狗家/IBM/微软:哪家线上Data Analyst证书求职含金量最高?

狗家/IBM/微软:哪家线上Data Analyst证书求职含金量最高?

感觉现在每个重量级公司都推出了自己版本的专业数据分析师证书,而拥有它们会让你成为下一个雇主的热门“商品”。

在过去的十年里,研究数据分析很明显可以将你的职业生涯推向新的高度。此外,随着空缺职位的不断增加(仅在美国,数据分析领域的空位就有337400个),而每家大公司都在推出证书来帮忙填补空缺。这些公司中,很多都不要求你有任何先决条件就可以获取证书,只要你有互联网,就可以进入数据分析的世界。

所以,问题不再是“我是否应该学习数据分析?”。

现在的问题是:“我应该考哪个证书”

接下来,我会对以上三个数据分析相关的证书做一个总结,并比较它们的优缺点。如果你还想了解更多数据分析相关的内容,可以阅读我们以下这些文章:

数据分析实例——如何自己在家鼓捣你的安卓手机?https://www.dataapplab.com/android-smartphone-usage-analysis-in-r-to-reduce-phone-addiction/

100000万奖学金!Google宣布为数据分析、项目管理和用户体验领域在线证书发钱啦!https://www.dataapplab.com/google-announces-certificates-in-data-project-management-and-ux/

不懂数据分析,如何当好HR?员工流失率每减少1%,可减少500万美元的商业成本https://www.dataapplab.com/this-is-why-data-is-now-more-essential-than-ever-in-hr/

谷歌数据分析专业证书(Google Data Analytics Professional Certificate)

概述

技术水平:初级

授课方式:在线课程

课程周期:大约6个月(建议学习速度为每周10小时)

价格:$39/月,通过Coursera(6个月完成课程须花费234美元)

所学技能:电子表格(spreadsheets), 数据清洗(data cleaning), 数据分析(data analysis),数据可视化( data visualization), SQL, 提问(questioning), 决策(decision-making), 解决问题(problem-solving), R, Tableau, 元数据(metadata), 数据收集(data collection), 数据道德准则(data ethics), 样本数量决策(sample size determination)

课程设置:8门课程

IBM数据分析师专业证书(IBM Data Analyst Professional Certificate)

概述

技术水平:初级

授课方式:在线课程

课程周期:大约11个月(建议学习速度为每周3小时)

价格:$39/月 通过Coursera(11个月完成课程将花费$429 (USD))

所学技能:Microsoft Excel, Python, 数据分析(data analysis), 数据可视化(data visualization), SQL, 数据透视表(Pivot Table), IBM Cognos Analytics, 图表(dashboards), Pandas, Numpy

课程设置:9门课程

微软证书:数据分析师经理(Microsoft Certified: Data Analyst Associate)

概述

技术水平:初级/中级

授课方式:在线(免费)或导师指导(付费)

课程周期:大约11个月(建议学习速度为每周3小时)

价格:165美元

所学技能:数据准备(data preparation), 数据建模(data modeling), 数据可视化(data visualization), 数据分析(data analysis), (部署及维护可交互内容)deploying and maintaining deliverables, Microsoft Dataverse, R, Python, AI Insights, Microsoft Power BI

课程设置:16个模块

如何选择数据分析师证书

既然有这么多可供选择的数据分析师证书,那在你选择想要的课程时,必须考虑到两点。

如何选择数据分析师证书

选择有你个人最感兴趣的技术的证书。

上面列出的几个证书学习流程基本上是相同的,只是用了不同的技术。比如,每个证书都要求你使用他公司特有的技术。Google会教R语言,因为他们公司用R语言进行数据分析。IBM使用Watson平台来上课,因为IBM的所有东西都在Watson上运行。同样,微软也使用微软的技术来教授他们的课程,因为他们整个公司都使用微软技术。

一旦你学了特定的技术并逐渐习惯了它们,你就不太可能学习其他的东西了。他们利用你拿到它们公司证书的学习过程,吸引你以后持续使用他们的产品。换句话说,这些证书也是一种营销工具。因此,你选择哪家公司的证书其实并不那么重要—而选择一家拥有你最感兴趣技术的公司才是你要做的事情,因为不管你选择什么课程,你都会学到相同的基础知识。

记住,证书不是你就业的黄金入场券——选择一个能给你带来实践经验的证书。

其次,虽然像谷歌这样的公司公开表示,他们的使命是帮助毕业生在获得证书(通过谷歌雇主联盟)以后开始就业,但并不是所有联盟外的招聘经理都认同在线数据分析证书的重要性。事实上,很多人并不重视你有没有上过MOOC课程,或有没有在线专业证书。相反,雇主们更倾向于寻找有工作经验、项目经验的候选人。

虽然完成MOOC课程是追求更好个人发展的良好标志,但MOOC并不是找到工作的黄金入场券。因此,把你选择的证书与个人项目和工作经验结合起来,来展示你能用技术来解决现实的问题,是很重要的。这就是谷歌数据分析师证书特别有价值的地方,因为他们在课程结束时会有一个顶点项目。完成这个顶点项目,可以让你更好地展示你自己,向雇主展示你可以将学到的技术技能应用在实际的数据问题。

哪个专业数据分析师证书是最好的?

哪个证书更好

对于这个问题,每个人都有不同的看法。

然而,根据尽可能公正的标准和对课程的总体分析,我调查得出的结论是:谷歌数据分析专业证书是现在最好的专业数据分析师证书。

为什么谷歌有最好的专业数据分析师认证:

  • 谷歌曾大胆宣称,没有任何相关经验,但完成了他们项目的毕业生,可以在数据分析领域找到工作。谷歌很好地履行了这个承诺,他们在毕业生的整个就业准备过程中提供了资源支持,包括简历制作工具、模拟面试、职业社交活动,以及组成雇主联盟来聘用该项目的毕业生。
  • 谷歌使用R语言来授课,R是一种学习曲线非常困难的编程语言。在老师和社区的帮助下,学习这门语言会比你自己学习更顺利。而Python是一种非常容易学习的语言,毕业生可以轻松地自学。先学难的东西总是有帮助的,这能让你成为一个更全面的数据分析师,能跳槽到任何公司。
  • 谷歌决定在课程结束时为提供一个顶点项目的机会。大多数MOOC是不提供顶点项目的,因为这要老师和课程提供方付出额外的努力。而通过这个机会,项目毕业生可以让自己在解决现实问题的技能和能力方面比其他求职者更有优势。
  • 谷歌提供了一个涵盖数据分析基础知识的课程,成本仅为类似训练营或硕士学位的一小部分。不仅如此,通过在Coursera上举办他们的认证课程,想要参加课程的学生也能在需要时申请经济上的援助,从而增加了各行各业人士获得认证的可能性。

最后的想法

现在,重量级公司都在推出自己的版本的证书,给消费者提供了大量的教育选择。重要的是,无论你选择了哪家公司,你都将在这些基础课程中学到基本同样的东西。

这三种证书都是近几年发布的,只有时间才能告诉我们哪种是最优秀的。无论如何,这三个项目都在相对较低的成本下,向刚入门的萌新们对数据分析世界进行了全面的介绍。你还可以订阅我们的YouTube频道,观看大量数据科学相关公开课:https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ;在LinkedIn上关注我们,扩展你的人际网络!https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者:Madison Hunter
翻译作者:过儿
美工编辑:过儿
校对审稿:Jiawei Tong
原文链接:https://towardsdatascience.com/google-vs-ibm-vs-microsoft-which-online-data-analyst-certificate-is-best-dc8fd790a174