大数据开发工程师需要什么证书
(1)专业人员分析认证-INFORMS
作为大数据工程师的必备证书之一，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等大数据需要了解的证书学习内容。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
大数据工程师的必备证书之一，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。
大数据专业要考计算机等级考试证书、大数据工程师认证证书、SAS认证证书、Coursera证书。
大数据专业主要是运用数据管理、系统开发等方法，来帮助公司解决数据应用中的各种实际问题。
大数据开发工程师需要的证书有以下几个方面。
1. Apache Hadoop基础：大数据开发工程师需要掌握Hadoop的基础知识，因为Hadoop是大数据处理的核心技术，了解其原理、架构和使用方法对于顺利开展工作是必要的。
2. 数据库管理：熟悉数据库管理系统（DBMS）如MySQL、Oracle等，能够熟练操作和管理数据库，具备SQL语言的编写和优化能力。
3. 编程语言：熟悉Java、Python等编程语言，具备良好的编码能力，能够编写和优化大数据处理的相关代码。
4. 大数据平台和工具：熟悉大数据处理平台和工具，例如Apache Spark、Apache Hive、Apache Kafka等，了解它们的特点和使用方法以及底层原理。
5. 数据分析和挖掘技术：具备数据分析和挖掘的基本理论知识，能够运用统计学和机器学习算法进行数据分析和模型构建。
6. 数据可视化：具备数据可视化工具的使用能力，例如Tableau、Power BI等，能够将分析结果以可视化形式呈现给用户。
总结：作为大数据开发工程师，需要具备深入的技术理解和实践经验，并掌握相关领域的证书和技能，以完成大数据处理和分析任务。