Leitfaden zur TensorFlow-Entwicklerzertifizierung: Wie man 2026 besteht

Vorbereitung auf das TensorFlow-Zertifikat

Für die TensorFlow-Zertifizierung musste ich die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und die TensorFlow 2.x-Fähigkeiten richtig draufhaben. Wichtige Bereiche waren:

• Grundlegende Prinzipien von ML und Deep Learning: Unverzichtbar, um TensorFlow-Techniken zu verstehen und anzuwenden. Schau dir unsere Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python an, um loszulegen. 
• TensorFlow-Modelle erstellen: Du kannst super mit TensorFlow für Computer Vision, Convolutional Neural Networks und Natural Language Processing umgehen.
• Praktische Anwendung: Entwickle Algorithmen für Bilderkennung, Objekterkennung und Texterkennung.
• Bildanalyse in der Praxis: Verschiedene Bilddaten nutzen, um die Verarbeitung und Bewertung von Modellen zu verstehen.
• Strategien zur Vermeidung von Überanpassung: Techniken wie Augmentation und Dropouts, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Modellen zu verbessern.
• NLP-Problemlösung: TensorFlow für Probleme in der Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen.

Empfohlene Lernmaterialien und Ressourcen

Wenn du deine TensorFlow-Kenntnisse verbessern und dich auf die neue Version der TensorFlow-Zertifizierung vorbereiten möchtest, gibt es viele Ressourcen, die dir den Einstieg erleichtern. Zuerst brauchst du:

• Einführung in die Python-Programmierung
• Vorkenntnisse in maschinellem Lernen oder Deep Learning sind hilfreich, aber nicht unbedingt nötig.
• Mathematische Kenntnisse in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Analysis sind hilfreich, aber nicht unbedingt nötig.

DataCamp hat eine Menge Ressourcen, die dir helfen, die TensorFlow-Zertifizierung zu bekommen, darunter:

• Einführung in den Kurs „TensorFlow in Python“
• TensorFlow-Tutorial für Leute, die gerade anfangen
• CNNs mit TensorFlow-Tutorial
• Tutorial zur Umsetzung von Neural Style Transfer mit TensorFlow 2.0

Du kannst dir auch das Buch „Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition” anschauen.

Der TensorFlow-Zertifizierungsprozess

Um zertifiziert zu werden, musstest du ein paar Schritte machen:

Schritt 1

Schau dir die Prüfungskriterien an und bring dich auf den neuesten Stand mit den verschiedenen Fähigkeiten, die du zum Bestehen der Prüfung brauchst.

Schritt 2

Als Nächstes meldest du dich für die Prüfung an. Du brauchst ein Gmail-Konto, um dich anzumelden, und musstest deinen Lichtbildausweis hochladen und deine Zahlungsinfos angeben.

Schritt 3

Bevor du die TensforFlow-Zertifizierung machst, musst du deine Prüfungsumgebung vorbereiten. Das heißt, du musst das TensorFlow Exam-Plugin über die PyCharm IDE installieren.

Schritt 4

Jetzt ist es Zeit, die Prüfung zu machen und einzureichen. Nachdem du die Prüfung gekauft hast, hast du sechs Monate Zeit, um sie auch wirklich zu machen. Es gibt 'ne Zeitbegrenzung; du hast maximal fünf Stunden Zeit, um die Prüfung zu machen. Wenn du dich vor dem 30. April 2024 für die Prüfung angemeldet hast, hattest du bis zum 31. Mai 2024 Zeit, die Prüfung zu machen. Die Zertifizierung ist jetzt vorbei.

Schritt 5

Sobald du deine Prüfung eingereicht hast, wird sie bewertet, und du kannst den Status deiner Einreichung innerhalb von 24 Stunden in deinem Kandidatenportal einsehen.

Schritt 6

Wenn du die Prüfung bestanden hast, kannst du das Zertifikat und das Abzeichen in deinen Lebenslauf und deine öffentlichen Profile wie GitHub, LinkedIn und Twitter einfügen und dem TensorFlow Certificate Network beitreten, um mit potenziellen Arbeitgebern in Kontakt zu bleiben.

Rollenbasierte Zertifizierungen bei DataCamp

Mit der Entwicklung der Tech-Welt hat sich der Fokus ein bisschen von allgemeinen technologiebasierten Zertifizierungen zu mehr rollenorientierten Qualifikationen verschoben. DataCamp hat diese Veränderung erkannt und rollenbasierte Zertifizierungen eingeführt, die auf bestimmte Jobrollen zugeschnitten sind und die Lernpfade an die tatsächlich am Arbeitsplatz benötigten Fähigkeiten anpassen.

Die Zertifizierungsprogramme von DataCamp sind sorgfältig ausgearbeitet, decken Python, SQL und R ab und sind auf verschiedene Berufsrollen zugeschnitten. Diese Zertifizierungen sind nicht nur umfassend, sondern auch streng, sodass die geprüften Fähigkeiten für die jeweiligen Aufgaben unverzichtbar sind.

• Datenwissenschaftler (Associate & Professional): Diese Zertifizierung befasst sich mit Bereichen, die für Datenwissenschaftler wichtig sind, wie Datenmanagement, Programmierung, statistische Experimente, explorative Analyse, Modellentwicklung und effektive Kommunikation.
• Datenanalyst (Mitarbeiter & Experte): Diese Zertifizierung ist für Datenanalysten gedacht und konzentriert sich auf Fähigkeiten wie Datenmanagement, explorative Analyse, Visualisierung, Grundlagen der Analytik und Kommunikation.
• Data Engineer (Associate): Diese Zertifizierung konzentriert sich auf die Grundlagen der Datenverarbeitung und checkt, wie gut du in Datenmanagement, Datenengineering-Programmierkenntnissen und explorativer Analyse bist.

Die rollenbasierten Zertifizierungen von DataCamp bieten nicht nur einen Lernweg, sondern auch einen Maßstab, mit dem die Lernenden ihre Fähigkeiten an den sich wandelnden Anforderungen der Branche messen können.

Fazit

Die TensorFlow-Zertifizierung ist eine super Chance für Leute, die sich für maschinelles Lernen begeistern, ihre Fähigkeiten auf praktische und weltweit anerkannte Weise zu zeigen. Auch wenn die Prüfung gerade pausiert, während das Team von TensorFlow die nächsten Schritte plant, ist es trotzdem super sinnvoll, die nötigen Fähigkeiten zu lernen. Außerdem kannst du mit den rollenbasierten Zertifizierungen von DataCamp sicher sein, dass du auf dem richtigen Weg für deine Karriere bist.

Egal, ob du Student, Entwickler oder Datenwissenschaftler bist – Zertifizierungen können ein wichtiger Meilenstein in deiner Karriere sein. Sie können deine Grundkenntnisse und praktischen Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, TensorFlow-Modellierung, Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung testen.

Um diese Reise zu starten, fang mit den Grundlagenkursen an, wie unserem Kurs „Einführung in TensorFlow in Python“. Dieser Kurs gibt dir die nötigen Fähigkeiten und Kenntnisse in TensorFlow. Starte noch heute deine Lernreise und zeig der Welt dein TensorFlow-Know-how.