有哪些人工智能/数据分析领域可以考取的证书？

一、TensorFlow谷歌开发者认证

TensorFlow面向学生、开发者、数据科学家等人群，帮助他们展示自己在用 TensorFlow 构建、训练模型的过程中所学到的实用机器学习技能。

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TensorFlow 的产品总监 Kemal EL Moujahid 在一则推文中解释了他们推出该认证的初衷，表示「许多想要上手 ML 项目的公司说他们找不到人才，想要入行 ML 的开发者说他们不知道怎么做。于是，我们推出了 TensorFlow 认证项目来解决这个问题。」

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为了对接开发者和需求方，TensorFlow 不仅设置了认证考试，还搭建了一个认证网络。这个网络相当于一个人才库，通过认证考试的开发者会被纳入其中，其他人可以通过检索找到这些人才信息。此外，开发者还可以在简历、GitHub 以及社交媒体平台（如领英）上展示他们获得的证书。

通过考试之后，你将被纳入 TensorFlow 的认证网络。

对于想要参加认证考试的开发者，TensorFlow 提供了以下信息：

参加认证要满足什么条件？

此一级考试认证主要测试的是开发者将机器学习集成至工具或应用上的基本能力。认证程序要求理解如何使用计算机视觉、卷积神经网络、自然语言处理、现实世界中真实的数据集以及最优策略去建立 TensorFlow 模型。

为了充分应对考试，应试者应该了解下列知识点：

机器学习和深度学习的基本原理；
如何使用 TensorFlow 去建立机器学习模型；
如何使用深度神经网络以及卷积神经网络去开发图像识别、目标检测、文本识别等算法；
如何使用不同类型、大小的真实图像数据来可视化图像在卷积中的处理过程，以此来理解计算机是如何「看到」信息的；
探索防止过拟合的策略，包括数据增强及 Dropout 机制；
基于 TensorFLow 应用神经网络去解决自然语言处理的相关问题。

这项认证对我有什么好处？

学习新东西：这一考试可以提升你的机器学习能力，还能测试你使用 TensorFlow 的技能。
获得社区的承认：得到全球 TensorFlow 社区的认可。
展示你的技能：通过将证书展示在简历和社交平台上，你可以成为顶级科技企业入门级 TensorFlow 开发者职位的候选人。
寻找人才：通过认证网络，你可以找到那些拥有证书的人，在 ML 的工作中寻找你想要的人才。

考试重点有哪些？

考试时间总共有 5 小时，在下载并注册考试插件后开始计时。如果没能在 5 小时内完成考试，那到时间也会自动提交代码。

整场考试主要测试学生使用 TensorFlow 构建模型、解决问题的能力。在考试中，参与者需要完成 5 个模型，每一个都属于不同的类别。考试总分 100 分，过了 90 分就算合格，也就是说 5 个模型都要完成，且只能有一些小错误。

考试涉及的模型类别如下：

第一类：基础、简单模型
第二类：基于学习数据集的模型
第三类：采用真实图像数据训练卷积神经网络
第四类：采用真实文本数据训练 NLP 文本分类模型
第五类：采用真实数值数据训练序列模型

深度学习最基础的知识点其实并不多，全连接、卷积、循环神经网络就能解决大多数问题，剩下的是各种优化与提升模块。如果我们要在 5 小时内完成这 5 个模型，从头写估计时间会非常紧张，因此我们可以事先完成一部分。例如模型架构、损失函数和最优化器，再加上训练过程等等。

因为同类模型大多数差别都体现在数据预处理与分批过程，所以后面一大堆代码都可以事先准备。例如训练卷积神经网络，我们可以以 CIFAR-10 为例，搭建一个完整的图像识别模型，并把数据接口做得更易于迁移。等到拿到真实数据后，只需要改数据接口，再测试几组超参数就差不多了。

考试手册并没有说是 TF 1.X 还是 2.X，很多资深 TF Boy 还会使用 1.X 的静态计算图。不过估计考试会采用 2.X，毕竟连 Colab 都开始默认使用 2.X 了。

认证流程是怎样的？

整个 TensorFlow 认证考试是面向全球的，国内也可以直接参与，但一些受美国制裁的国家和地区不能「直接」参加考试。整个考试的流程可以分为以下 6 个步骤：学习课程、注册、预备环境、参与考试、收到证书、展示证书。

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在考试过程中，游览器会被限制只能访问 TensorFlow 文档，且每次考试都需要缴纳 100 刀。中间的考试环境都是准备好的，TF 团队把各种配置都集成为 PyCharm IDE 的一个插件，考生只需要熟悉 PyCharm 并安装了 TensorFlow 就行了。

最后，为了防止某些氪金玩家靠量取胜，TF 规定第一次没通过考试需要等 14 天才能再次测试，连续两次没通过需要等两个月，而连续三次没通过需要等一年才能再次测试。

值得注意的是，每次考试的有效期只有三年，也就是说三年后需要重新参加考试。

当然，这个证书只是一个开始，TensorFlow 还计划为高级从业者提供更高级别的认证。

官网链接：https://www.tensorflow.org/certificate?hl=zh

二、华为认证人工智能工程师（HCIA-AI）

认证概述 HCIA-AI认证定位于人工智能的普及、深度学习的了解、基于开源TensorFlow框架进行编程之基础能力的构建和华为云EI的学习，旨在推动ICT行业人工智能人才的培养。 HCIA-AI认证包括...

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认证概述

HCIA-AI认证定位于人工智能的普及、深度学习的了解、基于开源TensorFlow框架进行编程之基础能力的构建和华为云EI的学习，旨在推动ICT行业人工智能人才的培养。

HCIA-AI认证包括但不限于：

AI概览、Python编程和实验、数学基础知识和实验、TensorFlow介绍和实验、深度学习预备知识和深度学习概览、华为云EI概览，图像识别、语音识别、人机对话的应用实验。

通过HCIA-AI认证，将证明您系统理解并掌握Python编程，人工智能领域的必备数学知识，应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像识别基础编程，语音识别基础编程，人机对话基础编程，使您具备人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、自然语言处理工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。

拥有HCIA-AI 认证的工程师，意味着企业掌握了人工智能技术基础原理、架构和编程等知识，具备运用人工智能技术、机器学习技术、深度学习技术和开源 TensorFlow 框架进行机器学习、图像识别、语音识别和人机对话等人工智能产品和人工智能解决方案设计、开发的必备能力。

考试大纲

一、AI概览

二、 Python 编程基础

三、数学基础知识

四、TensorFlow 介绍

五、深度学习预备知识和深度学习概览

六、华为云EI概览

七、Python编程基础实验

八、数学基础知识实验

九、TensorFlow 编程基础实验

十、图像识别编程实验

十一、语音识别编程实验

十二、人机对话编程实验

官网链接：HCIA_AI_人工智能认证_华为云认证-华为云

三、阿里云人工智能工程师认证

阿里云人工智能工程师认证是面向人工智能技术爱好者、入门学习者的专业技术认证，主要涉及人工智能概论、深度学习神经网络及TensorFlow基础、阿里云机器学习与深度学习开发平台PAI、阿里云人工智能API等，是对学员入门人工智能基础，以及掌握阿里云人工智能产品技能水平的全面检验和能力认证。

通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：

了解人工智能、深度学习、神经网络的概念和基础知识；
掌握TensorFlow的基本使用；
使用阿里云机器学习平台PAI、深度学习开发环境PAI DSW，实现简单的自然语言处理、图像识别等需求；
了解阿里云的人工智能API，能够通过API在应用程序中实现自然语言处理、图像识别等需求。

课程简介：

第1章人工智能概论：主要介绍人工智能的概念、发展历程、技术概览（机器学习、深度学习）、应用场景（自然语言、图像、语音、知识图谱等）
第2章神经网络基础：主要介绍神经网络的概念、神经元模型、工作机制、激活函数，以及常见的神经网络——CNN、RNN、GAN等。
第3章 TensorFlow开发基础：主要介绍深度学习开发框架TensorFlow的使用方法，包括架构与工作原理、基本语法、开发流程、神经网络模型开发等。
第4章阿里云机器学习与深度学习开发平台PAI：主要介绍阿里云的机器学习平台和深度学习一站式开发平台PAI，包括可视化建模方法、以及notebook的使用。
第5章阿里云人工智能产品介绍与应用：主要介绍阿里云的人工智能API产品，以及如何在应用中使用API快速实现自然语言、图像、语音等智能处理需求。

官网链接：阿里云人工智能助理工程师ACA认证_阿里云认证_阿里云培训中心-阿里云

四、DAMA数据治理

为了便于国内大数据从业者和数据管理国际协会中国分会会员参加由数据管理国际协会实施的数据管理专业人员认证（简称CDMP）考试，数据管理国际协会中国分会（DAMA中国）结合国内实际需求对CDMP认证考试的考试语言、考试形式、考试证书、证书类型等进行了适当的本地化重构，重构后认证考试分为数据治理工程师（简称CDGA）、数据治理专家（简称CDGP）认证两种，考试试卷为中文。

报考条件

考试类型	报考条件
数据治理工程师（CDGA）	在校大学生，或专科及以上学历获得者；博士学位获得者
数据治理专家认证考试（CDGP）	硕士学位获得后，从事IT相关工作1年以上者本科毕业后，从事IT相关工作3年以上者专科毕业后，从事IT相关工作5年以上者

考试内容

CDGA和CDGP的认证考试内容有所区别，详见下表：

章序	章节	数据治理工程师（CDGA）
	题目数量（道）
第一章	数据管理	4	4
第二章	数据处理伦理	2	2
第三章	数据治理	10	10
第四章	数据架构	10	10
第五章	数据建模与设计	10	10
第六章	数据存储与操作	2	2
第七章	数据安全	8	8
第八章	数据集成和互操作	2	2
第九章	文件和内容管理	2	2
第十章	参考数据和主数据	4	4
第十一章	数据仓库和商务智能	10	10
第十二章	元数据管理	10	10
第十三章	数据质量	10	10
第十四章	大数据和数据科学	4	4
第十五章	数据管理成熟度评估	6	6
第十六章	数据管理组织与角色期望	4	4
第十七章	数据管理和数据变革管理	2	2

章序	章节	数据治理专家（CDGP）
分数
第一章	数据管理	5
第二章	数据处理伦理
第三章	数据治理	10
第四章	数据架构	10
第五章	数据建模与设计	10
第六章	数据存储与操作
第七章	数据安全	10
第八章	数据集成和互操作
第九章	文件和内容管理
第十章	参考数据和主数据	10
第十一章	数据仓库和商务智能	10
第十二章	元数据管理	10
第十三章	数据质量	10
第十四章	大数据和数据科学	10
第十五章	数据管理成熟度评估	5
第十六章	数据管理组织与角色期望
第十七章	数据管理和数据变革管理

考试认证题库题目由 DAMA 中国会员、数据管理领域专家，专业讲师等以志愿或有偿的方式提供，经过复核后纳入题库。每次考试从题库按照对各知识领域按比例抽取题目形成试卷，按照保密要求举办考试并批改试卷得到考试成绩。目前没有对外公开的考试题库！

考试时间及试题

数据治理工程师（CDGA）考试时间为100分钟，平均每道题且答题时间为1分钟。

数据治理专家（CDGP）考试时间为130分钟，单选题为10道每道1分，多选题为15题每道2分，杂项题60分，共5道。

考试合格标准

①认证考试满分为100分，60分及格，且每部分成绩不得低于40%。

②考试合格且提交的资料通过审查者，颁发数据治理工程师或数据治理专家证书。

③考试完成后，15个工作日内以邮件的方式公布考试成绩，后继续提供线上查询服务。

④自成绩公布之日起15个工作日内核查相关证件，制作证书，备案及颁发证书。

考试报名及费用

个人参加考试报名请关注DAMA中国官方微信公众号（公众号名称：MyDAMA），上面有考试报名通道以及最新的考试讯息。

目前认证费用为CDGA 1000元/人，CDGP 2000元/人。缴费成功后方可参加考试，未通过此次考试，费用不退还，可免费参加下一次认证考试。

考试证书及价值

数据治理工程师（CDGA）证书价值：

数据治理工程师从业资格证
企业选拔人才参考依据
招投标资质要求
个人能力提升方向及目标
内部职称或升职加薪参考

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（证书有效期3年）

数据治理专家（CDGP）证书价值：

数据治理业务规划主导者资质
数据治理能力与经验证明
招投标资质要求
个人能力提升方向及目标
内部职称或升职加薪参考

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（证书有效期3年）

总的来说，通过这项专业认证考试是为了帮助大家掌握数据管理知识体系的整体框架及各领域知识内容，对关键数据管理各领域中的重点、难点及实践加深理解，建立系统化、体系化、结构化的数据管理问题辨析、思考和分析能力，及数据管理解决方案设计、执行能力。

对于数据从业者个人而言，可以全面深入了解国际数据管理知识的专业基础理论，掌握数据管理专业知识体系、熟练数据管理技能，帮助数据管理管理从业人士获得组织数字化转型战略下的必备职业能力。培养以数字化为牵引的全局变革意识，扩展数字化转型视野，塑造个人在数字化转型时代的领导力。通过专业认证，可以得到持续不断的专业发展，获得更高的市场信誉和认可。

考试培训

目前国内有很多DAMA授权的培训机构在开展DAMA认证培训，据参加过培训的朋友反馈，主要是培训讲师根据《DAMA数据管理知识体系指南（2.0）》书籍内容及考试要求有针对性的进行培训，授课形式一般是课件PPT讲解，有的培训机构可能会有收集积累的相关题库供练习，不同培训机构的培训情况也不一样，有的培训2天，有的培训3天，费用一般在10000元左右，至于是否需要参加培训请大家根据自身实际情况决定。

推荐书籍：

五、CDA认证数据分析师

CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA数据分析师职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。