Facebook
GoogleTOP 5 CHỨNG CHỈ HÀNG ĐẦU VỀ DATA SCIENCE
5 chứng chỉ hàng đầu về Data Science giúp bạn thăng tiến trong công việc
Nội dung bài viết
Data Scientist hay còn gọi là kỹ sư khoa học dữ liệu, là tất cả những gì liên quan đến việc tìm tòi, khai thác, thu thập và phân tích dữ liệu để đưa ra được những insights và thông tin có giá trị. Bên cạnh sự mới lạ về công việc, Data Scientist còn thu hút không ít ứng viên về mức lương thưởng và phúc lợi hấp dẫn. Vì thế, ngoài kỹ năng và kinh nghiệm làm việc thực tế thì các chứng chỉ về Data Science cũng là một trong những tấm vé giúp bạn lọt vào mắt nhà tuyển dụng. Không chỉ là những chứng chỉ hàng đầu được cấp từ các trường Đại học danh giá mà khung chương trình học tập chi tiết cũng giúp bạn tích lũy thêm kiến thức và kinh nghiệm cho mình. Cùng MCI tìm hiểu 5 chứng chỉ hàng đầu về Data Science giúp bạn thăng tiến trong công việc nhé!
TOP 5 CHỨNG CHỈ DATA SCIENCE HÀNG ĐẦU
1.Certified Analytics Professional (CAP)
Certified Analytics Professional là chứng chỉ giúp bạn trau dồi kỹ năng chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành thông tin chi tiết và đưa ra hướng giải quyết phù hợp. Đây cũng chính là điều mà các doanh nghiệp đang tìm kiếm ở một nhà khoa học dữ liệu. Doanh nghiệp yêu cầu DS là một người hiểu dữ liệu, có thể đưa ra kết luận logic và có khả năng trình bày với các bộ phận tại sao dữ liệu đó lại quan trọng và có giá trị. Nếu bạn chưa quen với phân tích, bạn có thể bắt đầu với bài kiểm tra đầu vào Associate Certified Analytics Professional (ACAP) và sau đó chuyển sang chứng chỉ CAP.
- Chi phí: $495 cho thành viên INFORMS, $695 cho người không phải thành viên
- Thời hạn: Có giá trị trong ba năm
2.IBM Data Science Professional Certificate
IBM Data Science Professional Certificate là chứng chỉ khá chi tiết với 9 khóa học về Data Science. Tham khảo 9 khóa học của chứng chỉ dưới đây:
- Công cụ mã nguồn mở
- Phương pháp luận Data Science
- Ngôn ngữ lập trình Python
- Cơ sở dữ liệu
- Ngôn ngữ truy vấn SQL
- Phân tích dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
- Machine Learning
- Ứng dụng Data Science trong công việc thực tế
Khóa học này bạn sẽ mất trung bình 3 tháng để hoàn thiện hoặc có thể hơn nếu bạn quá bận rộn với công việc. Với các dự án/ project được thực hành trong khóa học sẽ giúp CV và portfolio của fresher ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng.
- Chi phí: Dùng thử 7 ngày miễn phí; $39 mỗi tháng cho đăng ký Coursera sau khi dùng thử miễn phí
- Thời hạn: Thông tin đăng nhập không hết hạn
3. Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS)
Với chứng chỉ này thì các khóa học được chứng nhận bởi Data Science Council of America (DASCA). Nội dung khóa học được thiết kế cho các chuyên gia có năm năm kinh nghiệm trở lên trong nghiên cứu và phân tích. Bạn phải có kiến thức vững chắc về cơ sở dữ liệu, bảng tính, phân tích thống kê, SPSS / SAS, R, các phương pháp định lượng và các nguyên tắc cơ bản của lập trình hướng đối tượng và RDBMS. Đa số người học để lấy bằng SDS đều có bằng cử nhân liên quan đến Data Science và có hơn 5 năm kinh nghiệm trong ngành Data Science để đủ điều kiện cho mỗi track.
- Chi phí: $650
- Thời hạn: Có giá trị trong 5 năm
4. Data Science Council of America (DASCA) Principle Data Scientist (PDS)
Cũng được chứng nhận bởi Data Science Council of America (DASCA), chương trình học PDS bao gồm 4 track với đối tượng học là senior ngành DS. Lộ trình học PDS chia làm 4 phần như sau:
- Track 1 - Lộ trình QualiFly: dành cho đối tượng có bằng thạc sĩ và ít nhất 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ.
- Track 2 dành cho các chuyên gia dữ liệu làm việc tại một tổ chức đối tác của DASCA với ít nhất 10 năm kinh nghiệm trong ngành và có bằng thạc sĩ.
- Track 3 dành cho những người đã đạt được chứng nhận SDS và sẵn sàng tiến lên cấp độ tiếp theo – bạn sẽ cần ít nhất 10 năm kinh nghiệm trong công nghệ và 5 năm kinh nghiệm trong phân tích hoặc kỹ thuật dữ liệu.
- Track 4 bạn sẽ cần ít nhất bằng thạc sĩ và 12 năm kinh nghiệm trở lên cho track này.
- Chi phí: $850 track 1 và track 2; $300 cho track 3; $950 cho track 4
- Thời hạn: Thông tin đăng nhập không hết hạn
5. Dell EMC Data Science Track
Dell EMC Data Scientist Track EMC (EMCDS) bao gồm hai chương trình – chứng nhận Data Science Associate v2 (DCS-DS) và chứng nhận Data Science Specialist (DCS-DS). Ở cấp độ associate, chương trình học bao gồm các nền tảng của DS và phân tích dữ liệu lớn – các khóa học có thể được hoàn thành trực tiếp hoặc trực tuyến. Sau khi hoàn thành chương trình cấp associate, bạn có thể chuyển sang cấp chuyên gia bao gồm các chủ đề như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phương pháp phân tích nâng cao, Hadoop, Pig, Hive, HBase và phương pháp trực quan.
- Chi phí: $230 cho mỗi lần kiểm tra
- Thời hạn: Không hết hạn
Ngoài những chứng chỉ đã liệt kê ở trên, bạn có thể tham khảo thêm các chứng chỉ như Cloudera Certified Associate: Data Analyst, Cloudera Certified Professional: CCP Data Engineer,.. hoặc tìm hiểu các chứng chỉ khác trên Google. Một lời khuyên cho các bạn newbie là hãy xác định rõ mục tiêu bạn học là gì và tìm hiểu chi tiết kiến thức bạn sẽ học trong từng chứng chỉ để ứng dụng cho công việc tương lai. Hãy lựa chọn những chứng chỉ liên quan đến ngành nghề bạn sẽ làm việc trong tương lai để có thêm kiến thức về lĩnh vực đó. Chúc bạn thành công!
Các khóa học
- Mastering AWS : From Basics to Applications Specialized
- Data Engineer Track Specialized
- Combo Data Engineering Professional Hot
- AI & DASHBOARD – CHỈ 990K Hot
- Combo Python Level 1 & Level 2 Bestseller
- Business Intelligence Track Hot
- Data Science Track Bestseller
- Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track) Bestseller
- RPA UiPath Nâng Cao: Chiến Thuật Automation Cho Chuyên Gia Specialized
- RPA UiPath cho Người Mới Bắt Đầu: Thành Thạo Automation Chỉ Trong 1 Ngày Specialized
- Business Analyst Fast Track Bestseller
- Business Analyst Bestseller
Đăng ký tư vấn khóa học
*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn
*Vui lòng nhập họ tên của bạn
*Vui lòng chọn giới tính
*Vui lòng chọn 1 trường
Các bài viết liên quan
Khả năng mở rộng & Tính linh hoạt của Data Lake
Một trong những đặc điểm nổi bật khiến Data Lake trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều tổ chức và doanh nghiệp hiện nay chính là khả năng mở rộng (scalability) và tính linh hoạt (flexibility). Khi dữ liệu ngày càng phát sinh với tốc độ chóng mặt từ nhiều nguồn khác nhau, từ hệ thống giao dịch, mạng xã hội, cảm biến IoT cho đến các ứng dụng di động, việc xây dựng một hạ tầng có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ trở thành yếu tố sống còn. Data Lake không chỉ cho phép lưu trữ gần như vô hạn, mà còn tích hợp dễ dàng với các pipeline dữ liệu hiện đại (ETL/ELT), giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu thô và biến chúng thành tri thức hữu ích.
Data Lake: Lợi ích, Thách thức và Hành Trình Triển Khai Hiệu Quả
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành nguồn tài sản chiến lược của mọi doanh nghiệp. Chúng ta có thể thấy rõ: một nền tảng thương mại điện tử dựa vào hành vi khách hàng để cá nhân hóa sản phẩm, một ngân hàng dùng dữ liệu giao dịch để phát hiện gian lận, hay một công ty logistics phân tích dữ liệu GPS để tối ưu tuyến đường. Tuy nhiên, dữ liệu không còn đến từ một nguồn duy nhất. Nó đa dạng về cả định dạng lẫn tốc độ phát sinh: Structured data: bảng quan hệ trong ERP, CRM, hệ thống tài chính. Semi-structured data: JSON từ API, XML từ hệ thống tích hợp, log file từ ứng dụng. Unstructured data: video từ camera giám sát, hình ảnh sản phẩm, file PDF, thậm chí cả dữ liệu cảm xúc trên mạng xã hội. Chính sự đa dạng này khiến Data Warehouse truyền thống trở nên hạn chế. Chúng yêu cầu dữ liệu phải được chuẩn hóa, ETL chặt chẽ, và lưu trữ trên hạ tầng gắn liền giữa compute & storage — điều này vừa tốn kém, vừa khó mở rộng. Đây là lúc Data Lake nổi lên như một giải pháp thế hệ mới: một kho lưu trữ tập trung, có khả năng chứa bất kỳ loại dữ liệu nào, với chi phí tối ưu và tính linh hoạt cao, phù hợp cho cả Business Intelligence (BI) lẫn AI/ML.
Data Lakes: Lợi Ích và Thách Thức Khi Xây Dựng Dữ Liệu Lớn
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, các doanh nghiệp ngày càng phải xử lý nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: từ dữ liệu quan hệ (structured), dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured) đến dữ liệu phi cấu trúc (unstructured). Data Lake xuất hiện như một giải pháp trung tâm, giúp lưu trữ mọi loại dữ liệu thô trong một kho duy nhất. Tuy nhiên, việc triển khai Data Lake cũng đi kèm những thách thức cần được quản lý cẩn thận. Data Lake là công cụ mạnh mẽ, nhưng chỉ phát huy hiệu quả nếu được quản lý đúng cách, kết hợp pipeline, governance và các công cụ phân tích. Khi triển khai tốt, Data Lake sẽ trở thành “trái tim dữ liệu” giúp doanh nghiệp khai thác thông tin nhanh, chính xác và sáng tạo hơn.
Các bài viết liên quan
Khả năng mở rộng & Tính linh hoạt của Data Lake
Một trong những đặc điểm nổi bật khiến Data Lake trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều tổ chức và doanh nghiệp hiện nay chính là khả năng mở rộng (scalability) và tính linh hoạt (flexibility). Khi dữ liệu ngày càng phát sinh với tốc độ chóng mặt từ nhiều nguồn khác nhau, từ hệ thống giao dịch, mạng xã hội, cảm biến IoT cho đến các ứng dụng di động, việc xây dựng một hạ tầng có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ trở thành yếu tố sống còn. Data Lake không chỉ cho phép lưu trữ gần như vô hạn, mà còn tích hợp dễ dàng với các pipeline dữ liệu hiện đại (ETL/ELT), giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu thô và biến chúng thành tri thức hữu ích.
Data Lake: Lợi ích, Thách thức và Hành Trình Triển Khai Hiệu Quả
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành nguồn tài sản chiến lược của mọi doanh nghiệp. Chúng ta có thể thấy rõ: một nền tảng thương mại điện tử dựa vào hành vi khách hàng để cá nhân hóa sản phẩm, một ngân hàng dùng dữ liệu giao dịch để phát hiện gian lận, hay một công ty logistics phân tích dữ liệu GPS để tối ưu tuyến đường. Tuy nhiên, dữ liệu không còn đến từ một nguồn duy nhất. Nó đa dạng về cả định dạng lẫn tốc độ phát sinh: Structured data: bảng quan hệ trong ERP, CRM, hệ thống tài chính. Semi-structured data: JSON từ API, XML từ hệ thống tích hợp, log file từ ứng dụng. Unstructured data: video từ camera giám sát, hình ảnh sản phẩm, file PDF, thậm chí cả dữ liệu cảm xúc trên mạng xã hội. Chính sự đa dạng này khiến Data Warehouse truyền thống trở nên hạn chế. Chúng yêu cầu dữ liệu phải được chuẩn hóa, ETL chặt chẽ, và lưu trữ trên hạ tầng gắn liền giữa compute & storage — điều này vừa tốn kém, vừa khó mở rộng. Đây là lúc Data Lake nổi lên như một giải pháp thế hệ mới: một kho lưu trữ tập trung, có khả năng chứa bất kỳ loại dữ liệu nào, với chi phí tối ưu và tính linh hoạt cao, phù hợp cho cả Business Intelligence (BI) lẫn AI/ML.
Data Lakes: Lợi Ích và Thách Thức Khi Xây Dựng Dữ Liệu Lớn
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, các doanh nghiệp ngày càng phải xử lý nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: từ dữ liệu quan hệ (structured), dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured) đến dữ liệu phi cấu trúc (unstructured). Data Lake xuất hiện như một giải pháp trung tâm, giúp lưu trữ mọi loại dữ liệu thô trong một kho duy nhất. Tuy nhiên, việc triển khai Data Lake cũng đi kèm những thách thức cần được quản lý cẩn thận. Data Lake là công cụ mạnh mẽ, nhưng chỉ phát huy hiệu quả nếu được quản lý đúng cách, kết hợp pipeline, governance và các công cụ phân tích. Khi triển khai tốt, Data Lake sẽ trở thành “trái tim dữ liệu” giúp doanh nghiệp khai thác thông tin nhanh, chính xác và sáng tạo hơn.
