Radar-Rückblick — Data-Science-Zertifizierung: Lohnt sich das?

Kennedy sprach außerdem über die große Bandbreite an Zertifizierungen, die viele Organisationen und Tool-Anbieter anbieten. Es gibt einen klaren Unterschied zwischen einer Teilnahmebescheinigung für einen Kurs oder ein Online-Training und einer Zertifizierung von Wissen. Ersteres ist ein guter Motivator, um einen Kurs abzuschließen, während Letzteres das Kompetenzniveau bescheinigt. 

Remynse beschrieb anschließend den Lebenszyklus von Datenzertifizierungen. Bestimmte werkzeugspezifische Zertifikate können schnell an Relevanz verlieren, wenn sie sich nicht breit durchsetzen oder nur kurzzeitig relevant sind. Andere entfalten langfristigen Wert und belegen Wissen, das über Jahre hinweg gefragt ist. Viele neue Zertifizierungen seien „mit Fallstudien oder realen Beispielen aufgebaut“, die dir und Arbeitgebern zeigen, dass „du bereit für den Einsatz in der Praxis bist.“  

Kennedy beschrieb anschließend zwei Arten von Datenzertifizierungen: werkzeugbasierte, in der Regel vom Tool-Anbieter selbst, und rollenbasierte, die tool- oder technologieunabhängig sind. Beispiele für werkzeugbasierte Zertifizierungen sind sprachspezifische Zertifikate für R oder Python oder solche für Datenvisualisierungstools. Ein Beispiel für eine rollenbasierte Zertifizierung sind DataCamps Data Analyst- oder Data Scientist-Zertifizierungen, die typische Kompetenzen für diese Rollen validieren. 

Die Vor- und Nachteile von Zertifizierungen

Angesichts der vielen verfügbaren Zertifizierungstypen diskutierten die Panelistinnen die Pros und Contras einer Datenzertifizierung. Sie zeigten auf, wie Zertifizierungen akademische Abschlüsse mit Berufsbezug ergänzen und deine Geschichte gegenüber Recruiterinnen und Recruitern schärfen können — warnten aber auch davor, diese Wirkung mit zu vielen Zertifizierungen abzuschwächen. 

Remynse erläuterte, dass Studienabschlüsse (z. B. Bachelor- oder Postgraduiertenabschlüsse) sehr zeitintensiv sind, jedoch oft weniger praxisnahe, jobbezogene Lernergebnisse liefern. Bei Zertifizierungen hingegen „zertifizierst du wirklich die Kompetenzen, die für den Job relevant sind, den du anstrebst.“ Der Prozess ist zwar ebenfalls intensiv, aber die investierte Zeit ist deutlich fokussierter und liefert praxisnähere, berufsrelevante Qualifizierung. Außerdem halten Studiengänge in der Regel seltener mit aktuellen Inhalten Schritt als die meisten Zertifizierungen.  

Kennedy betonte, dass Zertifizierungen deiner Expertise in einem Fachgebiet Glaubwürdigkeit verleihen — unabhängig davon, wie du sie erworben hast. Darin liegt ihr Hauptnutzen und ihr Wert. Zertifizierungen zwingen dich außerdem, konsequent an der Beherrschung deiner Kompetenz zu arbeiten. Eine Zertifizierung ist eine greifbare, legitime Auszeichnung am Ende einer geistigen Herausforderung — ähnlich wie ein Bachelor- oder Masterabschluss nach dem Studium.

Kennedy riet zudem, dich bei Zertifizierungen gezielt zu fokussieren, um deine Geschichte für Recruiter stringent aufzubauen. Remynse ergänzte, eine Zertifizierung transportiere die Botschaft, dass du „Zeit investiert, ein Thema gelernt, gründlich studiert, es geübt, gemeistert und dies mit dem Erwerb einer Zertifizierung belegt hast.“

Auch wenn dieses Storytelling mit Zertifizierungen ein klarer Pluspunkt ist, können zu viele Zertifikate oder eine zu breite Themenstreuung deiner Geschichte schaden. Aus Brickers Recruiter-Perspektive gilt: Ein Lebenslauf mit zu vielen Zertifizierungen verwässert die Botschaft und mindert den Wert der wirklich relevanten, jobbezogenen Nachweise. 

Ein Überblick über DataCamps Zertifizierungsprozess 

Im letzten Teil der Session ging Kennedy auf die DataCamp-Zertifizierungen ein und darauf, wie man sie besteht. Sie erläuterte die Zertifizierungen für Data Analyst und Data Scientist, was Bewerbende erwartet und welche Updates geplant sind. Mehr über DataCamps Zertifizierungen erfährst du hier. Im Detail prüfen die Zertifizierungen folgende Kompetenzen und Fähigkeiten. 

Data Analyst Certification

Die Data Analyst-Zertifizierung bewertet Kompetenzen in folgenden Bereichen:

• Data Management: Fähigkeit, Daten mit SQL und Datenbanktools zu abzufragen, zu bereinigen und zu aggregieren.
• Explorative Analyse: Fähigkeit, Daten zu analysieren und aus ihnen Erkenntnisse abzuleiten.
• Produktionsnahes Codieren: Fähigkeit, sauberen, gut lesbaren Code in Python oder R sowie SQL zu schreiben.
• Analytics-Grundlagen: Best Practices für die Datenanalyse. 
• Statistische Experimente: Statistische Kompetenzen, um sinnvolle Experimente mit Daten zu konzipieren und auszuwerten.
• Datenkommunikation: Fähigkeit, Erkenntnisse für unterschiedliche Stakeholder verständlich aufzubereiten.

Data Scientist Certification

Die Data Scientist-Zertifizierung prüft dieselben Bereiche wie die Data Analyst-Zertifizierung und geht darüber hinaus um folgende Kompetenzfelder:

• Modellentwicklung: Fähigkeit, Machine-Learning-Modelle in Python oder R zu erstellen.
• Data-Science-Programmierung: Fähigkeit, qualitativ hochwertigen, gut lesbaren und produktionsreifen Code für Data-Science-Systeme und -Lösungen zu schreiben. 

Vicky betonte, dass die Zertifizierungen von DataCamp so gestaltet sind, „dass offiziell anerkannt wird, dass eine Person das erforderliche Kompetenzniveau erreicht hat, um als Data Scientist oder Data Analyst zu arbeiten.“ 

Über den Zertifizierungsprozess hinaus profitierst du als Zertifizierte(r) vom Zugang zu Career Services und exklusiven Communities auf DataCamp für zusätzliche Karriereunterstützung. 

Sieh dir die komplette Session an

Um mehr über den Wert von Zertifizierungen, die Neuerungen der DataCamp-Zertifizierung 2022 und den Lernplan für künftige Zertifikate zu erfahren, sieh dir unbedingt die komplette Radar-Session an.