数据科学和机器学习、大数据和人工智能等其他技术进步不仅对专业人士而且对招聘人员都具有挑战性。
在数据科学领域寻找熟练的员工是一项艰巨的工作，每个招聘人员都难以完成。
另一方面，专业人士和学生则试图思考这个问题：“我需要数据科学认证吗？”
IBM表示，到 2020 年，数据科 哥斯达黎加手机号码数据库 学专业人员的需求将增长 28%，这意味着在未来几年，这个行业只会增长。
与此同时，对数据科学专业人员的技能要求也将越来越高。拥有数据科学认证无疑将为专业人士提供行业优势。
我们准备了一份获取数据科学认证的综合指南。请阅读下文了解更多信息。
数据科学认证
什么是数据科学？
数据科学是从多种资源中提取数据，然后分析这些数据以获得有价值的见解的过程。
大量非结构化和结构化数据从社交媒体、公司网站等多种资源流入企业的数据中心。
在这些数据中发现模式和隐藏的信息可以帮助组织推动增长、降低成本、提高效率并抓住新的市场机会。
该领域需要数学、统计学、概率、计算机科学和 IT 学科、人工智能、数据挖掘、聚类分析和机器学习等各个方面的广泛知识。
为什么要获得数据科学认证？
数据科学认证来源 freepik
数据科学认证
许多雇主和组织都意识到数据科学在各个商业领域的重要性。组织中几乎没有哪个部门不能从数据科学中受益。
在人力资源方面，他们需要数据科学来执行人力资源分析流程 。
计算机科学项目团队需要数据科学来分析项目的各个方面。销售和客户支持团队需要分析来了解客户的需求。
它无处不在！数据无处不在。因此，企业会雇佣能够理解这些数据的人。
然而，你不觉得竞争太激烈了吗？
数据科学认证可以帮助候选人打入疲软的市场并证明他们在该领域的熟练程度。
观看此视频，了解分析和业务如何相互补充：
关系分析与商业：扎克·约翰逊在 TEDxNorthwesternU2014 上
迈向数据科学领域的第一步应该从一门优秀的课程开始，这门课程教会你复杂的方面、行业趋势和知识，让你不断前进。
在线课程为您提供了继续自学和在该领域兼职实习的额外便利。这有助于您同时获得理论和实践经验。
数据科学家的角色
数据科学可以增强商业决策能力，从而改善企业的营销和销售工作。以下是数据科学家在工作场所必须承担的一些角色和职责：