Il termine “Big Data” (grandi dati) è utilizzato per descrivere l’insieme delle tecnologie e delle metodologie di analisi di dati massivi; con questo termine si indica la capacità di estrapolare, analizzare e mettere in relazione un’enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non, al fine di scoprire i legami tra i diversi fenomeni e tentare di prevedere quelli futuri.

Le organizzazioni odierne sono sempre alla ricerca di nuovi e migliori modi per analizzare al meglio le enormi quantità di dati in loro possesso e estrapolarne solo le informazioni di cui hanno bisogno e con l’aumento del loro interesse sono nate, e continuano a nascere, certificazioni che mirano a formare professionisti che abbiamo le competenze necessarie per lavorare con enormi quantità di dati.

Sono rivolte a quei professionisti IT che abbiano un minimo di esperienza in analisi, data mining, business intelligence o gestione dei dati oltre all’interesse per la matematica e le statistiche. I professionisti in possesso di certificazioni relative ai Big Data possono aspettarsi guadagni annui che oscillano dagli 80.000,00 Euro (se siete alle prime armi) fino a raggiungere i 150.000,00 Euro (se possedete già parecchia esperienza).

Come accennato prima, di certificazioni relative ai Big Data ne esistono svariate, per questo ci siamo soffermati ad analizzare solamente quelle che, attualmente, sono maggiormente richieste a livello lavorativo.

Per cui iniziamo, senza dilungarci ulteriormente, cominciamo la nostra analisi delle certificazioni Big Data.

MCSE: Gestione e analisi dei dati (MCSE: Data Management and Analytics)

Anche alcune delle certificazioni Microsoft fanno parte della categoria “Big Data”. In passato la casa di Redmond aveva due certificazioni relative all’argomento, la MCSE: Business Intelligence, cancellata poi nel marzo 2017, e la MCSE: Gestione e analisi dei dati (MCSE: Data Management and Analytics) che include alcuni degli esami richiesti per la Business Intelligence.

Per poter conseguire la MCSE: Gestione e analisi dei dati (MCSE: Data Management and Analytics) è necessario possedere una delle sette certificazioni MCSA qui elencate:

• MCSA: SQL Server 2012/2014
• MCSA: SQL 2016 BI Development
• MCSA: SQL 2016 Sviluppo di database
• MCSA: SQL 2016 Amministrazione di database
• MCSA: Machine Learning
• MCSA: BI Reporting
• MCSA: Data Engineering con Azure

Una volta in possesso di una di queste certificazioni è possibile sostenere almeno uno degli esami necessari, amministrati da Pearson VUE per poter conseguire la MCSE. Ottenuta la certificazione, il possessore dovrà comunque tenersi sempre aggiornato sulle nuove tecnologie in quanto, con la nuova politica Microsoft, ci si dovrà ricertificare per mantenere valida le credenziali.

Oracle Buisness Intelligence Enterprise Edition (BI EE) – Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11 Certified Implementation Specialist

La Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11 Certified Implementation Specialist Certification identifica i professionisti esperti nell’implementazione di soluzioni basate su Oracle Business Intelligence Suite.

La certificazione copre competenze quali:

• l’installazione di OBIEE,
• la creazione del repository di metadati di BI Server,
• la creazione di dashboard BI,
• la costruzione di query ad hoc,
• la definizione delle impostazioni di sicurezza e la configurazione e gestione dei file di cache.

L’esame si rivolge al membro del team di implementazione di livello intermedio. Si raccomandano formazione e esperienza sul campo aggiornate.

Questa certificazione è disponibile per tutti i candidati, ma è orientata verso i membri di Oracle Partner Network che si concentrano sulla vendita e l’implementazione della tecnologia Oracle Business Intelligence. I membri OPN che ottengono questa certificazione saranno riconosciuti come specialisti certificati OPN, il che aiuta le loro società a qualificarsi per la specializzazione Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11.

MongoDB NoSQL Certification

Quando parliamo di MongoDB, parliamo sia del database orientato ai documenti, open source e NoSQL, che dell’azienda che fornisce e implementa tale tecnologia. Il modello NoSQL, orientati ai documenti, fa di MongoDB lo strumento adatto per la gestione di grandi quantità di dati liberamente strutturati, come spesso accade nei progetti Big Data.

Il programma di certificazione NoSQL di MongoDB certifica gli sviluppatori e i professionisti in grado di creare ed eseguire applicazioni tramite MongoDB.

Attualmente il suo programma di certificazione consiste in due credenziali, entrambe  di livello Associate e che sono:

• MongoDB Certified DBA Associate: rivolto agli amministratori con conoscenza dei concetti e della meccanica di MongoDB,
• MongoDB Certified Developer Associate: destinato a persone con conoscenza dei fondamenti della progettazione e realizzazione di applicazioni che utilizzano MongoDB.

Per entrambe le certificazioni non esistono prerequisiti ma sono consigliati dei corsi specifici di preparazione.

Per la MongoDB Certified DBA Associate i corsi consigliati sono:

• M102: MongoDB for DBAs
• M201: MongoDB Performance
• M310: MongoDB Security
• M312: Diagnostics & Debugging

Per la MongoDB Certified Developer Associate i corsi consigliati sono:

• M101J: MongoDB for Java Developers
• M101JS: MongoDB for Node.js Developers
• M101N: MongoDB for .NET Developers
• M101P: MongoDB for Developers

CLOUDERA – CCP Data Engineer

Cloudera è stata fondata nel 2008 a Palo Alto, in California, da alcune delle menti più brillanti delle aziende leader della Silicon Valley, tra cui Google (Christophe Bisciglia), Yahoo! (Amr Awadallah), Oracle (Mike Olson) e Facebook (Jeff Hammerbacher). Ad oggi, Cloudera ha più di 1.600 dipendenti, con uffici in 24 Paesi nel mondo.

L’esame CCP Data Engineer di Cloudera è stato creato per identificare professionisti di talento che lavorano su grandi quantità di dati e che desiderano distinguersi ed essere riconosciuti dai datori di lavoro che cercano le loro competenze.

Le capacità necessarie per poter sostenere l’esame di certificazione possono essere riassunte in:

• Competenze per trasferire dati tra sistemi esterni e il proprio cluster.
• Importare ed esportare i dati tra un RDBMS esterno e il proprio cluster, inclusa la possibilità di importare sottoinsiemi specifici,
• Convertire un set di valori di dati in un determinato formato memorizzato in HDFS in nuovi valori di dati e / o in un nuovo formato di dati e scriverli in HDFS o Hive / HCatalog,
• Filtrare, ordinare, unire, aggregare e / o trasformare uno o più set di dati in un dato formato memorizzato in HDFS per produrre un risultato specifico. Tutti questi compiti possono includere la lettura da Parquet, Avro, JSON, testo delimitato e testo in linguaggio naturale.
• Conoscenza di query che includano tipi di dati complessi (ad es. Array, map, struct),
• Implementazione di librerie esterne, dati partizionati, dati compressi,
• La capacità di creare ed eseguire vari lavori e azioni che spostano i dati verso un valore maggiore e l’uso in un sistema.

Per cui i candidati per CCP Data Engineer dovrebbero avere un’esperienza approfondita nello sviluppo di soluzioni di ingegneria dei dati e un alto livello di padronanza delle competenze di cui sopra.

Non sono richiesti altri prerequisiti. E’ consigliabile comunque che, al di fuori dell’esperienza pratica sul campo, i professionisti che desiderano ottenere questa certificazione seguano il corso di formazione per sviluppatori Spark e Hadoop di Cloudera.

SAS Certified Data Scientist

SAS offre soluzioni software per il supporto decisionale, rivolte a tutte le aree strategiche dell’azienda e a tutti i settori di mercato. Le soluzioni si basano sul SAS Business Analytics Framework, un sistema flessibile che permette di raggiungere gli obiettivi di business e ottenere il massimo profitto dal patrimonio informativo aziendale.

La certificazione SAS Certified Data Scientist è progettata per utenti che possono manipolare e acquisire informazioni dai big data con una varietà di strumenti SAS e open source, formulare raccomandazioni aziendali con modelli di machine learning complessi e quindi implementare modelli su vasta scala utilizzando l’ambiente SAS flessibile e robusto.

Per poter ottenere tale credenziale i candidati devono essere in possesso delle certificazioni SAS Certified Big Data Professional Using SAS9 e SAS Certified Advanced Analytics Professional.

La SAS Certified Big Data Professional Using SAS9

Per gli individui che desiderano convalidare la propria capacità di utilizzare strumenti open source e SAS Data Management per preparare i big data per l’analisi statistica.
I candidati selezionati dovrebbero essere in grado di:

• Riconoscere e superare le sfide dei big data.
• Implementare tecniche di programmazione SAS critiche.
• Accedi, trasforma e manipola i dati.
• Migliora la qualità dei dati per report e analisi.
• Applicare tecniche statistiche fondamentali.
• Lavora con SAS, Hadoop e Hive.
• Esplora e visualizza i dati.

La SAS Certified Advanced Analytics Professional

Per le persone che desiderano analizzare i big data con una varietà di analisi statistiche e tecniche di modellazione predittiva
I candidati prescelti dovrebbero avere esperienza nelle seguenti aree:

• Tecniche di apprendimento automatico e di modellazione predittiva.
• Applicazione di tecniche di machine learning e di modellazione predittiva a set di dati grandi, distribuiti e in memoria.
• Rilevamento del modello.
• Sperimentazione nel mondo degli affari.
• Tecniche di ottimizzazione.
• Previsione delle serie temporali.

Oltre alle certificazioni sopra citate, come detto all’inizio di questo articolo, ne esistono molte altre in circolazione. Non escludiamo in futuro di approfondire l’argomento analizzando anche le altre.

Grazie e alla prossima.