres de Hadoop, así como en el sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS). Debe obtener una puntuación superior al 70% para aprobar el examen, que tiene 60 preguntas y dura 90 minutos.
2. PCC: DS
Tres exámenes componen el curso completo para obtener la certificación Cloudera Certified Professional: Data Scientist . Debe tomar los tres sin ningún orden en particular dentro de los 365 días. Las habilidades comunes incluyen la extracción de características de conjuntos de datos con diferentes formas de ruido: errores, registros parciales o registros incorrectos. Trabajará con datos almacenados en una variedad de formatos como JSON, XML y datos de enlaces de gráficos. Los candidatos desarrollan una solución de ciencia de datos y la precisión, solidez y escalabilidad se garantizan a través de un sistema de revisión por pares.
3. CCP: Ingeniero de datos
Demuestre las habilidades técnicas que más buscan los empleadores con el certificado Cloudera Certified Professional Data Engineer que se basa en el programa CCP Data Scientist. Trabaje en un entorno práctico y utilice las herramientas que necesite en un clúster para resolver los problemas de los clientes.
4. EMCDSA
Puede participar y contribuir como miembro del equipo de ciencia de datos en grandes proyectos después de obtener la certificación EMC Data Scientist Associate . Con sus habilidades, podrá:
- implementar el ciclo de vida de análisis de datos .
- replantee un desafío empresarial como un desafío analítico.
- Aplicar técnicas y herramientas analíticas para analizar big data.
- crear modelos estadísticos.
- seleccione las visualizaciones de datos adecuadas.
5. CAP
Debe cumplir con las condiciones de educación y experiencia para inscribirse en la certificación Certified Analytics Professional . El programa se centra en varios dominios clave del proceso de análisis. Estos incluyen análisis de marcos y problemas comerciales, selección de metodologías, construcción de modelos y gestión del ciclo de vida.
6. Big Data de HP Vertica: ASE
Busque en cualquier bolsa de trabajo de tecnología y es obvio que la plataforma de análisis de Vertica de HP se utiliza ampliamente. La certificación HP Vertica Big Data Accredited Solutions Expert se dirige a los administradores de bases de datos y prueba sus habilidades para diagnosticar y solucionar problemas. También mejorará en la optimización del rendimiento de Vertica. Las tareas avanzadas incluyen el ajuste de la base de datos y el diseño de proyección manual. Hay un examen basado en la nube seguido de un examen escrito a través de las pruebas de Pearson VUE.
7. Big Data & Analytics V1
La certificación IBM Certified Solution Advisor: Big Data & Analytics V1 demuestra que comprende los conceptos básicos de big data y análisis. Podrá identificar los requisitos del cliente y sugerir las mejores soluciones. Las habilidades cubiertas incluyen:
- principios de diseño en soluciones de big data y análisis
- arquitecturas
- procesos
- modelos de madurez y adopción
Se recomienda el conocimiento de los productos de IBM, pero no es obligatorio. El Boot Camp de dos días de IBM Certified Solution Advisor para Big Data y Analytics puede ayudarlo a prepararse para el examen.
8. OBI: Foundation Suite 11g
Muestre cómo puede aplicar soluciones después de tomar el programa Oracle Business Intelligence: Foundation Suite 11g que se incluye en la ruta de certificación de Middleware y Java de Oracle. Desarrolle habilidades para crear e instalar soluciones de BI, crear paneles de BI y definir configuraciones de seguridad. El curso está dirigido a miembros de Oracle Partner Network .
9. Certificaciones SAS
Cualquier certificación SAS merece atención. Para el análisis de datos, SAS ofrece la certificación Business Intelligence Content Developer (SAS 9) . El conocimiento y las habilidades de SAS Enterprise Miner 13 son esenciales para los candidatos que desean convertirse en un modelador predictivo certificado por SAS . Los candidatos deben crear y evaluar modelos predictivos, puntuar nuevos conjuntos de datos y preparar datos.
Los estadísticos estarán interesados ??en convertirse en analistas de negocios estadísticos certificados por SAS . En este examen se prueban la regresión logística, el ANOVA y el modelado predictivo.
10. MCSE: Business Intelligence
Las personas que aprueben los exámenes MCSE: Business Intelligence califican como ingenieros de informes y BI . La credencial demuestra que tiene las habilidades para diseñar y crear soluciones de datos e implementarlas en una organización sin problemas. Hay cinco exámenes relacionados con Microsoft SQL Server 2012. Si aprueba los primeros tres exámenes, califica como Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA) con la certificación SQL Server 2012. Los dos exámenes finales le otorgan la certificación MCSE: Business Intelligence.
11. Certificado de Posgrado en Minería de Datos y Aplicaciones
Este certificado de posgrado en aplicaciones y minería de datos de nivel universitario de la Universidad de Stanford presenta ideas clave en minería de datos y aprendizaje automático. Muestra cómo los conceptos se pueden aplicar a los negocios, la ciencia y la tecnología, y ocupa un lugar destacado en términos de popularidad y perspectivas laborales.
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