编程怎么考证？
1. IT认证是指通过国内或者国际的编程认证考试，如：OCJP、CCF等，认证后可证明自己掌握了一定的编程技能，并获得相应等级的证书。
2. 职业技能鉴定是指组织机构根据国家职业技能标准，对个人的职业技能水平进行鉴定和评估。
编程鉴定通常分为初、中、高级技能等级，可以根据自己的实际水平进行鉴定。
除此之外，还可以参加一些比赛比如：ICPC、ACM等，相比于考级可以更全面地检验自己的编程水平。
编程作为一门技术，需要一定的理论和实践基础，考证可以证明一个人拥有一定的专业知识和技能。
目前，IT行业的各种技术证书层出不穷，比如Oracle、Microsoft、Cisco等公司提供的认证，以及项目管理(PMP)等证书。
而编程证书考试主要分为多种类型，如java、C++、Python等不同语言的证书，同时也有一些软件考试，如Photoshop、AutoCAD等。
大数据开发工程师需要什么证书？
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。
(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***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
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、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[_a***_]。
