您需要获得认证才能成为数据科学家吗？你应该考虑的5件事
数据科学认证无处不在–您应该获得认证吗？如果是，您应该选择哪种认证？
在这里，我们列出了数据科学认证的各个方面，您在做出职业选择之前应该考虑这些方面
介绍
我应该获得数据科学证书吗？这是每位有抱负的数据科学家不可避免地面临的最令人难以置信的问题。
随之而来的是更多的问题–它会给我的简历增加更多的分量，还是会帮助我就业？我敢肯定，很多读者都会意识到这一点，最终会导致更多的压力和困惑。
数据科学认证
数据科学认证肯定会带来一些优势。它反映出您对数据科学领域的兴趣和热情，但是需要注意的是-由于数据科学的蓬勃发展，这些课程已被大量采用，从而使其成为普通课程或普通课程。
那么，在这种情况下您能做什么？
要在人群中脱颖而出，您将需要学习一门课程，为您提供行业知名度和高质量的项目。认证是衡量优秀人才的标准。
BlackBelt + 是一门这样的课程，它将为您提供成为数据科学行业中非常有价值的专业人员所需的一切。这不仅与认证有关，还与它附带的质量和指导有关。
在本文中，我们将把问题分解为多个组成部分，并帮助您获得这个全能的问题的答案！
我想成为数据科学家吗？
毫无疑问，多年来，数据科学已成为迷人的角色，尤其是当HBR将数据科学家的角色称为21世纪最性感的工作时。今天，数据科学的市场规模为380亿美元，预计到2025年将达到1400亿美元！不可否认，它是一个高增长的角色。
数据科学认证
由于魅力和高薪阶层，大多数发烧友都希望成为数据科学家，但这已不再是现实。许多人申请相同的职位，但没有适当的技能来工作，从而导致寄予厚望。
在我职业生涯的最初几年，我想解决数据驱动的问题，因此我的目标是成为一名数据科学家。我几乎不知道行业中还有许多其他基于数据的角色，例如业务分析师，数据工程师等等！
例如，如果您来自软件工程行业，那么数据工程可能对您来说是正确的角色，或者如果您想要职位空缺很大的职位，那么您可能希望将业务分析作为职业选择。
我们必须问自己一个大问题–我为什么要成为数据科学家？如果您想了解其他基于数据的角色，可以查看以下文章：
业务分析与数据科学–您应该选择哪一条路？
成为数据科学家的不同途径是什么？
学习方面没有任何限制，特别是在数字时代，您可以选择很多东西！您可以浏览数以百万计的免费资源，甚至还可以花很多钱购买光辉的课程。这完全取决于您要如何做。让我们讨论一些不同的资源及其优缺点。
数据科学认证-路径
阅读博客–博客是互联网上广泛且免费的资源。博客的最大好处是其中种类繁多，而且当然很容易掌握。您无需逐章讨论特定主题。缺点是，当您是初学者时，很难将点与整个主题联系起来，从而导致知识缺口。Analytics Vidhya提供了有关各种主题的一系列文章。确保您浏览了博客部分。??
通过视频教程学习–无法通过阅读学习？视频教程是您的理想选择。最好总是看到某人在您面前实施概念，代码或项目，然后在他们之后重复。视频教程具有与上述相同的缺点。
免费课程–是的，免费课程适用于数据科学！这些通常是简短的入门课程，您可以作为初学者探索。他们中的许多人还提供认证。此类课程的优势在于，您可以获得针对预期概念的全面学习途径。缺点是这些程序不是专用程序，仅包含通用知识。您可以访问Analytics Vidhya的各种免费课程。（PS中有些甚至具有免费认证）
认证课程– h！认证课程提供了学习数据科学的好方法。您将获得完整的课程，并以结构化的方法达到目标。这些通常由具有高质量内容的行业专家教授。该计划没有一个特定的缺点，只有一个-您需要明智地选择认证课程。您可以在BlackBelt +计划中访问Analytics Vidhya的所有课程
在没有适当指导和计划的情况下开始数据科学事业可能会造成混乱。我们已编制了一份明确的免费路线图指南，以建立数据科学职业，该指南由Analytics Vidhya的专家策展人策划–
下载此免费的综合数据科学路线图以开始您的职业生涯
关于数据科学认证计划的要点
数据科学认证有多种形式。有些需要互联网连接，而有些则需要物理存在。让我们检查一下不同的格式。
MOOC –或大规模开放在线课程可能是数据科学中最著名的认证课程，包括Andrew Ng的Machine Learning。这些MOOC可以是自定进度的，可以随时启动。任何人都可以参加这些课程，而无需任何正式的录取过程。这些课程的唯一问题是，如果您想获得证书，它们会变得非常昂贵。这些课程通常由诸如哈佛大学，斯坦福大学和其他大学的大学进行。
课堂课程–这些课程的格式与学校或大学相同。您将加入一批有抱负的人，并通过预先设计的课程进行授课。您将获得作业作为家庭作业，有疑问时可以随时举手。但是，如果您错过几节课，您可能会发现自己处于困境中，因为这些课不会只为您重复。由于Covid-19，这些课程将作为实时课程在线上。
在线课程–顾名思义，这些课程是在线的。这些是根据课程设置的预先录制的视频。您可以随时随地以所需顺序访问视频。但是您将无法在此处实时清除疑问。
混合课程–想要两全其美吗？混合课程为您提供部分课堂课程和部分在线课程。在课程开始时，您将获得所有自定进度的内容。此外，还将有数量有限的课堂课程，您可以在其中消除疑虑。
老实说，这很重要吗？
好吧，是和否！
简而言之，认证固然重要，但并不是因为证书本身而是因为您作为认证的一部分而获得的技能。
十年来，涌现了许多数据科学认证课程，导致这些课程的推广。现在，任何人都可以拿到证书并声称自己是数据科学家，但是当您申请工作时，它就不会那样工作。
招聘人员收到大量申请，他们没有时间浏览认证，然后检查其真实性。相反，他们专注于技能集和完成的项目。
最后，一切都归结为面试过程。面试官将测试您在技能中提到的所有内容。因此，如果您选择继续进行数据科学认证，请确保与时俱进并掌握正确的技能。您的证书不会为您找到工作，技能会。
如何选择证书？
时间–认证课程的持续时间从一个月到一年不等。最后的问题是您可以投入多少时间。如果您是专业工作人员，那么在线课程或3个月的在线课程就足以满足基础机器学习的需要。如果要专攻，则可能需要花费更长的时间。
传授的技能– Python，R或SQL，Excel？选择课程时，第一个决定可能是选择您想要的语言和其他技能，然后将其与课程设置相匹配。
导师–没有导师的数据科学课程正在黑暗中骑自行车。您真的不知道要去哪里，因此请确保与导师进行一对一的交流。
先决条件–确保您已完成本课程中提到的先决条件。如有任何先决条件，您可以参加Analytics Vidhya的免费课程。
成本–最终，我们需要使我们的期望与预算保持一致。Analytics Vidhya以最低的价格提供了很多课程。您可以签出。
如果您是数据科学的初学者，那么Blackbelt +计划就是您的最佳选择。它包含14多个课程，25多个项目和1：1导师。该课程并非吹嘘其认证，而是能够将您转变为行业就绪的数据科学专业人员。您的导师将针对您的职业目标建立定制的学习途径。您可以使用Blackbelt +全面学习数据科学。
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