În zona Data/Analytics, certificările sunt utile mai ales ca semnal de “fundamentals” (cloud, data engineering) atunci când:
- faci tranziție (backend → data engineering, BI → data platform),
- vrei să arăți că ai trecut printr-o structură de învățare (services, IAM, cost, best practices),
- aplici la roluri unde un vendor stack e dominant (Azure, Snowflake, etc.).
Totuși, proiectele rămân decisive: un pipeline mic, documentat, cu date reale și un README bun bate aproape întotdeauna o listă lungă de badge-uri.
TL;DR
- Uită-te întâi la mențiunile explicite din anunțuri (coduri/nume).
- Alege certificări care se potrivesc cu stack-ul pe care îl cauți (Azure, Snowflake, etc.).
- Leagă certificarea de un proiect mic: ingest + transform + model + quality checks + cost awareness.
Ce certificări apar în anunțuri (din joburile active)
Lista de mai jos e construită din mențiuni explicite în joburile Data/Analytics din platformă.
Certificări menționate în rolurile de Data / Analytics
Pe baza anunțurilor publicate în ultimele 365 zile.
Încă nu am găsit suficiente mențiuni de certificări.
Numărătoarea folosește mențiuni explicite de certificări din anunțuri din ultimele 365 zile.
Cum alegi (în funcție de sub-rol)
Data Engineering
Semnalul bun e despre “delivery”:
- ingestion (batch/stream, conectoare),
- modelare + transformări (dimensional, incremental),
- orchestration (DAG-uri, scheduling),
- data quality (checks, contracte, observability),
- cost și performanță (partitioning, caching).
BI / Analytics Engineering
Semnalul bun e despre:
- semantic layer / metric definitions,
- “single source of truth” (dimensional model),
- data quality și consistență între rapoarte,
- comunicare (cum explici datele pentru non-technical).
Ce proiecte “validează” cel mai bine o certificare
Un proiect scurt, dar complet:
- sursă de date (publică),
- ingest (raw → staging),
- transformări (staging → marts),
- checks (schema + nulls + ranges),
- output (un dashboard simplu sau un tabel final), plus
- un README cu pași + decizii.
Exemple:
- un pipeline batch pentru un dataset public (transport, weather, finance) + incremental loads.
- un model dimensional (fact + dimensions) + 10–15 metrici clar definiți.
- o analiză “business” mică, unde explici ipotezele și limitările.
Greșeli frecvente
- “Am certificare X” fără să poți explica trade-off-uri (latency, cost, quality).
- Proiecte care nu rulează: include un “how to run” simplu (docker, make, scripts).
- “Data” generic: fii specific (data engineer vs analytics vs BI).
Checklist rapid (când vezi o certificare în anunț)
- Este menționată explicit (“DP-203”, “SnowPro”) sau e doar stack (“Azure/Snowflake”)?
- Ce parte din rol e dominantă: ingestion, transformări, BI, governance?
- Poți lega cerința de un exemplu din experiență (sau dintr-un proiect mic)?
- Ai 1–2 metrici de impact pe care le poți spune rapid (cost, runtime, data quality)?
Exemple de bullet-uri bune în CV (Data/Analytics)
- “Am introdus checks de data quality (schema + nulls + ranges) și am redus alertele false cu X% în 2 luni.”
- “Am optimizat o încărcare incrementală (partitioning + incremental merges), reducând runtime-ul de la X la Y.”
- “Am standardizat definițiile de metrici și am eliminat inconsistențe între rapoarte (semantic layer + doc).”
Cum e construită lista (pe scurt)
- Scanează titlul + descrierea joburilor Data/Analytics din platformă.
- Numără doar mențiuni explicite (coduri/nume), nu tehnologii generale.
- Arată câte anunțuri menționează fiecare certificare, într-o perioadă recentă.
Următorii pași
- Vezi joburi Data/Analytics: /ro/cariere-it/rol/data-engineer
- Model CV Data
