数据科学家含金量最高的5个数据科学认证，先马后看！
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最后一个认证(也许是最困难的)是来自谷歌。如果你是一名机器学习工程师，那么那你最好有这个证书。如果你是仅专注于模型的数据科学家，那么该证书也可以使你进一步进行部署和工程设计。这个认证将检验你对以下主要复杂概念的理解： 界定ML问题 开发ML模型 构建ML解决方案 自动化和编排ML管道 准备和处理数据 监控，优化和维护ML解决方案 你可以选择beta版认证，通过了即获得Google Cloud认证，可以节省40%的费用，同时还可以获得Google独家定制服装。这个证书的名称是：专业机器学习工程师BETA。 考试的主要目标都是些非常有用的概念，每个考过的数据科学家或机器学习工程师最终都将受益匪浅。其中一些关键目标是： 通过将新业务挑战转化为ML用例来界定机器学习问题; 使用SDLC(软件开发生命周期)最佳实践来构建ML解决方案架构; 通过设计数据管道进行数据准备和处理; ML模型开发与量产化; 带有CI(持续集成)/ CD(持续交付)测试和部署的ML管道自动化和编排; 具有性能调优和模型再训练标识的ML解决方案的监控，优化和维护。 由此可见，这个认证非常复杂，涵盖了数据科学和机器学习的高难度核心领域。 总结 要成为一名优秀的数据科学家，你并不需要读完所有这些课程或考取全部证书，但这些认证都能以不同的方式给你带来巨大的提升。以下是所有五个顶级认证的内容及其各自的链接： TensorFlow开发人员认证：https://www.tensorflow.org/certificate SAS程序员专业证书：https://www.coursera.org/professional-certificates/sas-programming IBM数据科学专业证书：https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science#courses Tableau Desktop专家：https://www.tableau.com/learn/certification/desktop-specialist 专业机器学习工程师BETA：https://cloud.google.com/certification/machine-learning-engineer 当然，数据科学还有更多其他的课程和证书。但是，对于你而言，最重要的事情是选择这些证书(或其他类似证书)中的任何一个，并努力提高自己作为数据科学家的水平。想象一下，如果你获得了这几个认证中的任何一个，一定会让你的老板眼前一亮(无论是现在和未来的)。这些证书不仅会让你在面试时脱颖而出，而且最终还将帮助你在数据科学职业上走得更好。学习不止，考证不断。 相关报道：https://towardsdatascience.com/the-top-5-data-science-certifications-71b3be907d8
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