科技公司想要的机器学习认证

并非所有机器学习课程和认证都是平等的。这里有五项认证将帮助您踏入大门。

机器学习 (ML) 技能的需求量很大，因为组织希望利用潜在的优势和用例，例如产品增强、语音和图像识别、定向营销、欺诈检测和自然语言处理等。

随着对熟悉的开发人员的需求增加机器学习，机器学习课程和认证正变得越来越重要，并为组织和个人提供更多价值。全球 IT 专业人士的倡导组织计算技术行业协会 (CompTIA) 表示，机器学习是十大最受欢迎的技能之一。“并非每个软件开发人员都会直接编写基础人工智能算法，但越来越多的软件应用程序将在某种程度上采用机器学习，”CompTIA 表示。– 开发人员应该了解不同的 ML 技术和库。 –

在 2024 年 3 月的一份报告中，就业市场 Upwork 放置了机器学习，这是就业市场的一个重要方面人工智能（人工智能），作为第二个最需要的数据科学和分析2024 年的技能，也是增长最快的技能之一。Upwork 表示，2023 年第四季度，人工智能和机器学习子类别同比增长 70%。

所有这些都应该促使技术和其他专业人士至少考虑获得一项或多项机器学习认证。我与技术专家和招聘经理进行了交谈，了解机器学习课程需要什么，以及为寻求职业发展的开发人员提供哪些认证。

机器学习认证比以往任何时候都更重要

“机器学习认证值得考虑，因为它们提供结构化学习以及对 ML 中涉及的复杂算法、技术和方法的深入理解，”领先的人造草制造商 Relyir Artificial Grass 的 IT 经理 John Thompson 说道产品。

“此外，它们可以作为个人技能的证明，通常会带来更好的工作前景或晋升，”汤普森说。– 当今企业正在经历的快速数字化转型推动了对这些认证的需求。公司发现利用机器学习进行预测分析、自动化和决策功能具有巨大的价值，因此越来越多地寻求经过认证的机器学习专业人员来推动这些计划。

机器学习认证——当然值得获得，因为它们为个人提供了特定的知识和技能，使他们在人工智能、数据分析和技术驱动的运营等高需求领域更容易就业，”开发人员 Dev Chandra 说。The Process Hacker 的自动化顾问兼首席运营官。

“这些认证的驱动力是对专业技能不断增长的需求，”钱德拉说。– 随着企业越来越多地利用大数据，通过机器学习理解、解释和应用数据的能力变得非常宝贵。这种不断增长的需求转化为经过认证的专业人员的竞争优势。”

商业服务提供商 LLC Attorney 的首席技术官哈维尔·穆尼兹 (Javier Muniz) 表示，机器学习认证对于那些希望增强能力或专业化的人来说非常有价值。

“随着业务流程和实践越来越多地融入人工智能和机器学习功能，对这些技术的详细了解可以使候选人更具竞争力，并有可能帮助他们在受聘后取得超越基准的结果，”Muniz 说。

雇主寻找的机器学习技能

Muniz 表示，各行业公司对人工智能的依赖和投资日益增长，推动了对机器学习认证的需求。– 了解这些复杂系统背后的机制对于充分发挥其潜力至关重要，并且经过认证的个人通常可以更好地[了解]最新的前沿发展。”

Muniz 表示，对于组织来说，拥有机器学习认证的员工可能是一笔宝贵的资产，可以帮助他们推动创新并指导智能决策过程。金融技术和医疗保健等行业的公司正在看到人工智能和机器学习的好处，并且让人员获得机器学习技能认证非常重要。

“我亲眼目睹了机器学习认证在该领域的价值，”信用卡推荐平台提供商 FinlyWealth 的创始人兼首席执行官 Kevin Shahnazari 说道。“机器学习认证非常有价值。”Shahnazari 表示，认证为专业人士提供了一条结构化的途径，让他们在这个快速发展的领域获得并验证他们的专业知识。“公司希望确保他们有办法识别熟练的机器学习从业者，而认证提供了一个基准。”

Net Speed Canada 的全栈开发人员 Tharindu Fernando 表示，机器学习认证“绝对值得获得”。Net Speed Canada 是一家提供数据帮助客户选择最佳互联网套餐的网站，专门从事网站、应用程序开发，以及医疗保健领域的平台。“根据我从事各种技术项目（包括为医疗保健行业开发网站和应用程序）的经验，我亲眼目睹了这些认证如何提高专业人员的可信度和技能。”

费尔南多说，在医疗保健领域，对了解机器学习技术和实践方面的专业人员的需求不断增长。

现实世界的经验和认证是齐头并进的

当然，仅凭认证并不一定能带来工作机会。使用机器学习工具的经验对于技术专业人员来说也很有价值。

机器学习认证——可以作为晋升、加薪和加深对数据驱动决策的理解的催化剂，”钱德拉说。“话虽如此，虽然认证可以成为一个积极的差异化因素，但重要的是要记住它们只是更大拼图中的一小部分。”

钱德拉说，现实世界的经验、解决问题的能力和持续学习在这个不断发展的领域同样重要。

“您将需要获得 ML 模型、算法和数据管理方面的基础和实际专业知识，”IT 服务公司 TEKsystems 的首席技术官 Ram Palaniappan 说道。

“机器学习开发和部署的成功与否是根据准确性来衡量的，”Palaniappan 说。– 机器学习的准确性通过迭代来提高，这需要对数据和模型有深入的了解。当谈到认证时，如果您已经在 ML 工程领域找到了一份工作，那么您就不需要认证。您始终能够解释不同的场景以及您如何帮助机器学习算法执行。但是，如果您正在寻找 ML 工程的职位，那么认证在您获得面试机会方面发挥着关键作用。

热门机器学习认证

机器学习认证的价值源于其涵盖的技能范围以及所提供的机器学习工具或平台。根据专家的说法，以下五种是最受欢迎的。

AWS 认证机器学习 – 专业

这AWS 认证机器学习 – 专业AWS 表示，来自云提供商 Amazon Web Services (AWS) 的证书可帮助组织识别和培养具备实施云计划关键技能的人才。获得认证可验证在 AWS 上构建、培训、调整和部署机器学习模型的专业知识。

该认证适用于担任开发或数据科学角色并且拥有一年以上在 AWS 云中开发、架构或运行机器学习或深度学习工作负载经验的个人。AWS 建议候选人至少拥有两年在 AWS 云中开发、架构和运行机器学习或深度学习工作负载的实践经验，能够表达基本机器学习算法背后的直觉，具有执行基本超参数优化的经验，以及其他能力。

Databricks 认证机器学习专家

这Databricks 认证机器学习专家据 Databricks 称，认证考试评估个人使用 Databricks 机器学习的能力及其在生产任务中执行高级机器学习的能力。这包括跟踪、版本控制和管理机器学习实验以及管理机器学习模型生命周期的能力。

此外，认证考试还评估考生实施部署机器学习模型策略的能力。最后，对候选人构建监控解决方案以检测数据漂移的能力进行评估。通过认证考试的个人有望使用 Databricks 机器学习执行高级机器学习工程任务。

Google Cloud 专业机器学习工程师

根据 Google Cloud 的说法，专业的机器学习工程师使用 Google Cloud 技术构建、评估、生成和优化机器学习模型，并拥有经过验证的模型和技术的知识。这Google Cloud 专业机器学习工程师认证确保机器学习工程师能够处理大型、复杂的数据集并创建可重复、可重用的代码；在整个机器学习模型开发过程中考虑负责任的人工智能和公平性；并与其他工作角色密切合作，以确保基于机器学习的应用程序的长期成功。

谷歌云表示，谷歌云专业认证的机器学习工程师还必须具备强大的编程技能以及数据平台和分布式数据处理工具的经验。该专业人员还应精通模型架构、数据和机器学习管道创建以及指标解释等领域。通过训练、再训练、部署、调度、监控和改进模型，机器学习工程师设计并创建可扩展的解决方案。

Microsoft 认证：Azure 数据科学家助理

这Azure 数据科学家助理Microsoft 的认证帮助考生做好使用 Python、Azure 机器学习和 MLflow 管理数据摄取和准备、模型训练和部署以及机器学习解决方案监控的准备。它是为数据科学家设计的。微软表示，该认证的考生应具备应用数据科学和机器学习在 Azure 上实施和运行机器学习工作负载的主题专业知识。

该角色的职责包括为数据科学工作负载设计和创建合适的工作环境；探索数据；训练机器学习模型；实施管道；运行作业以准备生产；管理、部署和监控可扩展的机器学习解决方案。候选人应具备使用 Azure 机器学习和 MLflow 的数据科学知识和经验。

斯坦福大学机器学习专业

由在线学习平台 Coursera 推出，三门课程机器学习专业是 DeepLearning.AI 和斯坦福大学在线合作创建的基础在线程序。这个适合初学者的程序教授机器学习的基础知识以及如何使用它来构建人工智能应用程序。

该项目广泛介绍了现代机器学习，包括监督学习、无监督学习以及硅谷用于人工智能和机器学习创新的最佳实践。具体来说，这些课程涵盖了用 Python 构建机器学习模型等领域；创建和训练用于预测和二元分类任务的监督模型；并构建和训练神经网络TensorFlow执行多类分类。