Data Science認定についてどう思いますか？

私は現在、2つのデータサイエンス認定プログラムを見てきました。ジョンホプキンスプログラムはCourseraで、Clouderaプログラムは1つです。

きっと他にもあるはずです。

ジョン・ホプキンスの一連のクラスは、ツールセットとしてRに焦点を当てていますが、さまざまなトピックをカバーしています。

• Rプログラミング
• クリーニングとデータの取得
• データ解析
• 再現可能な研究
• 統計的推論
• 回帰モデル
• 機械学習
• データ製品の開発
• Clouderaのデータサイエンスチャレンジに似たプロジェクトベースの完了タスクのように見えるもの

Clouderaプログラムは表面上は薄く見えますが、「ツールを知っていますか」、「現実の世界でツールを適用できますか」という2つの重要な質問に答えようとしています。彼らのプログラムは以下で構成されています：

• データサイエンスの概要
• データサイエンスエッセンシャル試験
• データサイエンスチャレンジ（現実世界のデータサイエンスプロジェクトシナリオ）

プログラムや品質の比較に関する推奨事項を探していません。

私は、他の認定資格、それらがカバーするトピック、およびDS認定がこの時点でコミュニティによってどの程度真剣に見られているかについて興味があります。

編集：これらはすべて素晴らしい答えです。投票で正解を選んでいます。

私は最初の2つのコースを行いましたが、他のすべてのコースも行う予定です。Rがわからない場合は、本当に良いプログラムです。毎週課題とクイズがあります。多くの人は、いくつかのコースが非常に難しいと感じています。プログラミングの経験がなければ（必要ではないと言われても）苦労するでしょう。

覚えておいてください..あなたがF1パイロットであることは、車を運転できるからではありません;）

元分析マネージャーであり、現在のリードデータサイエンティストである私は、データサイエンス証明書の必要性に非常に不安を感じています。データサイエンティストという用語はかなりあいまいで、データサイエンスの分野はまだ初期段階です。証明書は、データサイエンスに不足しているある種の統一された標準を意味しますが、それでも未だに西部劇のようです。

証明書はおそらくあなたを傷つけることはないでしょうが、特定のアプローチをいつ使用するかを知るための経験と、そのアプローチを非技術的な聴衆に説明できるように理解を深めるために、あなたの時間を費やす方が良いと思います。

あなたが言及した認定プログラムは、実際にはエントリーレベルのコースです。個人的には、これらの証明書は個人の永続性のみを示し、実際のデータサイエンスの仕事ではなく、インターンシップに応募している人にのみ役立つと思います。

私は大手インターネット企業のデータサイエンスチームを率いており、世界中の私たちのチームのために何百ものプロファイルをスクリーニングし、数十のインタビューを行ってきました。多くの候補者が前述のコースやプログラムに合格したか、同様の資格を持っています。個人的に、私もコースを受講しました。一部は良い、他は失望していますが、どれもあなたを「データサイエンティスト」にしません。

一般的に、私はここで他の人に同意します。CourseraまたはClouderaからの証明書は興味を示すだけですが、針を動かしません。考慮すべき事項はさらに多くあり、作業の包括的なリポジトリ（githubプロファイルなど）を提供したり、他のデータサイエンティストとネットワークを構築したりすることで、より大きな影響を与えることができます。データサイエンスプロファイルを採用する場合は、常に以前の仕事とコーディングスタイル/能力を確認することを好みます。

複数の認定が行われていますが、フォーカスエリアと教育スタイルが異なります。

eDXのAnalytics Edgeは、より集中的で実践的であるため、John Hopkinsの専門分野よりもずっと好きです。John Hopkinsの専門分野では、Analytics Edgeで週に3〜4時間、週に11〜12時間を費やすことが期待されています。

業界の観点から、私はこれらの認定を、人が所有する知識のレベルではなく、関心のサインと考えています。これらのMOOCにはドロップアウトが多すぎます。MOOCでXYZ認定を受けるよりも、他の経験（Kaggleコンテストへの参加など）を大切にしています。

クラウド時代については定かではありませんが、私の友人の1人がジョン・ホプキンスの1人に加わりました。また、多くの人から推奨されています。数週間後に参加する予定です。真剣さに関する限り、これらの認定資格があなたの就職に役立つとは思いませんが、彼らは確かにあなたの学習に役立つでしょう。

@OP：投票による回答の選択は最悪のアイデアです。

あなたの質問が人気コンテストになります。あなたは正しい答えを探すべきです、私はあなたが何を求めているのか、あなたが何を探しているのかを知っているとは思いません。

質問に答えるには：
Q：この時点でコミュニティがDS認定をどの程度真剣に見ていますか。

A：これらのコースを受講することの目標は何ですか？仕事用、学校用、自己改善用など？Courseraクラスは非常に応用されており、多くの理論を学ぶことはありません。クラスルーム設定のために意図的に予約されています。

それでも、Courserクラスは非常に便利です。2年間のマスタープログラムのうち、1年間のstat gradクラスに相当すると思います。

どのように実際にコースを受講したのかという問題があるため、業界での認知度はまだわかりません。どのくらいの時間を費やしましたか？これらのコースでAを取得する方が、教室での紙の鉛筆試験よりもはるかに簡単です。そのため、人によって大きな品質のばらつきがあります。

コースラからの認定の効果は、個人だけでなくクラスにも依存すると思います。要件により、週に3〜5時間以上、さらに多くを入れると、材料が3〜5時間よりも長く開いた場合、これらのクラスと認定は、フィールドでの強力な知識ベースと経験に相当します。 。科学はそれを要求する人々にやってくる。

CourseraのJohns Hopkins Data Scienceスペシャライゼーション（コースと卒業生に残された墓石）をほぼ完了しました。私はあなたにそれの長所と短所を与えるだけで、可能な限り客観的に保つようにします：

長所：

• 学習プロセス周辺の構造
• 時間の経過とともにポートフォリオを構築します

短所：

• さまざまなコースに必要なさまざまな背景。最初のいくつかのコースは、事前の知識を前提としていません。概念コースでは、突然理解が容易ではなくなります。（統計的推論、回帰分析）
• 3人の教授によって教えられました。彼らは潜在的な聴衆と能力/必要性/関心について同じページにいないと思います。

あなたがやりたいことを示したい仕事を得るのに成功するための最良の方法。

あなたが言及するMOOCは、基礎の良い基礎を与え、あなた自身の機械学習/データサイエンスの問題を解決し始めるのに十分でなければなりません。Kaggleのコンテストを1つか2つ試してみてください。これはスキルを向上させるのに最適な方法です。適度な成績があれば、潜在的な雇用者が興味を持ちます。iPython Notebookのようなものを使用して結果をGithubに公開します。これにより、作業を簡単に見たり判断したりできます。

UCI Bike Sharing DatasetやUCI Diabetes Treatment Datasetなど、他の公開データセットの分析を試してみてください。これらは試してみるのが非常に楽しく、スキルを伸ばす意欲があることを示しています。

それは本当に、証明書を授与する機関の信頼性に依存します。たとえば、ハーバードに拠点を置く企業のデータサイエンス認定は、多くの業界パートナーによって認められており、適切な選択をする可能性があります。どのような証明書をお探しですか？

学生にとっての価値、ミックスバッグ。プログラムに数百ドル、コースに100ポップを払うことが動機です。

MITxから1つのシリーズを完成させました。これは、「詳細を知る」必要がある人を対象とした方法とツールの大学院調査コースです。十分な基礎知識があるので、学んだことを安心して適用できます。

有向非巡回グラフ法に関するスタンドアロンHarvardXコースは、Judea Pearl法に関する統計学の大学院セミナーのようなものでした。そうでなければ、それを聞いたのは長い時間だったでしょう。

HarvardXシリーズは、新入生をRツールセットとアプリケーションに向けることを目的とした大学院レベルのブートキャンプです。

BerkeleyXシリーズは、ほとんどドメイン固有の言語である専用のPythonクラスを使用した学部調査コースです。

証明書の価値については、関連する唯一の教育経験は地球物理学の修士号であり、職務内容（銀行の上級弁護士）以外で約1年の有給の経験があったことしか報告できません。

おそらく、証明書の結果として、私が知っている少なくとも2つの仕事に対して「過剰資格」として断られました。ですから、私のアドバイスは、もしあなたが証明書を持っているなら、「Excel」という言葉が求人に表示されているならそれを言及しないことです。

ハーバード大学、マサチューセッツ工科大学、マイクロソフトなどが提供するデータサイエンスコース向けのedXに関するいくつかのリソースは、このグループにとって興味深いものです。

たとえば、ハーバード大学の8つのコースと最高の試験で構成されるプロの認定プログラムがあります。

より高度な研究については、MITのMicroMastersプログラムがこちらにあります。

ここ UCサンディエゴからも1つ。データサイエンスの概要については、Microsoftのプログラムを参照してください。すべてのプログラムについては、こちらをご覧ください。

お役に立てれば、

edXのジョシュ