【数据架构师】2023年10项顶级数据架构师和数据工程师认证
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了解如何在数据架构领域实现和加速有回报的职业生涯，并从一些最佳的数据架构师和数据工程师证书中进行选择。
专业认证可以帮助从事数据架构师和工程师工作的人启动或加速他们的职业生涯，并在竞争中占据优势。这些认证根据供应商和行业基准来衡量一个人的知识和技能，向潜在雇主表明，此人拥有成功所需的专业知识，并参与制定和实施企业数据战略。认证表明，当前的数据架构师和数据工程师正在对自己的职业生涯采取积极主动的态度。由于认证专业人员是任何组织的资产，认证为企业留住这些员工提供了激励，通常是通过晋升或加薪。
以下是一些顶级数据架构师和数据工程师认证的列表：
1.IBM认证解决方案架构师--数据仓库V1
该认证涵盖了数据仓库的规划、设计、构建、管理和安全，只需最少的支持、文档和主题专家的帮助。个人必须通过由七个部分和总共62个问题组成的考试（需要42个正确答案才能通过）。个人还必须证明他们理解数据仓库的概念和体系结构原理，能够分析客户的业务需求和流程，并且能够为数据仓库构建数据模型。
谁应该学习这门课程：数据架构师、开发人员、IBM内部雇主、业务合作伙伴和销售IBM产品的独立顾问。Course details
2.IBM认证解决方案架构师--Cloud Pak for Data v4.x
该认证验证了一个人可以在混合云环境中设计、规划和构建数据和人工智能工具。这位认证架构师领导和指导与该工具的实施和配置相关的任务，其中可能包括数据治理、数据科学、人工智能和机器学习。个人必须通过由六个部分和总共63个问题组成的考试（需要42个正确答案才能通过）。
谁应该上这门课：大数据分析师和大数据专家。
3.美国数据科学委员会（DASCA）大数据助理工程师（ABDE）
该认证证实，个人精通在工程中使用与供应商无关的跨平台工具、语言和技术，以及开发大数据分析应用程序。该认证有助于人们进入分析应用程序开发、数据科学和大数据工程领域。候选人从三个适合其工作和教育背景的轨道中选择一个。他们应该了解编程的基本知识，并具有使用Core Java等工具的实践经验，以及对Linux环境和数据库的理解。
谁应该参加这门课程：软件工程师、信息技术工作人员、拥有信息技术、计算机科学或软件工程学士学位的人员。
4.谷歌专业数据工程师
此认证考试决定个人是否能够设计、构建、部署、保护和监控数据处理系统。它还评估了使用、部署和持续训练现有机器学习模型的能力。每位考生必须通过两小时的考试，其中包括多项选择题和多项选择题。这次考试没有先决条件，但谷歌建议至少有三年的行业经验，包括至少一年使用谷歌云平台设计和管理工具的经验。
谁应该参加这门课程：数据科学家、数据工程师、数据架构师、DevOps工程师和机器学习专业人士。
5.AWS认证数据分析——专业
该认证确认了个人在AWS服务方面的技术技能和经验，以帮助建立和管理分析操作。它还确定个人是否可以定义AWS数据分析服务，以及识别它们如何相互集成。此外，个人必须了解AWS数据分析服务如何与收集、存储、处理和可视化的数据生命周期相结合。要参加这次考试，个人应该至少有五年的数据分析技术实践经验，并在AWS服务部门工作两年。这次考试时长180分钟，由65道选择题或多项回答题组成。
谁应该学习这门课程：数据平台工程师、数据架构师、数据科学家和数据分析师。
6.Cloudera认证专家（CCP）数据工程师
该认证有助于验证个人在Cloudera CDH（Cloudera分布式Hadoop）环境中执行关键任务的技能。考试测试的数据工程技能包括数据获取、转换、暂存、存储和数据分析工作流。除了在该领域有实践经验外，候选人还应首先参加Cloudera的Spark和Hadoop开发人员培训课程。考试有240分钟的时间限制，申请人需要在CDH测试集群中实现解决方案，以满足某些用例要求。
谁应该学习这门课程：数据科学家、数据工程师、数据分析师和项目经理。
7.微软认证：Azure数据工程师助理
寻求此认证的个人应是将非结构化和结构化数据系统中的数据集成、转换和整合为可用于构建分析工具的结构的主题专家。该认证表明，个人可以设计、开发、实施、监控和优化数据存储、数据处理和数据安全，并使用各种Azure数据服务和语言来存储和生成经过净化和增强的数据集以供分析。该认证要求具备Python、SQL或Scala等数据处理语言的丰富知识，对并行处理和数据架构模式的理解，并通过DP-203考试：Microsoft Azure上的数据工程。
应该学习这门课程的人员：数据工程师、数据架构师、IT专业人员、数据库管理员和商业智能专业人员。
8.Arcitura认证大数据架构师（BDSCP）
大数据架构师课程由几个大数据科学认证专家（BDSCP）模块组成：基础大数据、大数据分析与技术概念、基础大数据架构、高级大数据架构和大数据架构实验室。最后一个模块是一系列的实验室练习，要求个人应用他们在前几门课程中学到的知识来满足项目的要求并解决现实世界中的问题。获得这一认证表明，个人可以在本地或云中设计、实施和集成大数据工具。BDSCP的全面检查时间为170分钟。
谁应该参加这门课程：数据科学家、数据分析师、数据工程师、数据经理和IT专业人士。
9.Snowflake高级：数据科学家
Snowflake是使用最广泛的云数据平台之一，该认证旨在通过该平台测试个人的知识和技能。经过验证的技能包括对数据管道、数据准备、功能工程、模型开发和部署的理解。申请人应具有两年或两年以上在企业数据科学用例中使用Snowflake的经验。考试时间限制为115分钟，共有65道选择题。
谁应该学习这门课程：在Snowflake数据云上构建数据技术的数据科学家、数据分析师、数据工程师、数据经理和IT专业人员。
10.Databricks认证数据工程师专业
Databricks是数据湖屋概念的先驱之一，其开源的Delta Lake技术。该认证验证了个人在数据工程任务方面的知识和专业知识，如三角洲湖的使用和部署，以及建立数据管道的能力。了解Apache Spark，以及使用Databricks平台进行数据分析和机器学习也是关键要求。考试有120分钟的时间限制，由60道选择题组成。
谁应该学习这门课程：在Databricks平台上构建数据技术的数据科学家、数据分析师、数据工程师、数据经理和IT专业人员。
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