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证书对数据科学学习路径很重要

虽然数据科学证书在专业领域很有价值,但候选人必须让它们成为掌握技术和继续教育的更大动力。

证书可以帮助建立数据科学家的技术能力和技能的基准,但他们对简历的真实影响仍然不明确。

组织正在寻找开放数据科学职位的持续教育和技术能力证明。证书可以给候选人技能将自己分开但是 - 对于寻求优势的数据科学家 - 数据科学学习路径永远不会停止。

在这个过程中,证书是很自然的一步,但最重要的是,雇主寻找的是与空缺职位相匹配的技术技能的确凿证据。

证书的价值

到那个时刻数据科学在美国,拥有广泛的技能和学习更多知识的动力至关重要。对于那些寻求新职位的人来说尤其如此。

分析和用户体验咨询公司Brooks Bell的客户交付副总裁Josh St. John说:“继续并推动你在这个领域的技能是成功的关键。”“如今,数据科学包含了不断发展的技术和技术,这些技术和技术可以在商业中实现巨大的影响。”

候选人的常见方式发展他们的技能组织是通过持续的传统教育并获得证书。然而,在数据科学的学习道路上,证书的作用不如以前那么强大了。

“证书具有混乱的数据科学培训看法,”Nerdery数据科学总监Justin Richie说。“来自AWS,GCP和Azure的云认证比其他认证的价值更多,因为它们展示了对基础设施的理解。”

有价值的认证是那些能够证明某项技术技能的特定知识的认证。这些证书有助于组织更好地理解数据科学家熟悉什么,但即使是这些证书也有其价值的局限性。

幸运的是,候选人在该领域获得的大多数证书都与特定的技术相关,而不是与整个方法相关。这是有帮助的,因为它们可以提供一些技术熟悉的证据,但对于那些寻求技能组合的人来说,它们是棘手的。

通常证书的价值低于在职经验由于其范围有限,在招聘过程中。候选人必须花费大量收集众多证书来真正脱颖而出。

“证书与坚实的技术能力和相关项目工作不起作用,”Richie说。“今天的大多数数据科学家来自各界生活,所以在没有更多技术评估的情况下衡量技能集很难。”

充分利用证书

为了充分利用证书,重要的是要了解,在被认证不一定在面试过程中制造或打破候选人,它可以为面试官提供洞察候选人的知识水平。认证通常可以帮助候选人匹配职位的职责。

“在面试过程中,当证书与履行职位职责所需的特定技能相关时,它们最具影响力,”圣约翰说。

但除此之外,当另一个人在基本要求中显示强核心时,没有长期的认证列表并未使候选人成为首选选择。

“虽然证书和证书培训计划在日益增长的数据科学家技能方面有用,但动手经验总是具有这些类型技能的更有效的老师,”圣约翰说。“当你结合两者时,你可以获得在你的角色中增长所需的圆满经验。”

面试过程中最重要的是什么?

均衡经验至关重要候选人面试在数据的科学。

“相关工作至关重要,”Richie说。“在招聘决策中对我脱颖而出的最重要的项目是一个强大的GitHub档案。”

谈到谷歌和Facebook等更大招聘机构时,技术能力证明对大学学位等传统体重的最高态度。

“数据准备、分析和展示是数据科学家的基本要求,”圣约翰说。“这包括统计工具、数据库、建模的基本知识,当然还有数学能力。”

这是与认证相关的能力的展示,这对候选人来说是关键。如果在面试中不能证明自己的技能,证书是不够的。最好的数据科学家可以证明这些技能,以及将他们的知识转化为非技术观众,因此允许他们相应地对这些建议进行行事。

只有通过投资于自己和扩大技术能力数据科学家可以超越其他候选人。

“继续教育至关重要,”Richie说。“我设想继续教育和程度,成为行业成熟度的催化剂。”

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