Beliebte Kurse und Zertifizierungen für maschinelles Lernen

Warum ist ein Zertifikat für maschinelles Lernen von Bedeutung?

Machine-Learning-Fachwissen ist gefragt, aber es ist nicht gerade einfach, als Ingenieur oder Spezialist im Bereich maschinelles Lernen eingestellt zu werden, da die für die heutigen Jobs erforderlichen Fähigkeiten sehr spezifisch sind. Mit einem Zertifikat können Sie sicherstellen, dass Sie die entscheidenden Fähigkeiten beherrschen, die für die Arbeitsplätze auf diesem Markt erforderlich sind.

Datenwissenschaftler, Datenanalysten, Softwareentwickler und andere, die in verwandten Bereichen arbeiten, werden die in diesen Programmen erworbenen Fähigkeiten ebenfalls nützlich finden. Da künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in den letzten Jahren einen enormen Aufschwung erlebt haben, sind diese Technologien in allen IT-Umgebungen zu finden. KI- und ML-Kenntnisse werden in absehbarer Zeit nicht veraltet sein, und Branchenexperten werden auch weiterhin gebraucht.

Zertifizierungen bieten folgende Vorteile:

• Nachweis der Fachkenntnisse eines IT-Experten
• praktische Erfahrung im Umgang mit realen Problemen unter Verwendung von Tools für maschinelles Lernen und Datensätzen, die reale Erfahrungen nachbilden
• aktuelle Einblicke und Fähigkeiten in einem sich ständig verändernden Bereich, da die Machine-Learning-Zertifizierungskurse regelmäßig aktualisiert werden

AWS Certified Machine Learning – Specialty

Die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning – Specialty deckt vier Kompetenzbereiche ab:

1. Datenmanagement. Zu den Aufgaben gehören die Erstellung von Daten-Repositories für maschinelles Lernen und die Identifizierung und Implementierung von Lösungen für die Datenaufnahme und -umwandlung.
2. Explorative Datenanalyse. Zu den Aufgaben gehören die Bereinigung und Vorbereitung von Daten für die Modellierung, die Durchführung von Feature Engineering sowie die Analyse und Visualisierung von Daten für ML.
3. Modellierung. Zu den Aufgaben gehören die Formulierung von Geschäftsproblemen als ML-Probleme, die Auswahl der geeigneten Modelle für ein bestimmtes ML-Problem, die Bewertung von ML-Modellen und die Optimierung von Hyperparametern.
4. Implementierung und Betrieb von maschinellem Lernen. Zu den Aufgaben gehören der Aufbau von ML-Lösungen für Leistung, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Fehlertoleranz, die Empfehlung und Implementierung geeigneter ML-Services und -Funktionen für ein bestimmtes Problem, die Anwendung grundlegender AWS-Sicherheitspraktiken auf ML-Lösungen sowie die Bereitstellung und der Betrieb von ML-Lösungen.

Die Prüfungsteilnehmer sollten mit Themen wie Dateneingabe und -umwandlung, Datenbereinigung, Datenvisualisierung, Umwandlung von Geschäftsproblemen in Probleme des maschinellen Lernens, Schulung von Machine-Learning-Modellen und Implementierung von Machine-Learning-Services in AWS vertraut sein. Zur Vorbereitung auf die Prüfung sollten die Kandidaten mindestens zwei Jahre Erfahrung mit der Entwicklung und Ausführung von Machine Learning Workload auf AWS haben.

Eine gute Möglichkeit, Erfahrungen zu sammeln, sind die Amazon-Schulungen zum maschinellen Lernen. Das Unternehmen bietet kostenlose Machine-Learning-bezogene Kurse an, darunter Process Model: CRISP-DM on the AWS Stack und The Elements of Data Science. Darüber hinaus können folgende kostenpflichtige Kurse des Cloud-Anbieters hilfreich sein:

• Practical Data Science with Amazon SageMaker
• Die Machine-Learning-Pipeline in AWS

Die Prüfung für die Machine-Learning-Zertifikate von Amazon dauert drei Stunden und umfasst 65 Fragen. Die Prüfung ist als beaufsichtigte Online-Prüfung oder persönlich in einem Testzentrum verfügbar.

Ergänzende Ressourcen

Um das Lernen zu ergänzen, ist AWS Certified Machine Learning Specialty 2024 - Hands On! ein gut bewerteter Udemy-Kurs, der Themen wie Modellierung, die AWS SageMaker Machine-Learning-Plattform und Feature Engineering abdeckt. Diese Themen tauchen in der AWS-Prüfung auf und sind eine Wiederholung wert.

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

Die Zertifizierung Google Cloud Professional Machine Learning Engineer deckt sechs Hauptkategorien ab:

1. Machine-Learning-Probleme formulieren
2. Architektur von Machine-Learning-Lösungen entwickeln
3. Systemen zur Datenvorbereitung und -verarbeitung erstellen
4. Machine-Learning-Modelle entwickeln
5. Machine-Learning-Pipelines automatisieren und orchestrieren
6. Machine-Learning-Lösungen überwachen, optimieren und pflegen

Google empfiehlt mindestens drei Jahre praktische Erfahrung mit seiner Cloud-Plattform, bevor die Prüfung abgelegt wird. Es bietet einen empfohlenen Lernpfad für diese Zertifizierung, um mit der Cloud-Plattform von Google in Sachen maschinelles Lernen auf Touren zu kommen. Der Weg zum Google Data Scientist and Machine Learning Engineer beginnt mit den Grundlagen von Big Data und maschinellem Lernen. Anschließend werden Themen wie Googles Machine-Learning-Plattform TensorFlow, Automatisierungs-Frameworks für maschinelles Lernen und Machine-Learning-Pipelines behandelt.

Die Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Professional Machine Learning Engineer kann als online beaufsichtigte Fernprüfung oder in einem lokalen Testzentrum abgelegt werden. Sie dauert zwei Stunden und enthält 50-60 Multiple-Choice- sowie Multiple-Select-Fragen.

Ergänzende Ressourcen

Zu den weiteren Vorbereitungsmaterialien gehört der Google-Kurs Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer Zertifikat über berufliche Qualifikation, den Coursera anbietet. Der Kurs Google Cloud Professional Data Engineer: Get Certified 2022 auf Udemy behandelt ebenfalls die Themen maschinelles Lernen und Datenpipeline, die in der Prüfung behandelt werden.

IBM Machine Learning Professional Certificate

Das IBM Machine Learning Professional Certificate Programm umfasst vier große Bereiche: bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning), Deep Learning, überwachtes Lernen (Supervised Learning) und unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning). IBM empfiehlt außerdem grundlegende Informatikkenntnisse sowie Kenntnisse in linearer Algebra, Statistik und Python-Programmierung.

IBM bietet sechs Kurse an, die Kandidaten absolvieren müssen, um das Zertifikat zu erhalten:

• Exploratory Data Analysis for Machine Learning
• Supervised Machine Learning: Regression
• Supervised Machine Learning: Classification
• Unsupervised Machine Learning
• Deep Learning and Reinforcement Learning
• Maschinelles Lernen Capstone

Ergänzende Ressourcen

Abgesehen von den von IBM empfohlenen Kenntnissen in bestimmten Bereichen gibt es keine Voraussetzungen oder erforderliche Programmiererfahrung, um diese Kurse zu beginnen. IBM bietet jedoch einen nützlichen Lernpfad mit verschiedenen Schulungsinhalten, um Ihre Machine-Learning-Kenntnisse auf den Stufen Associate, Professional und Advanced zu testen.

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

Die Zertifizierung Azure Data Scientist Associate ist die anfängerfreundlichste der hier behandelten Zertifizierungen. Die Prüfung, die für diese Zertifizierung erforderlich ist, heißt DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure.

Microsoft erwartet von den Prüfungsteilnehmern Kenntnisse über die Implementierung und Ausführung von Machine-Learning-Modellen auf der Azure-Plattform sowie über das Training von Vorhersagemodellen.

Microsoft macht deutlich, wie die DP-100-Prüfung in jedes allgemeine Thema eintaucht:

• 20 - 25 Prozent für das Design und die Vorbereitung einer ML-Lösung
• 35 - 40 Prozent auf die Untersuchung von Daten und das Training von Modellen
• 20 - 25 Prozent auf die Vorbereitung eines Modells für den Einsatz
• 10 - 15 Prozent für den Einsatz und das erneute Training eines Modells

Microsoft bietet sechs Lernpfade an, die zusammen einen großen Teil des Prüfungsstoffs abdecken:

1. Explore the Azure Machine Learning workspace
2. Work with data in Azure Machine Learning
3. Automate machine learning model selection with Azure Machine Learning
4. Train models with scripts in Azure Machine Learning
5. Optimize model training with pipelines in Azure Machine Learning
6. Deploy and consume models with Azure Machine Learning

Diese Kurse variieren in der Länge von einer bis fünf Stunden. Anwender und Entwickler können auch einen von einem Ausbilder geleiteten Kurs mit dem Titel Designing and implementing a data science solution on Azure belegen. Für noch mehr Lernmaterial bietet Udemy den Kurs DP-100 Microsoft Azure Data Scientist Complete Exam Prep an.

Die Azure-Zertifizierungsprüfung besteht aus 40 bis 60 Fragen und dauert 120 Minuten.

Ergänzende Ressourcen

Interessenten könnten auch den Coursera-Kurs Spezialisierung Machine Learning in Betracht ziehen. Er bietet eine kuratierte Liste von vier Kursen, die wichtige ML-Praktiken und -Konzepte tiefer thematisiert. Melden Sie sich für diesen Kurs nur an, wenn Sie bereits Erfahrung im maschinellen Lernen haben.