El análisis de datos y Big Data, en la actualidad, es el alma de cualquier negocio exitoso. Obtener la tecnología correcta puede ser un desafío, pero construir el equipo adecuado con las habilidades adecuadas para emprender iniciativas de Big Data puede ser más difícil. No es sorprendente que ese desafío se refleje en la creciente demanda de habilidades y certificaciones.

Si está buscando una manera de obtener una ventaja, certificarse en Big Data es una excelente opción. Las certificaciones medirán tu conocimiento y habilidades contra los puntos de referencia específicos de la industria y del proveedor para demostrar a los tomadores de decisiones que tienes el conjunto de habilidades correcto.

Una certificación de Big Data puede ofrecerle un gran impulso a tu carrera, ya sea que recién estés comenzando o que seas un profesional experimentado. Si eres nuevo en el campo, una certificación de Big Data te capacitará para que puedas hacer la transición y conseguir ese primer trabajo. Esos tipos de certificaciones pueden variar desde muy específicos, como una introducción a Big Data y Hadoop; hasta una amplia gama, como un programa de Big Data y Data Science Masters que otorga varias certificaciones diferentes como parte de la ruta de aprendizaje.

Si ya está trabajando en Big Data, una certificación puede ayudarte a ascender en tu carrera o asumir un rol especializado. Por ejemplo, si necesitas saber más sobre un aspecto particular de Big Data, como MongoDB o Apache Cassandra, una certificación ayuda a aprender las habilidades necesarias, además brinda a su empleador actual o futuro pruebas de sus calificaciones.

• Certification of Professional Achievement in Data Sciences

Es un programa sin título destinado a desarrollar instalaciones con habilidades fundamentales de Data Science. El programa consta de cuatro cursos: algoritmos para Data Science, probabilidad y estadística, Machine Learning para Data Science y análisis y visualización de datos exploratorios.

¿Cómo prepararse? Se requiere un título universitario y cursos previos cuantitativos e introductorios a la programación de computadoras.

• Certified Analytics Professional

La credencial Certified Analytics Professional (CAP) es una certificación de análisis general que certifica la comprensión integral del proceso analítico, desde la elaboración de problemas empresariales y analíticos hasta la adquisición de datos, metodología, construcción de modelos, implementación y gestión del ciclo de vida del modelo. Requiere completar el examen CAP y adherirse al Código de Ética CAP.

¿Cómo prepararse? Una lista de cursos de estudio y una serie de seminarios web están disponibles a través del registro.

• EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA)

La certificación EMCDSA demuestra la capacidad de un individuo para participar y contribuir como miembro del equipo de Data Science en proyectos de Big Data. Incluye implementar el ciclo de vida de análisis de datos, reformular un desafío comercial como un desafío de análisis, aplicar técnicas y herramientas analíticas para analizar grandes datos y crear modelos estadísticos, seleccionar las visualizaciones de datos apropiadas y más.

¿Cómo prepararse? EMC ofrece un curso de capacitación, disponible como un video o un curso dirigido por un instructor.

• Analista de datos de Certified Associate (CCA) de Cloudera

Un desarrollador de SQL que obtiene la certificación CCA Data Analyst demuestra habilidades básicas de analista para cargar, transformar y modelar datos de Hadoop para definir relaciones y extraer resultados significativos de la salida sin procesar. Requiere pasar el Examen de analista de datos de CCA (CCA159), un conjunto de ocho a 12 tareas prácticas basadas en el rendimiento, controladas a distancia, en un clúster CDH 5. Los candidatos tienen 120 minutos para implementar una solución técnica para cada tarea. Deben analizar el problema y llegar a un enfoque óptimo en el tiempo permitido.

¿Cómo prepararse? Cloudera recomienda que los candidatos tomen el curso de capacitación de analista de datos de Cloudera, que tiene los mismos objetivos que el examen.

• MapR Certified Data Analyst

La credencial MapR Certified Data Analyst valida la capacidad de un individuo para realizar análisis en grandes conjuntos de datos utilizando una variedad de herramientas, que incluyen Apache Hive, Apache Pig y Apache Drill. El examen prueba la capacidad de realizar tareas típicas de ETL para manipular datos para realizar consultas. Las preguntas se refieren a consultas SQL existentes, incluida la depuración de consultas con formato incorrecto de un fragmento de código determinado, la elección de las funciones de consulta correctas para producir el resultado deseado y las tareas típicas de solución de problemas. El examen consta de 50-60 preguntas en una sesión supervisada de dos horas.

¿Cómo prepararse? MapR recomienda que los candidatos se preparen con cuatro de sus cursos: Introducción a SQL Analytics con Apache Drill, Apache Drill Performance and Debugging, Apache Hive Essentials y Apache Pig Essentials. MapR también ofrece una guía de estudio de MCDA.

• Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE): Data Management and Analytics

La certificación MCSE: Data Management and Analytics demuestra amplios conjuntos de habilidades en la administración de SQL, creando soluciones de datos a escala empresarial y aprovechando los datos de inteligencia empresarial (BI) en entornos locales y en la nube. Para obtener la certificación, los candidatos deben aprobar uno de los 12 exámenes.

¿Cómo prepararse? para obtener esta credencial, primero debe obtener una de las siete certificaciones de Microsoft Certified Solutions Associate (MSCA): MSCA SQL Server 2012/2014; MCSA: Administración de bases de datos SQL 2016; MCSA: Desarrollo de bases de datos SQL 2016; MCSA: Desarrollo de BI de SQL 2016; MCSA Machine Learning; MCSA: informes de BI; o MCSA: Ingeniería de datos con Azure. Además, Microsoft ofrece herramientas de preparación para cada uno de los 12 exámenes que conducen a la certificación MCSE: Data Management and Analytics.

• SAS Certified Data Scientist Using SAS 9

La certificación demuestra que las personas pueden manipular y obtener información a partir de grandes datos con una variedad de herramientas SAS y de código abierto, hacer recomendaciones comerciales con modelos de aprendizaje complejos y luego implementar modelos a escala utilizando el entorno SAS. La certificación requiere aprobar cinco exámenes que incluyen opciones múltiples, respuestas cortas y preguntas interactivas (en un entorno SAS simulado).

¿Cómo prepararse? SAS recomienda que los candidatos se preparen utilizando su plan de estudios SAS Data Science de SAS Academy for Data Science.