Die wichtigsten KI-Zertifizierungen für 2024: Ein Leitfaden zur Förderung deiner technischen Karriere

AI-Zertifizierung vs. Zertifikat

Als erstes solltest du den Unterschied zwischen AI-Zertifikaten und Zertifizierungen kennen. Obwohl die beiden Begriffe oft synonym verwendet werden, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen.

AI-Zertifizierungen werden in der Regel von Berufsverbänden oder Bildungseinrichtungen vergeben und beinhalten einen strengen Bewertungsprozess. Um eine Zertifizierung zu erhalten, müssen die Kandidaten in der Regel eine Prüfung oder eine Reihe von Prüfungen ablegen, die ihr Wissen und ihre Fähigkeiten in bestimmten Bereichen der KI testen.

Ein Beispiel für ein DataCamp Python-Zertifikat - anders als eine Zertifizierung

AI-Zertifikate hingegen sind in der Regel Bildungsabschlüsse, die den Abschluss eines Kurses oder einer Reihe von Kursen in einem bestimmten Bereich bescheinigen.

Ein Beispiel für die Python-Zertifizierung von DataCamp

Beides ist nützlich und kann deine Erfahrungen und Fähigkeiten zeigen. Ob du dich für eine der beiden Möglichkeiten entscheidest, hängt von deinen Karrierezielen, deinem aktuellen Kenntnisstand und der Zeit und den Ressourcen ab, die du für deine Ausbildung aufwenden kannst. Wenn du dein Fachwissen festigen und dir einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt verschaffen willst, könnte eine KI-Zertifizierung die richtige Wahl sein. Wenn du jedoch dein Wissen erweitern oder einen neuen Bereich innerhalb der KI erforschen möchtest, könnte ein KI-Zertifikat eine geeignete und flexible Option sein.

Warum eine AI-Zertifizierung?

Der Bereich der künstlichen Intelligenz wächst nicht nur, er explodiert geradezu. Der KI-Markt, der derzeit auf über 240 Mrd. $ geschätzt wird, wird bis 2030 voraussichtlich 738,80 Mrd. $ erreichen​. Dieses atemberaubende Wachstum führt zu einer rasanten Nachfrage nach KI-Fachkräften. Egal, ob du Anfänger/in im Bereich der Datenwissenschaft bist oder ein/e erfahrene/r Praktiker/in, KI-Zertifizierungen können deine Karriere erheblich fördern und dich mit den Fähigkeiten und dem Wissen ausstatten, das du brauchst, um in einem hart umkämpften Markt vorne zu bleiben.

Die besten KI-Zertifizierungen für 2024 erforschen

Nachdem wir nun wissen, welche Vorteile eine KI-Zertifizierung mit sich bringt, wollen wir uns einige der Optionen ansehen, die dir zur Verfügung stehen. Diese decken eine Reihe von Qualifikationsniveaus, Karrierewegen und Kosten ab, aber alle haben ihre Vor- und Nachteile.

1. Certified Artificial Intelligence Scientist | CAIS

• Zielpublikum: Leitende KI-Fachleute, einschließlich Manager, Direktoren und CXOs, mit begrenzten technischen Kenntnissen.
• Die wichtigsten Fähigkeiten werden vermittelt: Strategische KI, KI-Workflow, Sicherung von Anwendungen, KI für Wirtschaft und Finanzen.
• Karrierewege: Verbessert die KI-Strategie und die Fähigkeiten zur Entwicklung von Lösungen für die Unternehmenstransformation.
• Erforderliche Erfahrung: Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich.
• Kosten: $894, Selbststudium, 4-25 Wochen mit 8-10 Lernstunden pro Woche

2. Zertifizierung Künstliche Intelligenz | ARTIBA

• Zielpublikum: Fachkräfte mit einem Abschluss in Informatik/IT oder verwandten Bereichen, mit variablen Anforderungen an die Berufserfahrung.
• Die wichtigsten Fähigkeiten werden vermittelt: KI- und ML-Systeme und -Anwendungen, Datenmodellierung, NLP, maschinelles Lernen, Computer Vision, Mensch-Maschine-Interaktionen.
• Karrierewege: KI-Ingenieure und -Technologen mit dem Schwerpunkt auf verschiedenen Anwendungen und Lösungen.
• Erforderliche Erfahrung: Abhängig vom Bildungshintergrund; für Bachelor- und Masterabsolventen sind Programmierkenntnisse unerlässlich.
• Kosten: 550 $, inklusive Prüfung und Lernmittel

3. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate - Zertifizierungen

• Zielpublikum: Fachleute, die mit dem Aufbau, der Verwaltung und dem Einsatz von KI-Lösungen mit Azure AI betraut sind und alle Phasen der Entwicklung von KI-Lösungen abdecken.
• Die wichtigsten Fähigkeiten werden vermittelt: Planung und Verwaltung von Azure KI-Lösungen, Implementierung von Entscheidungshilfen, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Knowledge Mining, Document Intelligence und generativen KI-Lösungen.
• Karrierewege: Azure AI Engineers mit Verantwortlichkeiten in den Bereichen Anforderungen, Entwicklung, Bereitstellung, Integration, Wartung, Leistungsoptimierung und Überwachung von KI-Lösungen.
• Erforderliche Erfahrung: Du beherrschst Python und C# und kennst dich mit dem Azure KI-Portfolio, Datenspeicheroptionen und verantwortungsvollen KI-Prinzipien aus.
• Kosten: $165

4. Jetson AI Kurse und Zertifizierungen | NVIDIA Developer

• Zielpublikum: Geeignet für alle, die sich für KI und Edge AI interessieren, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen.
• Die wichtigsten Fähigkeiten werden vermittelt: Entwicklung von KI-Projekten mit NVIDIA Jetson mit dem Schwerpunkt auf maschinellem Lernen oder Deep Learning und GPU-Beschleunigung.
• Karrierewege: Bietet Möglichkeiten, sich an KI-bezogenen Projekten und Innovationen zu beteiligen.
• Erforderliche Erfahrung: Grundlegende Vertrautheit mit Python und Linux und die Fähigkeit, KI-gesteuerte Open-Source-Projekte zu erstellen.
• Kosten: Kostenlos, obwohl der Preis für das Jetson-Entwickler-Kit bei 149$ beginnt.

5. Intel® Edge AI Certification

• Zielpublikum: Fachleute, die ihre Karriere im Bereich Edge AI vorantreiben wollen. Geeignet für alle, die Interesse an der Entwicklung von Edge AI-Lösungen mit Intel-Tools haben.
• Die wichtigsten Fähigkeiten werden vermittelt: Einsatz von vortrainierten Modellen für Computer Vision, Entwicklung von Deep Learning-Anwendungen, Testen und Optimieren von Modellen auf verschiedener Hardware, Aufbau eines Edge AI-Lösungsportfolios.
• Karrierewege: Chancen bei der Entwicklung und Verwaltung von Edge-KI-Lösungen in verschiedenen Branchen.
• Erforderliche Erfahrung: Fortgeschrittene Python-Programmierung, Vertrautheit mit JupyterLab/Notebook, CNN-basierte Deep Learning-Architekturen, Linux-Kommandozeile und OpenCV-Erfahrung.
• Kosten: 99 $ pro Jahr

Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Wahl der richtigen KI-Zertifizierung

Jetzt, da du eine Vorstellung von einigen der verfügbaren Optionen hast, ist es an der Zeit, darüber nachzudenken, welche die richtige für dich ist. Hier ist, was du bei der Wahl einer KI-Zertifizierung beachten musst:

Identifizierung deiner beruflichen Ziele und Fähigkeiten

Der Prozess beginnt mit einem klaren Verständnis deiner Berufswünsche und deines derzeitigen Fachwissens. Überlege dir, welche beruflichen Ziele du verfolgst, ob du in eine Führungsposition aufsteigen, dich auf ein Nischengebiet der KI spezialisieren oder eine Karriere in den Datenwissenschaften anstreben willst. Genauso wichtig ist es, deine vorhandenen Fähigkeiten im Bereich KI und in verwandten Bereichen zu bewerten. Diese Selbsteinschätzung hilft dir dabei, eine Zertifizierung auszuwählen, die zu deinem beruflichen Werdegang passt und gleichzeitig deinen aktuellen Wissens- und Erfahrungsstand ergänzt.

Analyse der Kursinhalte und Anerkennung durch die Industrie

Wenn du dich für eine KI-Zertifizierung entscheidest, solltest du die Kursinhalte genau prüfen, um sicherzustellen, dass sie sowohl mit deinen beruflichen Zielen als auch mit den neuesten Branchentrends übereinstimmen. Ein abgerundeter Lehrplan, der theoretisches Wissen mit praktischen Anwendungen in Einklang bringt, ist ideal. Achte außerdem auf die Anerkennung der Zertifizierung in der Branche. Entscheide dich für Studiengänge, die von Fachleuten und Organisationen im KI-Bereich anerkannt sind, da diese mit größerer Wahrscheinlichkeit deine Beschäftigungsfähigkeit verbessern und dir bessere Karrierechancen eröffnen.

Überlegungen zum zeitlichen Engagement und zur finanziellen Investition

Die praktischen Aspekte einer KI-Zertifizierung, wie z.B. der zeitliche und finanzielle Aufwand, sind entscheidende Faktoren für deine Entscheidung. Überlege dir, wie viel Zeit du dafür aufwenden musst und wie du das mit deinen beruflichen und privaten Verpflichtungen vereinbaren kannst. Berücksichtige sowohl die unmittelbaren Kosten als auch die potenziellen langfristigen Vorteile in finanzieller Hinsicht. Einige Zertifizierungen können zwar teuer sein, aber ihr Wert für deine Karriere rechtfertigt die Investition. Erkundige dich nach Möglichkeiten für finanzielle Unterstützung oder vom Arbeitgeber gesponserte Programme, um die Kosten zu senken.

Mit DataCamp auf die KI-Zertifizierung vorbereiten

Um eine KI-Zertifizierung anzustreben, ist eine Kombination aus Grundlagenwissen, strategischen Lerntechniken und der Nutzung der richtigen Ressourcen erforderlich. DataCamp bietet ein umfassendes Angebot an Kursen, die dir helfen, dich effektiv vorzubereiten.

Erforderliche Voraussetzungen und grundlegendes Wissen

KI-Zertifizierungen erfordern in der Regel eine solide Grundlage in Mathematik und Statistik, die für das Verständnis von KI-Konzepten entscheidend ist, insbesondere in Bereichen wie maschinelles Lernen und Deep Learning. Grundlegende mathematische Konzepte wie lineare Algebra, Infinitesimalrechnung und Wahrscheinlichkeitsrechnung sind unverzichtbar, da diese häufig in KI-Algorithmen angewendet werden.

Ebenso ist ein grundlegendes Verständnis von Statistik unerlässlich, um Daten zu interpretieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die für KI-Anwendungen wichtig sind. Ebenso wichtig sind eine proaktive Denkweise und die Bereitschaft zu lernen, da sich der Bereich schnell weiterentwickelt.​.

DataCamp bietet Kurse an, die dabei helfen können, diese grundlegenden Fähigkeiten aufzubauen. In der Mathematik decken das Tutorial Demystifying Mathematical Concepts for Deep Learning und der Kurs Linear Algebra for Data Science in R die wichtigsten Konzepte ab. In der Statistik vermittelt der Skill Track Statistics Fundamentals with Python eine solide Grundlage in statistischen Prinzipien und deren Anwendung in Python​.

Lerntipps und Ressourcen für effektives Lernen

Wenn du auf eine KI-Zertifizierung hinarbeitest, kannst du dich mit den DataCamp-Kursen und -Ressourcen systematisch auf deine Prüfungen vorbereiten und so ein abgerundetes Verständnis sowohl der theoretischen als auch der praktischen Aspekte von KI sicherstellen.

• Entwickle Programmierkenntnisse: Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python und R ist für die Umsetzung von KI-Konzepten entscheidend. Der Python Programming Skill Track und der R Programming Skill Track von DataCamp sind hervorragende Ressourcen, um diese Fähigkeiten aufzubauen und zu verbessern​.
• Stammdatenmanipulation: Fähigkeiten zur Datenmanipulation sind in der KI von grundlegender Bedeutung, denn sie ermöglichen es dir, Daten für die Analyse vorzubereiten und umzuwandeln. Kurse wie Data Manipulation with Python und Data Manipulation with R vermitteln praktische Erfahrungen in diesen Bereichen​.
• Verstehe die Grundlagen der Datenwissenschaft: Ein starkes Verständnis für datenwissenschaftliche Konzepte ist für KI unerlässlich. DataCamp bietet die Karriereschienen Data Scientist mit Python und Data Scientist mit R an, die die notwendigen Fähigkeiten in Data Science umfassend abdecken​.
• Lerne maschinelles Lernen: Da sich KI stark auf maschinelles Lernen stützt, ist es wichtig, ihre Grundlagen zu verstehen. Unser Machine Learning Fundamentals with Python Skill Track und ähnliche Kurse in R bieten eine solide Grundlage für Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens​.
• Übe regelmäßig: Wende das Gelernte in realen Szenarien und Projekten an, um dein Wissen und deine Fähigkeiten zu festigen. Schau dir unsere Liste mit KI-Projekten an, die dir auf deinem Weg helfen.
• Bleib auf dem Laufenden: KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld. Verfolge regelmäßig KI-bezogene Nachrichten, Blogs und nimm an Foren teil, um über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben.

Unser Spickzettel zum maschinellen Lernen kann dir als schnelle Referenz bei der Wiederholung helfen

Schlussgedanken

KI-Zertifizierungen sind inzwischen mehr als nur eine Auszeichnung, sie sind das Tor zu einer erfolgreichen Karriere in einem schnell wachsenden Bereich. Egal, ob du ein erfahrener Profi oder ein Neuling bist, es ist wichtig, die Unterschiede zwischen den KI-Zertifizierungen und -Zertifikaten zu verstehen und das richtige auszuwählen.

Der Markt für künstliche Intelligenz (KI), der sich auf ein exponentielles Wachstum einstellt, eröffnet denjenigen, die über die richtigen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, unzählige Möglichkeiten. Durch sorgfältige Abwägung deiner beruflichen Ziele, deiner Fähigkeiten, der Kursinhalte, der Anerkennung in der Branche und deiner praktischen Verpflichtungen kannst du eine Zertifizierung finden, die perfekt zu deinen beruflichen Zielen passt.

Das vielfältige Angebot an Kursen und Ressourcen von DataCamp bietet eine solide Grundlage für deine Reise zur KI-Zertifizierung und gibt dir das nötige Rüstzeug, um in diesem dynamischen Bereich zu bestehen. Da KI die Zukunft prägt, ist es jetzt an der Zeit, diese Möglichkeiten zu nutzen und deine Karriere zu neuen Höhen zu treiben. Beginne noch heute mit unserem KI-Grundlagenkurs.