数据科学的专业认证越来越重要

 by Martin Fleming 来源：DZone

数据科学家是当今最抢手的技术人才。根据Glassdoor的说法，数据科学家已经连续四年成为美国的最稀缺的职位，并且越来越被认为是业务增长的重要组成部分。随着对数据科学人才的需求不断增长，并且人们逐渐意识到了这一角色的重要性，因此需要对这一专业进行规范化。数据科学家的职责到底是什么?为什么对数据科学家的专业认证越来越重要?

数据科学家的作用

数据科学家与企业领导者和关键决策者合作，通过准备，分析和理解数据来解决问题，以提供洞察力，预测新兴趋势并提供建议以优化结果。这些专业人员的影响因行业而异。例如，在医疗保健领域，数据科学家正在使用认知计算技术来帮助支持医生提供个性化和精确的医学。

随着全球数据的多样性，速度和数量呈指数增长，需要数据科学家对其加以理解。最新的IDC报告称，全球生成的数据量将增加十倍，到2025年将达到每年175 ZB，其中60%将由企业创建和管理。投资于技术和才干以从数据中了解见解的组织更适合增长。数据的指数级增长将使人们能够以前所未有的方式解决问题并抓住新机遇，从而保持强劲的需求。

数据科学家使用各种数据(结构化，非结构化，IoT流)，分析，AI工具和编程语言。云基础架构通常用于处理数据流的数量和准确性。数据科学的现代应用范围从传统的交易数据分析到自然语言处理和计算机视觉，以及各种分析工具，机器学习和AI算法。借助数据，建模专业知识和分析结果，数据科学家可以将结论和建议传达给组织领导结构中的利益相关者。

业务敏锐度是数据科学家的一项重要技能，例如，了解问题，制定假设和检验结论，以确定通过数据影响战略选择的适当方法。为了有效地将其发现传达给业务主管，数据科学家需要强大的咨询，沟通，可视化和讲故事的技能。

尽管数据科学家通常在统计学，统计学，运筹学，机器学习或经济学等定量学科上接受过学术训练，但在过去几年中，许多大学开始提供“数据科学”或“分析”专业学位。

数据科学家的职业认证

数据科学是一个相对较新的专业。由于该职位在企业中的重要性不断提高，影响业绩的能力以及可观的薪资，因此吸引了许多年轻的专业人??员。此外，经验丰富的专业技术人员会看到数据科学提供的机会，并且越来越熟练地成为数据科学家。由于该行业的需求和吸引力，人们正从越来越广泛的教育背景中加入。随着这些工人加入劳动力队伍，他们的技能和能力的差异变得显而易见。

鉴于人才短缺，为该行业提供发展和深化必要技能的几种途径是有利的。如今，大学正在提供本科和研究生级别的数据科学学位课程。“微学位”越来越受欢迎。专业公司提供了深入的训练营，数据科学学徒制正在增长，在线课程和证书正在变得越来越广泛。

数据科学领域的发展日新月异，组织可能会争先恐后地寻找，培训和留住员工，尤其是考虑到这些不同的教育背景。有了数据科学家在关键任务问题上为企业提供支持，就必须为该行业制定标准。

为了确保全面的一致性，合规性和服务质量，全球认证计划至关重要。这样的计划将为职业框架提供由世界领先组织使用和认可的认证。该框架还将提供对候选人能力和资格的客观，可靠的衡量，并使组织能够形式化和认可职业发展。

对于数据科学家而言，认证为专业人士提供了提高价值和知名度的机会。这样的计划将为数据科学家提供一种使他们成为经验丰富的专业人士并取得可靠成果的方法。从招聘的角度来看，组织需要知道当前或潜在的员工具备该职位的知识，技能和经验。认证计划将有助于确定关键角色和责任的最佳人选。与大多数基于产品知识的供应商认证相反，数据科学家需要在相关项目上交付业务价值的经验。

像这样的程序已经在其他行业中取得了成功，例如业务，企业和解决方案架构师。这些领域的专业人员可以通过The Open Group OpenCA计划获得独特的，经过同行评审，与供应商无关的，全球认可的便携式证书，这是一种可信赖的独立基准，可用于验证业务架构师的技能和经验。现在，The Open Group及其成员首次与IBM合作开发了Open Data Scientist认证计划。

最近的一项研究《面对风暴：应对全球技能危机》对认证计划的影响提供了有趣的启示。该研究发现，在提高劳动力市场竞争力的政策方面，认证的影响力排名第三。但是，采用率仍然很低，仅为24%。显然，这是一个可以为解决技能短缺问题带来重大影响的领域，但是到目前为止，它仍未得到充分利用。

在未来几年中，数据科学家可以使用的工具和功能将继续得到简化，并且更易于使用。但是，随着人工智能继续渗透到业务的各个方面，对数据科学技能的需求将继续增长。数据科学家认证计划将为各种规模的组织提供所需的工具，以开始从其不断增长的数据量中提取见解并开始制定数据驱动型决策。重要的是，它将帮助最重要的人才争夺战，并确保数据科学家具有必要的技能来满足业务需求。

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