Machine Learning (ML) ist eine sich rasant weiterentwickelnde Branche und gehört zu den gefragtesten Kompetenzbereichen für Programmierer, Data Scientists und angehende Fachleute für künstliche Intelligenz. Zertifizierungen – eine formelle Anerkennung Ihrer ML-Kenntnisse durch eine renommierte Zertifizierungsstelle – können Ihnen helfen, sich auf einem umkämpften Arbeitsmarkt abzuheben. Das veranlasst viele ML-Fachleute, Machine-Learning-Zertifizierungen von Google, IBM, AWS und anderen führenden KI-Unternehmen anzustreben.
ML-Zertifizierungsprogramme werden in der Regel von Branchenexperten oder Professoren unterrichtet und umfassen Kursmaterial in Form von Videos, Quizzen, Aufgaben und Lektüre. Den Abschluss bildet eine Zertifizierungsprüfung – möglicherweise mit positiven Auswirkungen auf die berufliche Weiterentwicklung. Hier sind meine Empfehlungen für die besten Machine-Learning-Zertifizierungen:
- Understanding Machine Learning: Am besten zum Verständnis der ML-Grundlagen
- Machine Learning Specialization: Am besten zur Entwicklung praktischer ML-Kenntnisse
- IBM Machine Learning Professional Certificate: Am besten zum Beherrschen von datenorientiertem ML
- Microsoft Azure Data Scientist Associate Certification: Am besten, um ML-Kenntnisse in Microsoft Azure unter Beweis zu stellen
- AWS Certified Machine Learning: Am besten zur Validierung von ML-Kenntnissen in AWS
- Google Professional Machine Learning Engineer: Am besten, um ML-Kenntnisse mithilfe von Google-Cloud-Lösungen nachzuweisen
- Vergleichstabelle für Machine-Learning-Zertifizierungen
- Die 6 besten Machine-Learning-Zertifikate und Zertifizierungen
- Understanding Machine Learning
- Machine Learning Specialization
- IBM Machine Learning Professional Certificate
- Microsoft Azure Data Scientist Associate Certification
- AWS Certified Machine Learning
- Google Professional Machine Learning Engineer
- Die wichtigsten Vorteile einer Zertifizierung im Bereich Machine Learning
- So wählen Sie die beste Machine-Learning-Zertifizierung für sich aus
- So habe ich Machine-Learning-Zertifizierungen bewertet
- Häufig gestellte Fragen (FAQs)
- Fazit: Die besten Machine-Learning-Zertifizierungen
Vergleichstabelle für Machine-Learning-Zertifizierungen
Bei der Auswahl einer Machine-Learning-Zertifizierung ist es wichtig, die Zertifizierungsstelle, die Programmdauer und die Kursgebühr zu berücksichtigen. Außerdem sollten Sie sicherstellen, dass sie zu Ihrem Erfahrungsstand in künstlicher Intelligenz und ML passt und Lernressourcen und -methoden bietet, die Ihrem Lernstil entsprechen.
| KI-Zertifizierung | Zertifizierungsstelle | Niveau | Dauer | Kosten | Empfohlene Voraussetzungen |
|---|---|---|---|---|---|
| Understanding Machine Learning | DataCamp | Anfänger | Zwei Stunden | 13 US-Dollar pro Monat | Keine Voraussetzungen |
| Machine Learning Specialization | Stanford und Deeplearning.AI | Anfänger | Zwei Monate (10 Stunden pro Woche) | 49 US-Dollar pro Monat | Grundlegende Programmierkenntnisse |
| IBM Machine Learning Professional Certificate | IBM | Fortgeschrittene | Drei Monate (10 Stunden pro Woche | 39 US-Dollar pro Monat | Kenntnisse in der Python-Programmierung Kenntnisse in Statistik und linearer Algebra |
| Microsoft Azure Data Scientist Associate Certification | Microsoft | Fortgeschrittene | 100 Minuten | $165 | Kenntnisse in Azure ML und MLflow |
| AWS Certified Machine Learning | AWS | Experte | Drei Stunden (65 Fragen) | $300 | Mindestens zwei Jahre praktische ML-Erfahrung |
| Google Professional Machine Learning Engineer | Google Cloud | Experte | Zwei Stunden (50–60 Fragen) | 200 US-Dollar + Steuern | Mehr als drei Jahre Berufserfahrung in der Branche |
Die 6 besten Machine-Learning-Zertifikate und Zertifizierungen
Machine-Learning-Zertifikate vermitteln wertvolle Kenntnisse für alle, die eine Karriere in künstlicher Intelligenz und Data Science anstreben. Einsteigerkurse vermitteln die Grundlagen des Machine Learnings, statistische Konzepte, Datenanalyse und Python-Programmierung, während Kurse für Fortgeschrittene ausführlichere Lektionen zu ML, KI-Modellen, Deep Learning und mehr behandeln. Fortgeschrittene Lernende können ihre Kenntnisse in Machine-Learning-Algorithmen, der Feinabstimmung von Modellen und praxisnahen ML-Anwendungen validieren.
Unsere Liste umfasst sowohl Zertifikate als auch Zertifizierungen. Zertifikate bestätigen, dass Sie einen Kurs oder eine Schulung abgeschlossen haben, während Zertifizierungen branchenweit anerkannte Nachweise Ihrer spezifischen Fähigkeiten und Kenntnisse sind.
Understanding Machine Learning
Am besten zum Verständnis der ML-Grundlagen | Anfängerniveau
Dieser von DataCamp angebotene nichttechnische Kurs behandelt die Grundlagen des Machine Learnings und dessen Zusammenhang mit Data Science und KI. Er erläutert das Fachvokabular des Machine Learnings, verschiedene ML-Arten, die Bewertung von ML-Modellen und Anwendungsfälle für Deep Learning. DataCamp bietet die ersten Kapitel kostenlos an. Sie können daher die Grundlagen des Machine Learnings, verwandte Fachgebiete und den Ablauf eines ML-Workflows kennenlernen. Zahlende Abonnenten erhalten Zugriff auf ausführliche ML-Lektionen und können Deep-Learning-Anwendungen wie Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erkunden.
Warum ich ihn ausgewählt habe
Ich habe diesen Kurs ausgewählt, weil er klare, prägnante und leicht verständliche Lektionen für Anfänger bietet, die einen kurzen Kurs zu den Grundlagen des Machine Learnings ohne Programmierung suchen. Praktische Übungen festigen das Gelernte, und reale Beispiele helfen den Lernenden, besser zu verstehen, wie ML in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt wird. Der Kurs ist auch für Anfänger zugänglich, die die Lektionen erkunden möchten, bevor sie sich finanziell binden, da DataCamp kostenlose Kapitel anbietet. Für den vollen Zugriff müssen Sie auf die kostenpflichtige Version von DataCamp upgraden, die bei 13 US-Dollar pro Monat beginnt und jährlich abgerechnet wird.
Erworbene Kenntnisse
- Grundkenntnisse im Machine Learning
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
- Ablauf eines Machine-Learning-Workflows
- Machine-Learning-Modelle
- Anwendungsfälle für Deep Learning
Wichtige Kursdetails
Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Informationen zu Kursanforderungen, Gebühren, Dauer, Format und Inhalten:
Kursanforderungen
- Keine Voraussetzungen
Kursgebühr, Dauer und Format
- Kostenlos (erstes Kapitel)
- Beginnt bei 13 US-Dollar pro Monat, jährliche Abrechnung für den vollständigen Zugriff
- Zwei Stunden bis zum Abschluss
- Online-Lernen im eigenen Tempo über DataCamp
Kursinhalte und Leistungsüberprüfungen
- Was ist Machine Learning?
- Machine-Learning-Modelle
- Deep Learning
Die beiden verbleibenden Kapitel sind nur für zahlende Nutzer zugänglich. Diese Kapitel enthalten Leistungsüberprüfungen und Übungen zu verschiedenen Lernarten, zur Feinabstimmung von Hyperparametern, zur Sentimentanalyse, zum Erkennen von ML-Verzerrungen und mehr.
Machine Learning Specialization
Am besten zur Entwicklung praktischer ML-Kenntnisse | Anfängerniveau
Stanford und DeepLearning.AI bieten diese einsteigerfreundliche Spezialisierung im Machine Learning an. Sie führt in zentrale Konzepte der künstlichen Intelligenz ein und vermittelt, wie ML-Modelle mit Python erstellt und trainiert werden. Anders als die meisten anderen Zertifizierungsprogramme richtet sich diese aus drei Kursen bestehende ML-Spezialisierung an absolute Anfänger und setzt lediglich Mathematikkenntnisse auf Schulniveau sowie grundlegende Programmierkenntnisse voraus.
Dank der niedrigen Einstiegshürden und der umfassenden, praxisorientierten Lernerfahrung bietet die Machine Learning Specialization die ideale Möglichkeit für angehende KI-Fachleute, in das Fachgebiet einzusteigen.
Warum ich sie ausgewählt habe
Diese Zertifizierung ist ideal für Anfänger, die in den Bereichen Machine Learning, Data Science, Softwareentwicklung und verwandten Gebieten Fuß fassen möchten. In einem umfassenden, in drei Kurse gegliederten Programm unter der Leitung des KI-Vordenkers Andrew Ng können sie grundlegende KI-Konzepte meistern und praktische Machine-Learning-Kenntnisse entwickeln. Nach Abschluss des Programms können Lernende ein teilbares Zertifikat erwerben, das von Stanford Online und DeepLearning.AI verliehen wird, die für branchenweit anerkannte Online-KI-Programme bekannt sind.
Erworbene Kenntnisse
- Erstellen von ML-Modellen mit NumPy und scikit-learn
- Anwendung bewährter Methoden für die Entwicklung und Nutzung von ML
- Erstellen und Trainieren eines neuronalen Netzwerks mit TensorFlow
- Erstellen von Empfehlungssystemen mit einem kollaborativen Filteransatz
Wichtige Kursdetails
Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Informationen zu Kursanforderungen, Gebühren, Dauer, Format und Inhalten:
Kursanforderungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse (for-Schleifen, Funktionen, if/else-Anweisungen)
- Mathematikkenntnisse auf Schulniveau (Arithmetik, Algebra)
Kursgebühr, Dauer und Format
- 49 US-Dollar pro Monat
- Zwei Monate bei 10 Stunden pro Woche
- Selbstbestimmtes Online-Lernen über Coursera
Kursinhalte und Prüfungen
- Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifikation
- Fortgeschrittene Lernalgorithmen
- Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme und bestärkendes Lernen
IBM Machine Learning Professional Certificate
Am besten geeignet, um datenorientierte ML-Kompetenzen zu meistern | Mittleres Niveau
Das Machine Learning Professional Certificate von IBM wurde entwickelt, um Tech-Fachkräften mit mittlerem Kenntnisstand zu helfen, praxisnahe und aktuelle Konzepte und Fähigkeiten des maschinellen Lernens zu meistern, die sie auf die Analyse realer Datensätze anwenden können. In sechs Kursen lernen Sie explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen, überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen sowie Deep Learning und bestärkendes Lernen. All dies mündet in ein abschließendes Capstone-Projekt, in dem Sie ein neuronales Netzwerk trainieren, Regressionsmodelle erstellen, Empfehlungssysteme in Python entwickeln und vieles mehr.
Warum ich mich dafür entschieden habe
Das sechsteilige Professional Certificate von IBM ist ein ideales Programm für Wissenschaftler, Business-Analysten und Softwareentwickler, die ihre analytischen Fähigkeiten in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen verbessern möchten. Das Zertifikat ist jedoch auch für ML-Fachkräfte äußerst nützlich, die verschiedene datenorientierte Positionen anstreben. Es zeichnet sich durch seinen Fokus auf praxisnahe Fähigkeiten aus, mit denen sich KI-Fachkräfte auf eine Karriere im maschinellen Lernen vorbereiten können. Mit diesem Professional Certificate erwerben Sie aktuelle und gefragte praktische ML-Kompetenzen von einer renommierten Zertifizierungsstelle und einem führenden KI-Unternehmen.
Erworbene Kompetenzen
- Praktische ML-Kompetenzen und Expertenwissen
- Kenntnisse in KNN, PCA und nichtnegativem kollaborativem Filtern
- Vergleichen und Gegenüberstellen von ML-Algorithmen mit Python
- Vorhersage von Kursbewertungen durch das Training eines neuronalen Netzwerks
- Erstellen von Regressions- und Klassifikationsmodellen
Wichtige Kursdetails
Hier finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Informationen zu Voraussetzungen, Gebühren, Dauer, Format und Inhalten des Kurses:
Kursvoraussetzungen
- Programmierkenntnisse in Python
- Kenntnisse in Statistik und linearer Algebra
Kursgebühr, Dauer und Format
- 39 US-Dollar pro Monat
- Drei Monate bei 10 Stunden pro Woche
- Selbstbestimmtes Online-Lernen über Coursera
Kursinhalte und Prüfungen
- Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen
- Überwachtes maschinelles Lernen: Regression
- Überwachtes maschinelles Lernen: Klassifikation
- Unüberwachtes maschinelles Lernen
- Deep Learning und bestärkendes Lernen
- Capstone-Projekt zum maschinellen Lernen
Am Ende des sechsteiligen Programms müssen Sie das Capstone-Projekt abschließen. Dazu gehören die Ausarbeitung einer abschließenden Präsentation und die Bewertung der Projekte Ihrer Mitlernenden.
Microsoft Azure Data Scientist Associate Certification
Am besten geeignet, um ML-Expertise in Microsoft Azure unter Beweis zu stellen | Mittleres Niveau
Die Microsoft Azure Data Scientist Associate Certification ist eine 100-minütige Onlineprüfung für Data Scientists und Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, die mit Datenwissenschafts- und maschinellen Lernverfahren vertraut sind, um Machine-Learning-Workloads in Azure zu entwickeln und auszuführen. Zu den in der Prüfung getesteten Fähigkeiten gehören Lösung für maschinelles Lernen Design und Vorbereitung, Modelltraining, Datenexploration, Modellbereitstellung und erneutes Modelltraining – alles im Zusammenhang mit Microsoft Azure. Zur Vorbereitung auf die Prüfung bietet Microsoft 13 Stunden Kursmaterial, 100 Videos zur Prüfungsvorbereitung, eine Übungsprüfung und eine Prüfungs-Sandbox, in der Sie das Beantworten von Fragen in derselben Benutzeroberfläche üben können, die Sie am Prüfungstag sehen werden.
Warum ich mich dafür entschieden habe
Die Microsoft Azure Data Scientist Associate-Zertifizierung ermöglicht es Ihnen, sich auf dem umkämpften KI-Arbeitsmarkt hervorzuheben. Mit dieser Zertifizierung weisen Sie nach, dass Sie Datenaufbereitung verwalten, Modelle mit Python, Azure Machine Learning und MLflow trainieren und bereitstellen sowie ML-Lösungen überwachen können. Professionelle Entwickler, Data Scientists und ML-Ingenieure, die ihre Fähigkeiten bei der Bereitstellung und Wartung von Machine-Learning-Workloads in Azure validieren möchten, profitieren von diesem Nachweis, um sich als Experten für Data Science und maschinelles Lernen zu positionieren.
Erworbene Kompetenzen
- Erstellen geeigneter Arbeitsumgebungen für Data-Science-Workloads
- Trainieren von Machine-Learning-Modellen
- Implementieren von Pipelines
- Vorbereitung auf den Produktionseinsatz
- Verwalten, Bereitstellen und Überwachen skalierbarer Machine-Learning-Lös
Wichtige Kursdetails
Hier finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Informationen zu Zertifizierungsvoraussetzungen, Gebühren, Dauer, Format und Inhalten:
Voraussetzungen für die Zertifizierungsprüfung
- Erfahrung mit Azure Machine Learning und MLflow
- Fachkenntnisse in Best Practices der Data Science
Kursgebühr, Dauer und Format
- $165
- 100 Minuten für die Prüfung
- Online beaufsichtigte Prüfung
Inhalte der Zertifizierungsprüfung
- Entwurf und Vorbereitung einer Machine-Learning-Lösung
- Daten untersuchen und Modelle trainieren
- Modell für die Bereitstellung vorbereiten
- Modell bereitstellen und erneut trainieren
AWS Certified Machine Learning
Am besten geeignet, um ML-Expertise in AWS zu validieren | Fortgeschrittenes Niveau
Die AWS Certified Machine Learning Speciality ist eine dreistündige Prüfung, mit der Sie Ihre Fähigkeit zum Erstellen, Trainieren, Feinabstimmen und Bereitstellen maschineller Lernmodelle in AWS nachweisen. Die Prüfung kann vor Ort oder online abgelegt werden und testet, wie gut Sie die Intuition hinter grundlegenden ML-Algorithmen erläutern, die Hyperparameter-Optimierung durchführen und Best Practices für das Training und die Bereitstellung von Modellen befolgen können. Wer sich vorbereiten möchte, sollte sich den AWS Skill Builder ansehen. Dort finden Sie hilfreiches Kursmaterial und Übungsfragen.
Warum ich mich dafür entschieden habe
Dieses Zertifikat richtet sich an professionelle Entwickler und Data Scientists, die mit ML in AWS gearbeitet haben und diese Kompetenzen gegenüber Arbeitgebern validieren möchten – möglicherweise, um eine höher eingestufte Position im Bereich Data Science zu erhalten. Ich habe diese Zertifizierung ausgewählt, weil die AWS Certified Machine Learning Specialty Ihre Expertise beim Erstellen, Trainieren, Feinabstimmen und Bereitstellen von ML-Modellen in AWS unter Beweis stellt. Darüber hinaus verschafft eine Zertifizierung durch eine hoch angesehene Zertifizierungsstelle wie AWS Fachkräften einen Wettbewerbsvorteil, die sich in der KI-Branche hervorheben möchten.
Erworbene Kompetenzen
- Entwerfen, Bereitstellen, Optimieren und Warten von ML-Lösungen
- Auswahl des passenden ML-Ansatzes für ein Geschäftsproblem
- Ermitteln geeigneter AWS-Services zur Implementierung von ML-Lösungen
- Implementieren skalierbarer, kostenoptimierter, zuverlässiger und sicherer ML-Lösungen
Wichtige Kursdetails
Hier finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Informationen zu Zertifizierungsvoraussetzungen, Gebühren, Dauer, Format und Inhalten:
Voraussetzungen für die Zertifizierungsprüfung
- Mindestens zwei Jahre praktische Erfahrung mit ML in der AWS Cloud
- Fähigkeit, die Intuition hinter grundlegenden ML-Algorithmen zu erläutern
- Erfahrung mit grundlegender Hyperparameter-Optimierung sowie ML- und Deep-Learning-Frameworks
- Fähigkeit, Best Practices für Modelltraining, Bereitstellung und Betrieb zu befolgen
Kursgebühr, Dauer und Format
- $300
- Drei Stunden für die Prüfung
- Prüfungszentrum von Pearson VUE oder online beaufsichtigte Prüfung
Inhalte der Zertifizierungsprüfung
Die Prüfung enthält zwei Fragetypen, darunter Multiple-Choice- und Multiple-Response-Fragen. Die Zertifizierungsprüfung deckt die folgenden Bereiche ab:
- Bereich 1: Data Engineering
- Bereich 2: Explorative Datenanalyse
- Bereich 3: Modellierung
- Bereich 4: Implementierung und Betrieb von Machine Learning
Google Professional Machine Learning Engineer
Am besten geeignet, um ML-Kompetenzen mit Google-Cloud-Lösungen unter Beweis zu stellen | Fortgeschrittenes Niveau
Das Google Professional Machine Learning Engineer Certificate ist eine Prüfung für ML-Fachkräfte, die ML-Modelle mithilfe von Google-Cloud-Technologien und Best Practices erstellen und optimieren. Zu den Prüfungsabschnitten gehören die Entwicklung von Low-Code-ML-Lösungen, die Zusammenarbeit mit Teams zur Verwaltung von Modellen, die Skalierung von Prototypen zu ML-Modellen, die Bereitstellung und Skalierung von ML-Modellen, die Automatisierung von ML-Pipelines und die Überwachung von ML-Lösungen. Google bietet Lernmaterialien in seinem Lernpfad Machine Learning Engineer Learning Path an, der 14 Kurse und ein Labor umfasst. Außerdem bietet Google über Coursera eine achtteilige Kursreihe zur Vorbereitung auf die Prüfung an.
Warum ich mich dafür entschieden habe
Mit dem Professional Machine Learning Engineer können bereits tätige ML-Ingenieure und Entwickler ihre Kenntnisse in Google-Cloud-Technologien, Best Practices der ML-Entwicklung und ML-Verfahren unter Beweis stellen. Mit dieser branchenweit anerkannten Zertifizierung zeigen Sie ein ausgeprägtes Verständnis des ML-Ökosystems von Google Cloud und seiner praxisnahen Anwendungsfälle. Damit werden Sie zu einer wertvollen Verstärkung für jede Organisation, die Google Cloud in ML-Workflows einsetzen möchte.
Erworbene Kompetenzen
- Entwerfen von Low-Code-KI-Lösungen
- Skalieren von Prototypen zu ML-Modellen
- Automatisieren und Orchestrieren von ML-Pipelines
- Zusammenarbeit innerhalb von und zwischen Teams
- Bereitstellen und Skalieren von Modellen
- Überwachen von KI-Lösungen
Wichtige Kursdetails
Hier finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Informationen zu Zertifizierungsvoraussetzungen, Gebühren, Dauer, Format und Inhalten:
Voraussetzungen für die Zertifizierungsprüfung
- Mindestens drei Jahre Branchenerfahrung, davon mindestens ein Jahr mit dem Entwurf und der Verwaltung von Lösungen mithilfe von Google Cloud
Kursgebühr, Dauer und Format
- 200 US-Dollar zuzüglich gegebenenfalls anfallender Steuern
- Zwei Stunden (50–60 Fragen)
- Vor Ort beaufsichtigte Prüfung in einem Prüfungszentrum oder online beaufsichtigte Prüfung
Inhalte der Zertifizierungsprüfung
- Abschnitt 1: Entwurf von Low-Code-KI-Lösungen
- Abschnitt 2: Zusammenarbeit innerhalb von und zwischen Teams zur Verwaltung von Daten und Modellen
- Abschnitt 3: Skalieren von Prototypen zu ML-Modellen
- Abschnitt 4: Bereitstellen und Skalieren von Modellen
- Abschnitt 5: Automatisieren und Orchestrieren von ML-Pipelines
- Abschnitt 6: Überwachen von KI-Lösungen
Die wichtigsten Vorteile einer Zertifizierung im Bereich Machine Learning
Im Folgenden finden Sie einige der besten Gründe, eine Zertifizierung im Bereich Machine Learning zu erwerben – von der Aufnahme einer Karriere im ML-Bereich bis hin dazu, bei ML-Techniken auf dem neuesten Stand zu bleiben.
Ihre Machine-Learning-Fähigkeiten und -Kenntnisse nachweisen
Zertifizierungen im Bereich Machine Learning zeigen, dass Sie Ihre Fähigkeiten auf reale Probleme anwenden können, und machen Sie damit zu einer wertvollen Bereicherung für Ihre Arbeitgeber. Einem potenziellen Arbeitgeber zu sagen, dass Sie umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von ML-Lösungen in Google Cloud haben, ist eine Sache – ihm ein Zertifikat von Google vorzuzeigen, verschafft Ihnen jedoch einen Vorteil. In Zertifizierungsprogrammen oder Onlinekursen können Sie Prüfungen ablegen und Zertifikate renommierter Institutionen erwerben, die belegen, dass Sie über die Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen, um sich auf dem Arbeitsmarkt für ML und Data Science hervorzuheben.
Eine Karriere im Bereich Machine Learning starten
Zertifizierungen im Bereich Machine Learning können ein wertvolles Hilfsmittel sein, um eine Karriere in diesem Feld zu starten. Wenn Sie sich nicht sicher sind, worin der Unterschied zwischen ML, Deep Learning und generativer KI besteht, sind einige Zertifizierungen darauf ausgelegt, völligen Anfängern die Grundlagen zu vermitteln. Einführungskurse behandeln die Grundlagen des Machine Learnings, praktische ML-Fähigkeiten, Datenanalyse und mehr.
Aktuelle ML-Techniken, -Tools und -Trends kennenlernen
Zertifizierungsprogramme stellen Lernmaterialien bereit, die auf Techniken, Tools und Frameworks basieren, die professionelle Data Scientists und ML Engineers in ihrem Berufsalltag einsetzen. Dadurch ist ein solches Programm auch für erfahrene ML-Profis eine wertvolle Option, wenn sie ihre Fähigkeiten an aktuelle Best Practices anpassen und dafür zugleich Anerkennung erhalten möchten.
Zu erschwinglichen Preisen im Vergleich zu Hochschulabschlüssen lernen
Im Vergleich zu Hochschulabschlüssen in Informatik oder Datenanalyse, die mehr als sechsstellige Beträge kosten, ermöglichen diese Zertifizierungsprogramme Ihnen, Ihre Machine-Learning-Kenntnisse anerkennen zu lassen und bereits für wenige hundert US-Dollar einen angesehenen Qualifikationsnachweis zu erwerben.
Im eigenen Tempo lernen
Zertifizierungsprogramme ermöglichen es Ihnen, sich auf Zertifizierungsprüfungen vorzubereiten und Machine-Learning-Kurse in Ihrem eigenen Tempo bequem von zu Hause aus zu absolvieren. Das macht sie ideal für vielbeschäftigte Tech-Profis.
So wählen Sie die beste Machine-Learning-Zertifizierung für sich aus
Bei der Auswahl eines Machine-Learning-Zertifikats sollten Sie die folgenden Aspekte berücksichtigen:
- Preis: Finden Sie eine Zertifizierung, die zu Ihrem Budget passt.
- Voraussetzungen: Vergewissern Sie sich, dass sich die Kurse und/oder Prüfungen für Ihr spezifisches Erfahrungsniveau eignen.
- Spezialisierung: Einige Programme richten sich an Fachleute, die mit einer bestimmten Lösung vertraut sind (beispielsweise ist das Zertifikat von Google für die Entwicklung von ML-Modellen mithilfe von G-Suite-Technologien gedacht). Wählen Sie daher ein Programm, das sich auf die Tools konzentriert, mit denen Sie arbeiten möchten.
- Lernmaterialien: Unabhängig davon, ob Sie ein neues ML-Thema von Grund auf lernen oder Wissenslücken schließen möchten, um sich auf die Prüfung vorzubereiten, sollten Sie sich die Lernmaterialien und Onlinekurse ansehen und prüfen, ob sie für Ihre Anforderungen ausreichen.
- Karriereziele: Wählen Sie ein Zertifizierungsprogramm, das Ihnen dabei hilft, die gewünschte Stelle zu bekommen oder die gewünschte Beförderung zu erreichen.
Zusammengefasst ist die beste Machine-Learning-Zertifizierung eine, die zu Ihrem Budget, Ihrem Erfahrungsniveau und Ihrem Zeitplan passt und Ihnen hilft, Ihre konkreten Karriereziele im Bereich Machine Learning und KI zu erreichen.
So habe ich Machine-Learning-Zertifizierungen bewertet
Um die verschiedenen auf dem Markt verfügbaren Machine-Learning-Zertifizierungen zu bewerten und die besten zu ermitteln, habe ich die Kosten der Zertifizierung, den Ruf der zertifizierenden Organisation, die Qualität der Lernmaterialien und die Zugänglichkeit betrachtet.
- Kosten: Ich habe untersucht, wie viel die Machine-Learning-Zertifizierung in Form des erforderlichen Zeitaufwands sowie der Prüfungs- und Kursgebühren kostet.
- Ruf der zertifizierenden Organisation: Die Glaubwürdigkeit der zertifizierenden Organisation habe ich berücksichtigt, da sie voraussichtlich hochaktuelle Kurse anbietet und sich im Lebenslauf bei künftigen Arbeitgebern gut macht.
- Qualität der Materialien zur Kurs- und Prüfungsvorbereitung: Ich habe die Lernmaterialien daraufhin geprüft, ob sie angehende Machine-Learning-Profis angemessen auf die Stellen vorbereiten, auf die sie sich bewerben. Dabei lag mein Schwerpunkt auf praxisorientierten Lernerfahrungen wie Projekten und Aufgaben.
- Zugänglichkeit: Um die Zugänglichkeit zu beurteilen, habe ich geprüft, wie einfach es für Nutzer war, sich von zu Hause aus auf die Prüfung vorzubereiten und sie abzulegen. Außerdem habe ich Faktoren wie den Zugang zu Kursleitern und selbstbestimmtes Lernen berücksichtigt.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Wie bereiten Sie sich auf eine Machine-Learning-Zertifizierung vor?
Um sich auf eine Machine-Learning-Zertifizierung vorzubereiten, lesen Sie zunächst die Voraussetzungen für die Prüfung. Wenn Sie das Gefühl haben, dass Ihre Kenntnisse nicht ausreichen, prüfen Sie, ob die zertifizierende Organisation Vorbereitungsmaterialien anbietet, mit denen Sie Ihr Wissen abrunden können. Die meisten Programme bieten einen Lernpfad mit Onlinevideos, Übungsfragen und Lektüre an. Einige kursbasierte Programme geben sogar Feedback zu Ihren Aufgaben und bieten Live-Diskussionen an, die von Kursleitern moderiert werden.
Welche Machine-Learning-Zertifizierung sollte ich zuerst erwerben?
Die ML-Zertifizierung, deren Bestehen Sie sich am ehesten zutrauen, sollte Ihre erste sein. Legen Sie beispielsweise die AWS-Zertifizierungsprüfung ab, wenn Sie bereits Erfahrung mit AWS bei ML-Projekten haben. Wenn Sie völliger Anfänger sind, beginnen Sie zunächst mit einsteigerfreundlichen Zertifikaten. So erhalten Sie die Qualifikationsnachweise, die Ihnen zustehen, so schnell wie möglich.
Kann ich allein mit Zertifizierungen eine Stelle im Bereich Machine Learning bekommen?
Auch wenn es ohne Berufserfahrung schwierig sein kann, können Sie mit diesen Strategien trotzdem allein mit einem Zertifikat eine Stelle im Bereich Machine Learning bekommen:
• ML öffentlich lernen: Übernehmen Sie Machine-Learning- und Coding-Projekte und schreiben Sie in den sozialen Medien über Ihre Erkenntnisse und den Prozess, um sich als Experte zu positionieren.
• Tun Sie so, als hätten Sie die Stelle bereits: Finden Sie Interessensbereiche, in denen Sie Machine Learning anwenden können, um einen Aspekt zu verbessern. Erstellen Sie anschließend ein ML-Modell oder eine ML-Lösung und teilen Sie sie.
• Konzentrieren Sie sich auf kleinere Unternehmen: Start-ups stellen Sie eher wegen einer speziellen ML-Fähigkeit ein als große Unternehmen, die in der Regel Personen mit höheren akademischen Abschlüssen suchen.
• Bereiten Sie sich auf Vorstellungsgespräche vor: Üben Sie, über die Machine-Learning-Projekte zu sprechen, an denen Sie gearbeitet haben, über die neuesten Technologien und Trends sowie über Ihre einschlägigen technischen Fähigkeiten.
Wenn Sie diese Aktivitäten konsequent verfolgen, steigen Ihre Chancen, allein mit Ihrer Zertifizierung eine Stelle im Bereich Machine Learning zu bekommen. Ihre Aussichten sind in jedem Fall besser, als wenn Sie lediglich Lebensläufe verschicken, in denen Sie Ihr Zertifikat und Ihre Kursprojekte hervorheben.
Fazit: Die besten Machine-Learning-Zertifizierungen
Eine Machine-Learning-Zertifizierung ist eine der erschwinglichsten und zeiteffizientesten Möglichkeiten, Ihre Kenntnisse und Expertise im Bereich Machine Learning nachzuweisen – und eine neue, lukrative Stelle zu bekommen. Nach bestandener Prüfung können Sie das offizielle Zertifikat in Ihrem LinkedIn-Profil und Lebenslauf aufführen, um eine Stelle im Bereich Machine Learning oder eine Beförderung zu bekommen. Bei der großen Auswahl an Machine-Learning-Zertifizierungen und -Kursen bietet die beste Option einen umfassenden Lehrplan, praktische Fähigkeiten und einen in der Branche anerkannten Qualifikationsnachweis. Meine Empfehlung enthält die besten Machine-Learning-Programme. Bevor Sie sich jedoch für die passende Option entscheiden, sollten Sie Ihre langfristigen Karriereziele und den konkreten ML-Bereich berücksichtigen, in dem Sie tätig werden möchten.
Wenn Sie nach weiteren KI-Zertifizierungen suchen, mit denen Sie sich hervorheben können, sehen Sie sich unsere Liste der besten KI-Zertifizierungen.