『壹』 大数据相关证书有哪些
大数据需要考专业人员分析认证;数据科学专业成就认证;工程方面分析和优化(CPEE)证书;挖掘大规模数据集研究生证书;优化大数据分析证书;EMC数据科学家助理(EMCDSA);Cloudera认证专家。
7、Cloudera认证专家:数据科学家(CCP:DS)-Cloudera
CCP:DS证书展示了精英层面使用大数据的技能。它需要通过一个评估基础数据科学主题知识的书面考试。他们还必须在数据科学挑战中,通过设计和开发同行评估的生产就绪的数据科学解决方案,并在真实条件下证明他们的能力。这个挑战必须在完成笔试后24个月内通过,并且每年中的每隔一个季度提供两次机会。
8、Cloudera Apache Hadoop认证开发人员(CCDH)-Cloudera
CCDH认证演示了开发人员写入,维护和优化Apache Hadoop开发项目的技术知识,技能和能力。获得这个认证需要通过90分钟时限的50到55个活动问题的笔试。每个测试包括至少五个未评分的实验问题。
9、Cloudera Apache Hadoop认证管理员(CCAH)-Cloudera
CCAH认证演示管理员的技术知识,技能和能力配置,部署,维护和保护Apache Hadoop集群和构成Cloudera企业数据中心的生态系统项目。获得认证需要通过90分钟时限的60个问题的书面考试。
10、Cloudera Apache HBase(CCSHB)认证专家-Cloudera
CCSHB认证演示了使用Apache HBase的技术知识,技能和能力,包括核心HBase概念,数据模型,架构,模式设计,API和管理。获得认证需要通过90分钟时间限制的45个问题的书面考试。
11、Revolution REnterprise Professional–Revolution Analytics
主要内容:此认证证明了对高级分析项目使用R统计语言的能力,包括分析大数据,数据分析生命周期,高级分析的理论和方法以及统计建模的战略和实践方面。该认证要求通过包含60个选择题和90分钟时间限制的tt笔考试。
12、Vertica大数据解决方案V1-HP
此认证验证可以让学习者部署和管理Vertica Analytics Platform,帮助组织优化和利用大数据分析获利。其验证学习者可以:识别和描述Vertica架构的关键功能,安装平台,识别字符和确定Vertica中使用的投影的特征,描述如何将数据加载到Vertica,阐述Vertica集群管理概念,描述备份/恢复和资源管理,并确定如何监视和故障排除。此认证需要在90分钟内通过包含50个选择题的考试。
13、Vertica大数据解决方案管理员V1-HP
此认证证实学习者可以管理Vertica Analytics Platform,并验证其是否可以执行高级管理任务,包括:手动投影设计,诊断,高级故障排除和数据库调优。该认证要求在100分钟内通过包含60个选择题的考试。
14、IBM认证的数据架构师-大数据
IBM认证数据架构师-大数据IBM专业认证计划。
15、IBM认证的数据工程师-大数据
IBM认证的数据工程师-大数据IBM专业认证计划。
16、大数据专业人员的SAS认证
SAS认证的大数据专业数据科学。
『贰』 什么是大数据生存认证
静默认证静默认证,指以系统资源整合为契机,努力打破数据壁垒、拔掉数据烟囱、拆除数据藩篱,集成整合跨行业、跨部门、跨领域的多源海量数据,依托大数据平台,通过对待遇领取人员的全方位行为轨迹分析,动态判断其生存状态,真正实现了“寓认证于无形”。
静默认证的方法:建立社保年审的信息资源共享机制建立后,分别将死亡信息与领取待遇信息比对,将机关事业、企业、城乡居民养老保险发放待遇信息相互比对,将各统筹单位发放待遇信息相互比对,排查虚报冒领和重复领取待遇疑似信息。以这种后台数据比对开展社保年审认证的方式,为业界人士称为“静默核查”。静默认证,也叫“大数据认证”。指以系统资源整合为契机,努力打破数据壁垒、拔掉数据烟囱、拆除数据藩篱,集成整合跨行业、跨部门、跨领域的多源海量数据,依托大数据平台,通过对待遇领取人员的全方位行为轨迹分析,动态判断其生存状态,真正实现了“寓认证于无形”。
『叁』 知乎 cda证书认可程度怎么样
根据你的工作年限,可以选择:二级建造师、一级建造师、造价员、造价工程师、监理工程师等,这些证书拿到手后,可以挂靠出去,每年的收入当做零花钱基本上够了。
『肆』 工信部认证的大数据工程师证书有什么用含金量高么
为深入贯彻国务院《促进大数据发展行动纲要》(国发(2015)50号)文件精神,积极响应工信版部权《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,推进技术先进、应用繁荣的大数据基础设施建设,进一步提高大数据工程专业技术人员理论与技能水平,经调查研究,专家论证,邮电通信人才交流中心决定开展大数据工程师专业技术等级培训考试。
『伍』 大数据考哪些证书
大数据开发可以进行大数据工程师认证,数据分析类则可以进行数据分析师认证。这些证书的认证都是在你已经掌握课程的基础上进行。如果零基础可以先进行大数据相关课程学习,自学或者进行大数据培训都行,最好是先去提供认证的机构进行咨询,看看需要掌握哪些技能。
其实,不管是大数据工程师证书,数据分析师证书,每个职业的相关技能认证,其实都是一种锦上添花的作用,毕竟技术类的工作都是要看你的实际操作水平的。
『陆』 大数据财务分析职业资格认证(初级)含金量高吗有什么作用
这是大数据技术在财务领域应用技能的证明,代表持有者具备初步的大数据分析应用能力和一定的财务领域知识,应该是有价值的,只是初级可能还不够,需要继续深入学习提高层级。
数据分析师是为了适应大数据时代要求,加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设,进一步提升我国数据分析师的职业素质和能力水平。
经国家相关部委统一颁布实施,旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具,将经济学原理用数学模型表示,科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况,为做出科学合理的决策提供依据。
双证书权威性:工业和信息化部证书颁发的《数据分析师职业技术证书》,是目前我国项目分析业界唯一的经国家认证的考核证书。
技能要求
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。
基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
『柒』 大数据就业前景如何想从事大数据有哪些认证值得报考
大数据技术未来发展和就业前景
2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作;2016年3月,在发布的十三五规划纲要中,提出“实施国家大数据战略”,把大数据作为基础性战略资源;2020年,国家提出大力发展“新基建”,涉及7大领域,大数据中心就是其中之一。
从这一系列的政策措施中,可以看到国家对大数据技术的重视。而随着数据相关的应用和商业模式越来越多,与老百姓生活相关性日益密切,无论是国内还是国外,都相继出台了成熟的数据产权以及数据安全的法律法规,来保障大数据行业平稳有序地发展。
随着信息通信技术的发展,各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多,全球大数据储量呈爆炸式增长。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%,2016年甚至达到了87.21%的增长率。
对于求职者来说,阿里系企业或者阿里的生态合作伙伴企业,都会认可ACP证书,如果你希望入职阿里,那考一个这样的证书,会是你的加分项。
而对于其他非阿里系企业,这样一个证书可能用处并不大,但考了这个证书,至少证明你有相应的大数据专业知识和实践经历,是一个能力的证明,所以也是有用的。
具体到华为HCIE-Big Data认证,其特点主要体现在四个方面:
理论深刻、技术领先,围绕数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视等,课程涵盖大数据分析和挖掘的前沿技术,可以让学员紧随大数据发展趋势,系统掌握大数据前沿技术;
源于开源、胜于开源,基于开源社区,包含开源大数据处理平台Hadoop、内存实时计算Spark、大数据平台数据仓库Hive、大数据NoSQL数据库HBase等组件;
云上实验、随心学习,实验采用华为云作为实验平台,学员可随时访问进行实验操作,降低学习成本、提高效率;
结合案例、实战领先,源于企业真实项目需求,实验中融入大量实际项目应用场景,如银行定期存款业务预测、客户分群、流动人口常住地分析等,便于学员学以致用,融会贯通。
相比较来说,华为大数据认证比阿里的难度大很多,且费用贵很多,不太适合新手小白、学生党。
对于想进大厂的应届毕业生,建议做一个学习阶段计划表,同时需要一些具有含金量、能被市场认可的认证证书。它不仅能让你的理论知识联系实际应用,更能对你的求职起到助推作用,是你找工作的一个加分项。
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『捌』 学大数据的都需要考哪些证书
大讲台大数据培训为你解答:
简而言之,从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说,就是根据特定目标,从数据收集与存储,数据筛选,算法分析与预测,数据分析结果展示,以辅助作出最正确的抉择,其数据级别通常在PB以上,复杂程度前所未有。
关键作用是什么?
挖掘出各个行业的关键路径,帮助决策,提升社会(或企业)运作效率。
最初是在怎样的场景下提出?
在基础学科经历信息快速发展之后,就诞生了“大数据”的说法。但其实是随着数据指数级的增长,尤其是互联网商业化和传感器移动化之后,从大数据中挖掘出某个事件现在和未来的趋势才真正意义上被大众所接触。
大数据技术包含的内容概述?
非结构化数据收集架构,数据分布式存储集群,数据清洗筛选架构,数据并行分析模拟架构,高级统计预测算法,数据可视化工具。
大数据技术学习路线指南:
大数据技术的具体内容?
分布式存储计算架构(强烈推荐:Hadoop)
分布式程序设计(包含:ApachePig或者Hive)
分布式文件系统(比如:GoogleGFS)
多种存储模型,主要包含文档,图,键值,时间序列这几种存储模型(比如:BigTable,Apollo,DynamoDB等)
数据收集架构(比如:Kinesis,Kafla)
集成开发环境(比如:R-Studio)
程序开发辅助工具(比如:大量的第三方开发辅助工具)
调度协调架构工具(比如:ApacheAurora)
机器学习(常用的有ApacheMahout或H2O)
托管管理(比如:ApacheHadoopBenchmarking)
安全管理(常用的有Gateway)
大数据系统部署(可以看下ApacheAmbari)
搜索引擎架构(学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎)
多种数据库的演变(MySQL/Memcached)
商业智能(大力推荐:Jaspersoft)
数据可视化(这个工具就很多了,可以根据实际需要来选择)
大数据处理算法(10大经典算法)
大数据中常用的分析技术?
A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、
数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、
神经网络、神经分析、优化、模式识别、
预测模型、回归、情绪分析、信号处理、
空间分析、统计、模拟、时间序列分析
『玖』 大数据可以考哪些证书
0基础小白想进行大数据认证,可以先进行大数据相关课程学习,目前主要的大数据课程分为两类:一是大数据开发,学习Java、Scala语言、Hadoop、Spark、Storm等框架平台;二是数据分析与挖掘,学习Python语言、数据处理和分析技术、可视化工具、机器学习等。大数据开发可以进行大数据工程师认证,数据分析类可以进行数据分析师认证。
大数据证书可以第三方证明你经过大数据的培训学习后,具备系统的大数据理论知识和一定的大数据项目实战经验,是一种锦上添花的作用。在以后你进行大数据相关岗位面试求职、编写简历时可以使你的技能储备更加直观的展现出来,企业录用时也可作为一个参考,谈薪资待遇时也更有底气。
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