Lesen Sie, welche Machine-Learning-Zertifizierungen Ihrer Karriere einen Schub verleihen können.Gorodenkoff | shutterstock.com Fähigkeiten im Bereich Machine Learning (ML) sind bei Unternehmen gefragt. Laut der Computing Technology Association (CompTIA) gehören diese Skills sogar zu den gefragtesten überhaupt. „Nicht jeder Softwareentwickler wird grundlegende KI-Algorithmen programmieren, aber immer mehr Anwendungen werden bis zu einem gewissen Grad maschinelles Lernen beinhalten. Entwickler sollten sich mit verschiedenen ML-Techniken und -Bibliotheken auskennen“, empfiehlt der internationale IT-Branchenverband in einem Blogbeitrag. Eine Zertifizierung (oder gleich mehrere) im Bereich maschinelles Lernen anzustreben, ist nicht nur deshalb allen Entwicklern anzuraten, die einen Einstieg in dieses zukunftsträchtige Feld suchen. Dev Chandra, Fractional COO beim Automatisierungsspezialisten The Process Hacker, bringt die Benefits auf den Punkt: „Machine-Learning-Zertifizierungen können Beförderungen und Gehaltserhöhungen begünstigen und zu einem besseren Verständnis datengesteuerter Entscheidungsfindung beitragen.“ Im Folgenden lesen Sie, welche Zertifizierungen Entwickler mit ML-Ambitionen weiterbringen. 4 karrierefördernde ML-Zertifizierungen Der Mehrwert einer Machine-Learning-Zertifizierung ergibt sich aus dem Spektrum der abgedeckten Skills sowie der in diesem Rahmen behandelten ML-Tools oder -Plattformen. Die folgenden vier sind in diesem Zusammenhang besonders populär – und bei Unternehmen gefragt. AWS Certified Machine Learning – Specialty Amazon Web Services (AWS) will mit dieser Zertifizierung laut eigener Aussage Organisation dabei unterstützen, ihr Personal mit erfolgskritischen Skills auszustatten, um Cloud-Initiativen zu implementieren. Mit dem Erwerb dieser Zertifizierung wird Entwicklern Expertise bescheinigt, wenn es darum geht, ML-Modelle auf AWS-Infrastruktur: zu erstellen, zu trainieren, abzustimmen und bereitzustellen. Dabei adressiert die AWS-Zertifizierung in erster Linie Personen, die im Development- und Data-Science-Bereich tätig sind. Diese sollten laut AWS mindestens zwei Jahre praktische Erfahrung darin vorweisen können, Machine- oder Deep-Learning-Workloads in der AWS-Cloud zu entwickeln und zu betreiben. Darüber hinaus sollten Interessierte (unter anderem) auch dazu in der Lage sein, die Intuition grundlegender Machine-Learning-Algorithmen auszudrücken und grundlegende Kenntnisse in Sachen Hyperparameter-Optimierung mitbringen. Databricks Certified Machine Learning Professional Diese Zertifizierung bescheinigt Absolventen die Fähigkeit, die Plattform des ML-Anbieters Databricks und ihre Funktionen dazu zu nutzen, Advanced Machine Learning auf Produktions-Tasks anzuwenden. Das beinhaltet auch: Machine-Learning-Experimente zu tracken, zu versionieren und zu verwalten, den Machine-Learning-Lifecycle zu managen, Deployment-Strategien für ML-Modelle zu implementieren, und Monitoring-Lösungen zu entwickeln, um Data Drift identifizieren zu können. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer Engineers, die diese ML-Zertifzierung von Google in der Tasche haben, sind nachgewiesenermaßen in der Lage: mit großen, komplexen Datensätzen zu arbeiten, wiederverwendbaren Code zu erstellen, Responsible-AI-Prinzipien im gesamten Entwicklungsprozesses von ML-Modellen zu berücksichtigen, und eng mit anderen Job-Rollen zusammenzuarbeiten, um den langfristigen Erfolg von Machine-Learning-basierten Anwendungen sicherzustellen. Entwickler, die diese Zertifizierung anstreben, sollten fundierte Programmierkenntnisse sowie Erfahrung mit Datenplattformen und Tools für verteilte Datenverarbeitung vorweisen können. Darüber hinaus sind Erfahrungen in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines sowie der Interpretation von Metriken äußerst empfehlenswert. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate Diese Zertifizierung von Microsoft richtet sich in erster Linie an Datenwissenschaftler und bereitet diese darauf vor: Daten zu erfassen und vorzubereiten, Modelle zu trainieren und bereitzustellen, sowie ML-Lösungen mit Python, Azure Machine Learning und MLflow zu entwickeln. Interessenten sollten laut Microsoft einschlägige Fachkenntnisse in angewandter Datenwissenschaft und Machine Learning im Azure-Umfeld mitbringen. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Die gefragtesten Machine-Learning-Zertifizierungen
Lesen Sie, welche Machine-Learning-Zertifizierungen Ihrer Karriere einen Schub verleihen können.Gorodenkoff | shutterstock.com Fähigkeiten im Bereich Machine Learning (ML) sind bei Unternehmen gefragt. Laut der Computing Technology Association (CompTIA) gehören diese Skills sogar zu den gefragtesten überhaupt. „Nicht jeder Softwareentwickler wird grundlegende KI-Algorithmen programmieren, aber immer mehr Anwendungen werden bis zu einem gewissen Grad maschinelles Lernen beinhalten. Entwickler sollten sich mit verschiedenen ML-Techniken und -Bibliotheken auskennen“, empfiehlt der internationale IT-Branchenverband in einem Blogbeitrag. Eine Zertifizierung (oder gleich mehrere) im Bereich maschinelles Lernen anzustreben, ist nicht nur deshalb allen Entwicklern anzuraten, die einen Einstieg in dieses zukunftsträchtige Feld suchen. Dev Chandra, Fractional COO beim Automatisierungsspezialisten The Process Hacker, bringt die Benefits auf den Punkt: „Machine-Learning-Zertifizierungen können Beförderungen und Gehaltserhöhungen begünstigen und zu einem besseren Verständnis datengesteuerter Entscheidungsfindung beitragen.“ Im Folgenden lesen Sie, welche Zertifizierungen Entwickler mit ML-Ambitionen weiterbringen. 4 karrierefördernde ML-Zertifizierungen Der Mehrwert einer Machine-Learning-Zertifizierung ergibt sich aus dem Spektrum der abgedeckten Skills sowie der in diesem Rahmen behandelten ML-Tools oder -Plattformen. Die folgenden vier sind in diesem Zusammenhang besonders populär – und bei Unternehmen gefragt. AWS Certified Machine Learning – Specialty Amazon Web Services (AWS) will mit dieser Zertifizierung laut eigener Aussage Organisation dabei unterstützen, ihr Personal mit erfolgskritischen Skills auszustatten, um Cloud-Initiativen zu implementieren. Mit dem Erwerb dieser Zertifizierung wird Entwicklern Expertise bescheinigt, wenn es darum geht, ML-Modelle auf AWS-Infrastruktur: zu erstellen, zu trainieren, abzustimmen und bereitzustellen. Dabei adressiert die AWS-Zertifizierung in erster Linie Personen, die im Development- und Data-Science-Bereich tätig sind. Diese sollten laut AWS mindestens zwei Jahre praktische Erfahrung darin vorweisen können, Machine- oder Deep-Learning-Workloads in der AWS-Cloud zu entwickeln und zu betreiben. Darüber hinaus sollten Interessierte (unter anderem) auch dazu in der Lage sein, die Intuition grundlegender Machine-Learning-Algorithmen auszudrücken und grundlegende Kenntnisse in Sachen Hyperparameter-Optimierung mitbringen. Databricks Certified Machine Learning Professional Diese Zertifizierung bescheinigt Absolventen die Fähigkeit, die Plattform des ML-Anbieters Databricks und ihre Funktionen dazu zu nutzen, Advanced Machine Learning auf Produktions-Tasks anzuwenden. Das beinhaltet auch: Machine-Learning-Experimente zu tracken, zu versionieren und zu verwalten, den Machine-Learning-Lifecycle zu managen, Deployment-Strategien für ML-Modelle zu implementieren, und Monitoring-Lösungen zu entwickeln, um Data Drift identifizieren zu können. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer Engineers, die diese ML-Zertifzierung von Google in der Tasche haben, sind nachgewiesenermaßen in der Lage: mit großen, komplexen Datensätzen zu arbeiten, wiederverwendbaren Code zu erstellen, Responsible-AI-Prinzipien im gesamten Entwicklungsprozesses von ML-Modellen zu berücksichtigen, und eng mit anderen Job-Rollen zusammenzuarbeiten, um den langfristigen Erfolg von Machine-Learning-basierten Anwendungen sicherzustellen. Entwickler, die diese Zertifizierung anstreben, sollten fundierte Programmierkenntnisse sowie Erfahrung mit Datenplattformen und Tools für verteilte Datenverarbeitung vorweisen können. Darüber hinaus sind Erfahrungen in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines sowie der Interpretation von Metriken äußerst empfehlenswert. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate Diese Zertifizierung von Microsoft richtet sich in erster Linie an Datenwissenschaftler und bereitet diese darauf vor: Daten zu erfassen und vorzubereiten, Modelle zu trainieren und bereitzustellen, sowie ML-Lösungen mit Python, Azure Machine Learning und MLflow zu entwickeln. Interessenten sollten laut Microsoft einschlägige Fachkenntnisse in angewandter Datenwissenschaft und Machine Learning im Azure-Umfeld mitbringen. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Die gefragtesten Machine-Learning-Zertifizierungen Lesen Sie, welche Machine-Learning-Zertifizierungen Ihrer Karriere einen Schub verleihen können.Gorodenkoff | shutterstock.com Fähigkeiten im Bereich Machine Learning (ML) sind bei Unternehmen gefragt. Laut der Computing Technology Association (CompTIA) gehören diese Skills sogar zu den gefragtesten überhaupt. „Nicht jeder Softwareentwickler wird grundlegende KI-Algorithmen programmieren, aber immer mehr Anwendungen werden bis zu einem gewissen Grad maschinelles Lernen beinhalten. Entwickler sollten sich mit verschiedenen ML-Techniken und -Bibliotheken auskennen“, empfiehlt der internationale IT-Branchenverband in einem Blogbeitrag. Eine Zertifizierung (oder gleich mehrere) im Bereich maschinelles Lernen anzustreben, ist nicht nur deshalb allen Entwicklern anzuraten, die einen Einstieg in dieses zukunftsträchtige Feld suchen. Dev Chandra, Fractional COO beim Automatisierungsspezialisten The Process Hacker, bringt die Benefits auf den Punkt: „Machine-Learning-Zertifizierungen können Beförderungen und Gehaltserhöhungen begünstigen und zu einem besseren Verständnis datengesteuerter Entscheidungsfindung beitragen.“ Im Folgenden lesen Sie, welche Zertifizierungen Entwickler mit ML-Ambitionen weiterbringen. 4 karrierefördernde ML-Zertifizierungen Der Mehrwert einer Machine-Learning-Zertifizierung ergibt sich aus dem Spektrum der abgedeckten Skills sowie der in diesem Rahmen behandelten ML-Tools oder -Plattformen. Die folgenden vier sind in diesem Zusammenhang besonders populär – und bei Unternehmen gefragt. AWS Certified Machine Learning – Specialty Amazon Web Services (AWS) will mit dieser Zertifizierung laut eigener Aussage Organisation dabei unterstützen, ihr Personal mit erfolgskritischen Skills auszustatten, um Cloud-Initiativen zu implementieren. Mit dem Erwerb dieser Zertifizierung wird Entwicklern Expertise bescheinigt, wenn es darum geht, ML-Modelle auf AWS-Infrastruktur: zu erstellen, zu trainieren, abzustimmen und bereitzustellen. Dabei adressiert die AWS-Zertifizierung in erster Linie Personen, die im Development- und Data-Science-Bereich tätig sind. Diese sollten laut AWS mindestens zwei Jahre praktische Erfahrung darin vorweisen können, Machine- oder Deep-Learning-Workloads in der AWS-Cloud zu entwickeln und zu betreiben. Darüber hinaus sollten Interessierte (unter anderem) auch dazu in der Lage sein, die Intuition grundlegender Machine-Learning-Algorithmen auszudrücken und grundlegende Kenntnisse in Sachen Hyperparameter-Optimierung mitbringen. Databricks Certified Machine Learning Professional Diese Zertifizierung bescheinigt Absolventen die Fähigkeit, die Plattform des ML-Anbieters Databricks und ihre Funktionen dazu zu nutzen, Advanced Machine Learning auf Produktions-Tasks anzuwenden. Das beinhaltet auch: Machine-Learning-Experimente zu tracken, zu versionieren und zu verwalten, den Machine-Learning-Lifecycle zu managen, Deployment-Strategien für ML-Modelle zu implementieren, und Monitoring-Lösungen zu entwickeln, um Data Drift identifizieren zu können. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer Engineers, die diese ML-Zertifzierung von Google in der Tasche haben, sind nachgewiesenermaßen in der Lage: mit großen, komplexen Datensätzen zu arbeiten, wiederverwendbaren Code zu erstellen, Responsible-AI-Prinzipien im gesamten Entwicklungsprozesses von ML-Modellen zu berücksichtigen, und eng mit anderen Job-Rollen zusammenzuarbeiten, um den langfristigen Erfolg von Machine-Learning-basierten Anwendungen sicherzustellen. Entwickler, die diese Zertifizierung anstreben, sollten fundierte Programmierkenntnisse sowie Erfahrung mit Datenplattformen und Tools für verteilte Datenverarbeitung vorweisen können. Darüber hinaus sind Erfahrungen in den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelines sowie der Interpretation von Metriken äußerst empfehlenswert. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate Diese Zertifizierung von Microsoft richtet sich in erster Linie an Datenwissenschaftler und bereitet diese darauf vor: Daten zu erfassen und vorzubereiten, Modelle zu trainieren und bereitzustellen, sowie ML-Lösungen mit Python, Azure Machine Learning und MLflow zu entwickeln. Interessenten sollten laut Microsoft einschlägige Fachkenntnisse in angewandter Datenwissenschaft und Machine Learning im Azure-Umfeld mitbringen. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
