导读：很多朋友问到关于哪个企业大数据认证的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
大数据相关证书有哪些
大数据需要考专业人员分析认证；数据科学专业成就认证；工程方面分析和优化（CPEE）证书；挖掘大规模数据集研究生证书；优化大数据分析证书；EMC数据科学家助理（EMCDSA）；Cloudera认证专家。
大数据需要学习的证书：
1、专业人员分析认证-INFORMS
CAP认证是一个严格的通用分析认证。它证明了对分析过程的端到端理解，从构建业务和分析问题到获取数据，方法，模型构建，部署和模型生命周期管理。它需要完成CAP考试（这个考试可以在100多个国家的700多个计算机的测试中心进行）和遵守CAP的道德规范。
2、数据科学专业成就认证-Columbia University
这个数据科学认证是由TheFU基金会工程与应用科学学院和哥伦比亚大学艺术与科学研究生院联合提供的。该计划包括四个课程：数据科学算法（CS/IEOR），概率与统计（STATS），机器学习数据科学（CS）和探索性数据分析和可视化（STATS）。
3、工程方面分析和优化（CPEE）证书–INSOFE
这个密集的18周课程，其中包括10个课程（讲座和实验室）为学习者分析的各个方面，包括使用大数据使用Hadoop。它专注于R和Hadoop技能，以及统计建模，数据分析，机器学习，文本挖掘和优化技能。学习者将在一个真实世界的顶点项目中实施一系列的测试评估。
4、挖掘大规模数据集研究生证书-Stanford University
为软件工程师，统计学家，预测建模师，市场研究人员，分析专业人员，以及数据挖掘者设计，此认证需要四个课程，并演示掌握高效和强大的技术和算法，从大型数据集，如Web，社交，网络图和大型文档存储库等。这个证书通常需要一到两年的时间才能获得。
5、分析证书：优化大数据-University of Delaware
主要面向商业，营销和运营经理，数据分析师和专业人士，金融业专业人士和小企业主本科课程。该计划汇集了统计，分析，书面和口头沟通技巧。它向学习者介绍了分析大数据集所需的工具，涵盖了将数据导入分析软件包，探索性图形和数据分析，构建分析模型，找到最佳模型以解释变量之间的相关性等主题。
6、EMC数据科学家助理（EMCDSA）)-EMC
EMCDSA认证表明个人作为数据科学团队成员参与和贡献大数据项目的能力。它的内容：部署数据分析生命周期，将业务挑战重构为分析挑战，应用分析技术和工具来分析大数据并创建统计模型，选择适当的数据可视化等。
7、Cloudera认证专家：数据科学家（CCP：DS）-Cloudera
CCP：DS证书展示了精英层面使用大数据的技能。它需要通过一个评估基础数据科学主题知识的书面考试。他们还必须在数据科学挑战中，通过设计和开发同行评估的生产就绪的数据科学解决方案，并在真实条件下证明他们的能力。这个挑战必须在完成笔试后24个月内通过，并且每年中的每隔一个季度提供两次机会。
8、Cloudera Apache Hadoop认证开发人员（CCDH）-Cloudera
CCDH认证演示了开发人员写入，维护和优化Apache Hadoop开发项目的技术知识，技能和能力。获得这个认证需要通过90分钟时限的50到55个活动问题的笔试。每个测试包括至少五个未评分的实验问题。
9、Cloudera Apache Hadoop认证管理员（CCAH）-Cloudera
CCAH认证演示管理员的技术知识，技能和能力配置，部署，维护和保护Apache Hadoop集群和构成Cloudera企业数据中心的生态系统项目。获得认证需要通过90分钟时限的60个问题的书面考试。
10、Cloudera Apache HBase（CCSHB）认证专家-Cloudera
CCSHB认证演示了使用Apache HBase的技术知识，技能和能力，包括核心HBase概念，数据模型，架构，模式设计，API和管理。获得认证需要通过90分钟时间限制的45个问题的书面考试。
11、Revolution REnterprise Professional–Revolution Analytics
主要内容：此认证证明了对高级分析项目使用R统计语言的能力，包括分析大数据，数据分析生命周期，高级分析的理论和方法以及统计建模的战略和实践方面。该认证要求通过包含60个选择题和90分钟时间限制的tt笔考试。
12、Vertica大数据解决方案V1-HP
此认证验证可以让学习者部署和管理Vertica Analytics Platform，帮助组织优化和利用大数据分析获利。其验证学习者可以：识别和描述Vertica架构的关键功能，安装平台，识别字符和确定Vertica中使用的投影的特征，描述如何将数据加载到Vertica，阐述Vertica集群管理概念，描述备份/恢复和资源管理，并确定如何监视和故障排除。此认证需要在90分钟内通过包含50个选择题的考试。
13、Vertica大数据解决方案管理员V1-HP
此认证证实学习者可以管理Vertica Analytics Platform，并验证其是否可以执行高级管理任务，包括：手动投影设计，诊断，高级故障排除和数据库调优。该认证要求在100分钟内通过包含60个选择题的考试。
14、IBM认证的数据架构师-大数据
IBM认证数据架构师-大数据IBM专业认证计划。
15、IBM认证的数据工程师-大数据
IBM认证的数据工程师-大数据IBM专业认证计划。
16、大数据专业人员的SAS认证
SAS认证的大数据专业数据科学。
华为大数据认证考什么
华为大数据认证有HCIA、HCIP、HCIE这三个等级的认证，不同等级认证的考试内容不同，下面是华为大数据HCIA、HCIP、HCIE认证的考试内容。
HCIA-Big Data
考试内容
HCIA-Big Data V3.0考试覆盖：
（1）大数据行业的发展趋势，大数据特点以及华为鲲鹏大数据等；
（2）常用且重要大数据组件基础技术原理（包括HBase, Hive, Loader, MapReduce, YARN, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ElasticSearch,ZooKeeper, Flink,Redis）；
（3）华为大数据解决方案、功能特性及华为在大数据行业的成功案例。
HCIP-Big Data Developer
考试内容
HCIP-Big Data Developer V2.0 大数据场景化解决方案总览、大数据场景化解决方案：离线批处理、实时检索、实时流处理等内容。
HCIE-Big Data-Data Mining（笔试）
考试内容
华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。
HCIE-Big Data-Data Mining（实验）
考试内容
华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。
HCIE-Big Data-Data Mining（面试）
考试内容
华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。
大数据就业前景如何？想从事大数据有哪些认证值得报考？
大数据技术未来发展和就业前景
政策上来看，国家大力支持
2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作；2016年3月，在发布的十三五规划纲要中，提出“实施国家大数据战略”，把大数据作为基础性战略资源；2020年，国家提出大力发展“新基建”，涉及7大领域，大数据中心就是其中之一。
从这一系列的政策措施中，可以看到国家对大数据技术的重视。而随着数据相关的应用和商业模式越来越多，与老百姓生活相关性日益密切，无论是国内还是国外，都相继出台了成熟的数据产权以及数据安全的法律法规，来保障大数据行业平稳有序地发展。
从行业发展来看，产业进入爆发阶段
随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。
根据信息网近几年的统计，大数据行业发展爆发趋势，大量企业涌入，我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，增速连续四年保持在20%以上。
当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。
应用场景广阔
大数据应用已深入物联网、人工智能、互联网、5G、电商、金融、游戏、交通、传媒、医疗、房地产、政务等各行各业。这也预示着无论是我们的日常生活还是生产制造、经济发展都离不开大数据技术。
人才缺口大
自2015年以来，随着大数据产业迅速发展，对大数据人才的需求也不断增加。截止到2020年，大数据相关人才缺口达230万。而这个数字，随着大数据被列入到“新基建计划”之后会持续增长。
就业薪资高
根据职友集的统计，2021年大数据工程师岗位平均薪资高达22.4K/月，相较于2020年增长了10%。其中1~3年工作经验的薪资为20.4K，3~5年经验的薪资为24.4K，明显高于互联网其他技术岗位。
大数据岗位职业生涯（参考）：
（1）大数据开发工程师，工作1-3年，年薪18万以上。
（2）高级大数据开发工程师，工作3-5年，年薪28万以上。
（3）大数据架构师，工作5-8年，年薪40万以上。
（4）大数据技术总监，工作8-10年，年薪55万以上。
（5）大数据首席数据官（CDO），工作10年以上，年薪85万+。
值得考的大数据证书
阿里云ACP大数据认证
是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，通过ACP认证证明你可以基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践。目前ACP大数据认证有大数据工程师和大数据分析师两个方向。
对于求职者来说，阿里系企业或者阿里的生态合作伙伴企业，都会认可ACP证书，如果你希望入职阿里，那考一个这样的证书，会是你的加分项。
而对于其他非阿里系企业，这样一个证书可能用处并不大，但考了这个证书，至少证明你有相应的大数据专业知识和实践经历，是一个能力的证明，所以也是有用的。
华为大数据认证HCIE
具体到华为HCIE-Big Data认证，其特点主要体现在四个方面：
理论深刻、技术领先，围绕数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视等，课程涵盖大数据分析和挖掘的前沿技术，可以让学员紧随大数据发展趋势，系统掌握大数据前沿技术；
源于开源、胜于开源，基于开源社区，包含开源大数据处理平台Hadoop、内存实时计算Spark、大数据平台数据仓库Hive、大数据NoSQL数据库HBase等组件；
云上实验、随心学习，实验采用华为云作为实验平台，学员可随时访问进行实验操作，降低学习成本、提高效率；
结合案例、实战领先，源于企业真实项目需求，实验中融入大量实际项目应用场景，如银行定期存款业务预测、客户分群、流动人口常住地分析等，便于学员学以致用，融会贯通。
相比较来说，华为大数据认证比阿里的难度大很多，且费用贵很多，不太适合新手小白、学生党。
对于想进大厂的应届毕业生，建议做一个学习阶段计划表，同时需要一些具有含金量、能被市场认可的认证证书。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。
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结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于哪个企业大数据认证的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。