8 Zertifizierungen für maschinelles Lernen (und die Jobs, die sie nutzen) • BUOM

Datenwissenschaftler können Techniken des maschinellen Lernens nutzen, um sie bei der Erledigung ihrer Aufgaben zu unterstützen. Sie können ein Zertifikat für maschinelles Lernen erwerben, um neue Fähigkeiten zu erwerben und Ihre Beherrschung branchenüblicher Verfahren unter Beweis zu stellen. Wenn Sie wissen, was diese Zertifizierungen sind und wie sie sich unterscheiden, können Sie die richtige Zertifizierung für Sie und Ihre Karriere auswählen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, was eine Zertifizierung für maschinelles Lernen ist, welche Vorteile der Erwerb einer der acht Arten von Zertifizierungen mit sich bringt und welche Berufe maschinelles Lernen nutzen.

Was ist eine Zertifizierung für maschinelles Lernen?

Eine Zertifizierung für maschinelles Lernen ist eine Zertifizierung, die Sie als Datenwissenschaftler erwerben und die zeigt, dass Sie über eine solide theoretische Grundlage und ein Verständnis für komplexe Computeralgorithmen verfügen. Diese Zertifizierungen können zeigen, dass Sie sich für die berufliche Weiterentwicklung einsetzen und eine Schulung in Best Practices im Zusammenhang mit maschinellem Lernen erhalten haben. Viele Zertifizierungskurse konzentrieren sich auf die Berufsvorbereitung und stellen nicht nur Algorithmen vor, sondern betonen auch deren praktischen Einsatz.

Vorteile einer Zertifizierung für maschinelles Lernen

Der Erwerb einer Zertifizierung für maschinelles Lernen bietet mehrere Vorteile, z. B. die Verbesserung Ihres Lebenslaufs und die Möglichkeit, die Aufmerksamkeit potenzieller Arbeitgeber zu gewinnen. Die Zertifizierung kann Sie über die neuesten Entwicklungen bei Algorithmen und Prozessen informieren und Ihnen verschiedene Theorien vermitteln, darunter Spieltheorie und Informationstheorie. Diese Kurse können Ihnen beim Erlernen fortgeschrittener Data-Science-Techniken helfen und Ihnen die Möglichkeit geben, sich auf hochrangige Positionen zu bewerben und Ihre Karriere voranzutreiben.

8 Zertifizierungen für maschinelles Lernen

Hier ist eine Liste von acht Zertifizierungen für maschinelles Lernen, die Sie möglicherweise in Betracht ziehen sollten:

1. IBM Machine Learning Specialist-Zertifikat

Dieses von IBM angebotene Zertifikat für maschinelles Lernen umfasst sechs Kurse, in denen die theoretischen Grundlagen maschineller Lerntechniken und ihre praktischen Anwendungen erörtert werden. Sie können diesen Kurs mit oder ohne umfassende Programmiererfahrung belegen, sodass er für ein breites Spektrum von Fachleuten zugänglich ist. Dieses Programm enthält auch Informationen zu bestimmten Programmen für maschinelles Lernen, mit denen Sie Ihre eigenen Projekte entwerfen und erstellen können, sodass Sie während des Kurses Ihr Profil aufbauen können.

2. Zertifikat in maschinellem Lernen von der Stanford University.

Dieser 11-wöchige Kurs, der von der Stanford University angeboten wird, vermittelt die grundlegenden Informationen, die für den Bereich des maschinellen Lernens erforderlich sind, einschließlich Mathematik und Statistik. Experten für maschinelles Lernen sind möglicherweise mit diesem etablierten Programm vertraut und bieten es in 10 Sprachen an. Im Verlauf des Programms können Professoren die Grundlagen von Algorithmen für maschinelles Lernen und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen und Berufen diskutieren, darunter Computer Vision, Audiomanipulation, Datenbankanalyse und Medizin.

3. MIT Professional Certificate Program für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

Dieses vom MIT angebotene Programm kann sowohl für Fachleute, die mit maschinellem Lernen vertraut sind, als auch für Branchenneulinge nützlich sein. Es bietet aktuelle Informationen zu den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, wobei der Schwerpunkt auf Algorithmen und Techniken zur Verarbeitung und Arbeit mit Big Data liegt. Sie haben auch die Möglichkeit, das Programm zu erweitern, um sich auf einen bestimmten Bereich zu konzentrieren, einschließlich Medizin, effizientes Deep Learning oder Computer Vision.

4. AWS-zertifiziertes maschinelles Lernen

Dieses von Amazon angebotene Zertifikat ist spezifischer als andere Zertifikate. Ziel ist es, Ihre Fähigkeit zu verbessern, maschinelles Lernen mithilfe von Modellen in der AWS-Cloud zu entwerfen, zu entwickeln und zu implementieren. Dieses Programm ist auf Englisch, Koreanisch und Chinesisch verfügbar, um ein breiteres Publikum von Datenwissenschaftlern zu erreichen.

5. Harvard-Zertifikat für maschinelles Lernen

Die Harvard University bietet dieses kursbasierte Zertifikatsprogramm für maschinelles Lernen an, das auch Teil eines größeren Data Science-Zertifikats ist, das sie anbietet. In diesem Kurs können Sie sich ein Verständnis für Methoden und Algorithmen aneignen, den Umgang mit Kreuzvalidierungen erlernen und ein Empfehlungssystem erstellen. Sie können auch auf einige neue und aufkommende Algorithmen zugreifen, die Ihre beruflichen Fähigkeiten und Kenntnisse verbessern können.

6. Professioneller Machine-Learning-Ingenieur von Google

Um diese Zertifizierung von Google zu erhalten, müssen Sie nur die Prüfung bestehen, nicht den gesamten Kurs. Dieser Test misst Ihre Fähigkeiten und Kompetenzen in den Bereichen Design, Datenwissenschaft und Modellentwicklung für maschinelles Lernen. Sie können außerdem effiziente Pipelines automatisieren und Ihre Lösungen optimieren, um die Prüfung zu bestehen. Obwohl Sie diesen Test auch ohne Anmeldung zu einem Kurs absolvieren können, stehen Ihnen Materialien zur Verfügung, die Ihnen bei der Vorbereitung helfen.

7. Maschinelles Lernen bei Udacity

Dieser Kurs besteht aus zwei Modulen, in denen überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen behandelt wird. Verschiedene Unternehmen nutzen diese beiden unterschiedlichen Methoden des maschinellen Lernens, um beispielsweise Spracherkennung und Spam-E-Mail-Unterscheidung durchzuführen. In diesem Kurs lernen Sie auch, mit welchen Programmen Sie menschliches Lernen und Gehirnaktivität simulieren können. Dieser kostenlose viermonatige Kurs kann eine großartige Gelegenheit für erfahrene und angehende Datenwissenschaftler sein.

8. eCornell Machine Learning-Zertifikat

Dieses von der Cornell University angebotene Zertifikat bereitet Sie in einem dreieinhalbmonatigen Kurs auf die Verwendung verschiedener Codierungssoftware als Teil des maschinellen Lernens vor. Sie können lernen, mentale Modelle zu erstellen, um die Ansätze verschiedener Datenwissenschaftler zu verstehen und ihre Programmiertechniken zu erlernen. Sie können sich auch über Implementierungskonzepte wie Regressionsbäume informieren, um die praktischen Anwendungen von Algorithmen besser zu verstehen. Während Sie diese Zertifizierung erwerben, können Sie auch das Debuggen und Verbessern von Modellen für maschinelles Lernen üben.

Welche Berufe nutzen maschinelles Lernen?

Wenn Sie erwägen, ein Zertifikat in maschinellem Lernen zu erwerben, um eine Karriere in der Branche zu beginnen, können Sie aus mehreren Joboptionen wählen, darunter:

Ingenieur für maschinelles Lernen

Ingenieure für maschinelles Lernen erstellen Algorithmen und selbstausführende Programme, um Muster zu erkennen und zu entschlüsseln. Diese Spezialisten analysieren große Datenmengen, um die Ergebnisse von Softwareoperationen zu überwachen und vorherzusagen und so die Genauigkeit von Programmoperationen zu verbessern. Obwohl es sich um ein neues und wachsendes Feld handelt, erfüllen Ingenieure für maschinelles Lernen ähnliche Aufgaben wie Datenwissenschaftler. Ingenieure für maschinelles Lernen können von bestimmten Fähigkeiten profitieren, darunter:

• Verständnis für Computerprogrammierung und Codierungssprachen

• Modellierung und Datenauswertung

• Forschung und Analyse

• Softwareentwicklung und Design

Deep-Learning-Ingenieur

Deep-Learning-Ingenieure sind Informatiker, die sich auf die Nutzung von Deep Learning zur Durchführung von Programmieraufgaben im Zusammenhang mit Technologien und Abläufen der künstlichen Intelligenz (KI) konzentrieren. Ihre Arbeit ist auf die Entwicklung von Software spezialisiert, die die Funktionen des menschlichen Gehirns nachahmt, um realistische und innovative Lösungen für künstliche Intelligenz zu schaffen. Zu ihren beruflichen Aufgaben kann die Erstellung von Entwurfsplänen für Systeme und Programme sowie die Festlegung, wie Programme und Maschinen integriert werden können, gehören.

Daten Analyst

Datenanalysten verwandeln komplexe Daten in verständliche Informationen. Sie nutzen Datenanalysetools, um Kunden dabei zu helfen, Trends zu hinterfragen und zu erkennen. Zu ihren Aufgabenbereichen können Datenextraktion, Algorithmendesign und -entwicklung sowie Codierung gehören. Zu ihren weiteren Aufgaben gehören:

• Führen Sie eine Analyse durch, um die Datenqualität zu bestimmen

• Führen Sie eine Analyse durch, um die Bedeutung der Daten zu verstehen

• Erstellen Sie Berichte entsprechend Ihrer Analysen und präsentieren Sie diese Ihren Kunden

• Entfernen beschädigter Daten

Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler arbeiten wie Ingenieure für maschinelles Lernen mit großen Datenmengen, um komplexe Probleme zu lösen. Sie nutzen jedoch Modellierungs-, Mathematik-, Programmier- und Statistikkenntnisse, um Muster zu entschlüsseln und Datenmodellierungsprozesse und Vorhersagemodelle zu entwickeln. Dadurch können sie maßgeschneiderte Analysen für ihre Kunden und Arbeitgeber durchführen. Ihre Vorhersagemodelle können Kunden dabei helfen, objektive Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der von Datenwissenschaftlern gewonnenen Informationen zu treffen.

Dateningenieur

Ähnlich wie bei anderen Jobs mit Zertifizierungen für maschinelles Lernen arbeiten Dateningenieure mit Datensätzen, obwohl ihre Aufgaben die Bereinigung und den Transport komplexer Informationen umfassen. Sie aggregieren und organisieren Daten, um sie in Data Warehouses zu verschieben. Sie verknüpfen Daten von einem System mit einem anderen, damit Datenwissenschaftler sie für ihre Prozesse und Modelle nutzen können.

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