Ein Leitfaden zu den Top-Zertifizierungen für maschinelles Lernen im Jahr 2024

Was ist die Machine Learning Zertifizierung?

Die Zertifizierung für maschinelles Lernen ist eine formale Anerkennung, die an Personen vergeben wird, die ihre Kompetenz in Konzepten, Techniken und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML) unter Beweis gestellt haben. Diese Zertifizierungen werden von Bildungseinrichtungen, Technologieunternehmen und Berufsverbänden angeboten, um die Fähigkeiten einer Person bei der Entwicklung, Implementierung und Verwaltung von Machine Learning-Projekten zu bestätigen.

Hier sind einige der wichtigsten Aspekte der Zertifizierung für maschinelles Lernen:

1. Validierung von Fertigkeiten: Zertifizierungen dienen als Nachweis dafür, dass eine Person in der Lage ist, reale ML-Herausforderungen zu bewältigen, von der Datenvorverarbeitung über die Modellauswahl bis hin zur Bereitstellung und Optimierung.
2. Anerkennung der Industrie: Eine Zertifizierung von einem angesehenen Anbieter signalisiert Arbeitgebern und Kollegen, dass der/die Inhaber/in bestimmte berufliche Standards erfüllt, was ihn/sie zu einem wertvollen Pluspunkt auf dem Arbeitsmarkt macht.
3. Lernpfad: Um eine Zertifizierung zu erlangen, musst du in der Regel ein strukturiertes Lernprogramm absolvieren, das die wichtigsten Themen des maschinellen Lernens abdeckt und so ein umfassendes Verständnis des Fachgebiets gewährleistet.
4. Beruflicher Aufstieg: Für Fachkräfte, die in den Bereich Data Science und maschinelles Lernen einsteigen oder aufsteigen wollen, können Zertifizierungen Türen zu neuen Möglichkeiten, höheren Gehältern und einflussreicheren Rollen in Unternehmen öffnen.
5. Kontinuierliches Lernen: Der Zertifizierungsprozess fördert das kontinuierliche Lernen und die Anpassung an neue Technologien und Methoden und hält die Teilnehmer/innen auf dem neuesten Stand der Entwicklungen im Bereich ML.

Die Zertifizierung für maschinelles Lernen ist mehr als nur ein Zeugnis. Sie ist ein Sprungbrett, um Fachwissen in einem der dynamischsten und einflussreichsten Bereiche der heutigen Technologie zu erwerben.

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Machine Learning Zertifizierung vs. Machine Learning Zertifikat

Machine Learning-Zertifizierungen und -Zertifikate dienen unterschiedlichen Zwecken im Bereich der beruflichen Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens. Eine Zertifizierung ist eine formale Bestätigung einer angesehenen Organisation, dass du ein bestimmtes Maß an Beherrschung des maschinellen Lernens erreicht hast. Er richtet sich an diejenigen, die ihre umfassenden Fähigkeiten und Kenntnisse nachweisen wollen und dafür oft strenge Prüfungen ablegen müssen. Diese Art von Zeugnis wird in der Branche sehr geschätzt, vor allem für diejenigen, die eine höhere Position anstreben.

Ein Zertifikat hingegen wird in der Regel nach Abschluss eines Kurses oder einer Reihe von Kursen verliehen, die sich auf die Vermittlung bestimmter Kenntnisse oder Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen konzentrieren. Die Bewertung für ein Zertifikat umfasst in der Regel den Abschluss von Kursen und Projekten, ohne die standardisierten Prüfungen, die für eine Zertifizierung erforderlich sind. Zertifikate können zwar einen Lebenslauf aufwerten, indem sie zeigen, dass du dich weiterbildest, aber sie haben im Allgemeinen nicht das gleiche Gewicht wie Zertifizierungen, wenn es um die Bestätigung von Fachwissen geht.

Warum eine Zertifizierung für maschinelles Lernen anstreben?

Das Weltwirtschaftsforum prognostiziert einen deutlichen Anstieg der Nachfrage nach KI- und ML-Spezialisten und erwartet ein Wachstum von 40 % zwischen 2023 und 2027. Auch Statista zeigt, dass KI und maschinelles Lernen zu den am meisten gefragten technischen Fähigkeiten gehören. Daher sind Zertifizierungen für maschinelles Lernen mehr als nur ein Bildungsabschluss; sie sind das Tor zu neuen Karrieremöglichkeiten und Pfaden für den beruflichen Aufstieg.

Für Fachkräfte, die in eine ML-Rolle wechseln oder ihre Fachkenntnisse in diesem Bereich festigen wollen, ist eine Zertifizierung ein wichtiges Instrument. Sie signalisieren den Arbeitgebern, dass sie sich in diesem Bereich engagieren, dass sie bereit sind, komplexe ML-Herausforderungen zu bewältigen, und dass sie über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben.

Da die Nachfrage nach qualifizierten ML-Fachkräften weiter steigt, können Zertifizierungen das Unterscheidungsmerkmal sein, das die Bewerber/innen auf dem überfüllten Arbeitsmarkt auszeichnet. Sie bieten einen greifbaren Kompetenznachweis, der oft mit den Standards und Anforderungen der Branche übereinstimmt, und machen zertifizierte Personen damit für potenzielle Arbeitgeber sehr attraktiv.

Maschinelles Lernen ist eine der meistgefragten technischen Fähigkeiten - Quelle

Die wichtigsten Zertifizierungen für maschinelles Lernen im Jahr 2024

Jetzt, wo wir wissen, wie wichtig eine Zertifizierung für maschinelles Lernen ist, wollen wir uns einige der besten Optionen ansehen, die es gibt. Diese werden von einigen der größten Namen in der Branche angeboten und verschaffen dir möglicherweise einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz auf dem Arbeitsmarkt.

1. AWS Certified Machine Learning - Spezialgebiet

Die AWS-Zertifizierung ist auf diejenigen zugeschnitten, die in der Entwicklung oder in der Datenwissenschaft tätig sind. Er bestätigt die Fähigkeit, ML-Lösungen für bestimmte Geschäftsprobleme zu entwerfen, zu implementieren und zu pflegen. Ein Hauptaugenmerk liegt auf der Nutzung der AWS-Cloud-Services und dem Verständnis der Best Practices für die ML-Implementierung.

• Für wen es gedacht ist: Personen in einer Entwicklungs- oder Data-Science-Rolle mit Erfahrung mit ML/Deep-Learning-Arbeitslasten auf AWS.
• Voraussetzungen:
• Zwei Jahre praktische Erfahrung mit ML oder Deep Learning auf AWS.
• Kenntnisse grundlegender ML-Algorithmen und Erfahrung in der Optimierung von Hyperparametern.
• Dauer: 180 Minuten für die Prüfung.
• Kosten: 300 $.

2. Google Cloud Certified - Machine Learning Engineer

Diese Zertifizierung richtet sich an Fachleute, die Modelle in der Google Cloud erstellen und pflegen. Der Schwerpunkt liegt auf der Integration von ML-Modellen in Anwendungen und der Verwaltung der Modellleistung. Die Zertifizierung ist ideal für alle, die mit den Produkten und Lösungen von Google Cloud vertraut sind.

• Für wen es gedacht ist: Personen, die Machine-Learning-Modelle in der Google Cloud erstellen und pflegen.
• Voraussetzungen: Keine, obwohl 3 Jahre Branchenerfahrung empfohlen werden, davon 1 oder mehr Jahre in der Entwicklung und Verwaltung von Lösungen mit Goolge Cloud.
• Dauer: Zweistündige Prüfung, 50-60 Multiple-Choice- und Multiple-Select-Fragen.
• Kosten: $200.

3. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

Die Microsoft-Zertifizierung richtet sich an Fachleute, die die ML- und KI-Dienste von Azure in ihrem Arbeitsablauf einsetzen. Er prüft Fähigkeiten in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen und legt den Schwerpunkt auf die Integration von Azure-Diensten. Diese Zertifizierung ist für diejenigen geeignet, die ihre Kenntnisse über cloudbasierte ML-Lösungen nachweisen wollen.

• Für wen es gedacht ist: Fachleute, die sich auf die Anwendung von Data Science und ML auf Azure spezialisiert haben, einschließlich der Entwicklung von Umgebungen für Data Science Workloads, dem Training von Modellen und der Bereitstellung skalierbarer Lösungen.
• Voraussetzungen: Erfahrung mit Azure Machine Learning und MLflow, mit Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung in der Datenwissenschaft.
• Dauer: Für die Zertifizierung wird keine bestimmte Dauer angegeben, aber sie beinhaltet eine Prüfung.
• Kosten: $165.

4. Databricks Certified Machine Learning Professional

Die Databricks-Zertifizierung konzentriert sich auf angewandte ML-Fähigkeiten, insbesondere in Big-Data-Umgebungen. Er bewertet die Fähigkeit, ML-Modelle mit der Databricks-Plattform zu erstellen, abzustimmen und einzusetzen. Diese Zertifizierung ist besonders wertvoll für diejenigen, die mit Big Data arbeiten und skalierbare ML-Lösungen implementieren wollen.

• Für wen es gedacht ist: Personen, die in der Lage sind, fortgeschrittene ML-Aufgaben mit Databricks Machine Learning durchzuführen, einschließlich der Verfolgung von Experimenten, der Verwaltung des Lebenszyklus von Modellen, der Bereitstellung und der Überwachung von Datendrifts.
• Voraussetzungen: Es werden keine besonderen Voraussetzungen genannt, aber eine entsprechende Ausbildung und praktische Erfahrung mit den relevanten ML-Aufgaben werden dringend empfohlen.
• Dauer: 120 Minuten für die Prüfung.
• Kosten: $200.

5. eCornell Machine Learning Zertifikat

Das eCornell-Zertifikat bietet einen akademischen Ansatz für maschinelles Lernen. Er ist so konzipiert, dass er eine solide theoretische Grundlage sowie praktische Fähigkeiten in ML vermittelt. Dieses Programm ist ideal für alle, die einen strukturierten, pädagogischen Ansatz zum Erlernen von ML bevorzugen.

• Für wen es gedacht ist: Programmierer, Entwickler, Datenanalysten, Statistiker, Datenwissenschaftler, Softwareingenieure.
• Voraussetzungen: Vorkenntnisse in Mathematik, Vertrautheit mit Python, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, multivariater Kalkulation und linearer Algebra empfohlen.
• Dauer: Ungefähr 3,5 Monate, mit einem geschätzten Aufwand von 6-9 Stunden pro Woche.
• Kosten: 3.750 $.

Die besten Machine Learning-Zertifizierungen im Vergleich

Hier ist eine Tabelle, in der die oben genannten Zertifizierungen für maschinelles Lernen verglichen werden:

Die Wahl der richtigen Zertifizierung für dich

Da es eine Vielzahl von Zertifizierungen für maschinelles Lernen gibt, ist es wichtig, dass du diejenige auswählst, die am besten zu deinen Karrierewünschen und Fähigkeiten passt. Hier sind einige wichtige Überlegungen, die dir helfen, die richtige Wahl zu treffen:

Beurteile dein aktuelles Kompetenzniveau und deine Karriereziele

Beginne damit, dein aktuelles Fachwissen über maschinelles Lernen zu bewerten. Bist du ein Anfänger, der sich Grundkenntnisse aneignen will, oder bist du ein erfahrener Praktiker, der fortgeschrittene Fähigkeiten sucht? Denke auch an deine langfristigen Karriereziele. Wenn du dich zum Beispiel für Cloud-basierte ML-Lösungen interessierst, sind Zertifizierungen von AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure vielleicht wichtiger.

Berücksichtige den Schwerpunkt und den Lehrplan der Zertifizierung

Jede Zertifizierung hat einen eigenen Schwerpunkt. Die AWS- und Azure-Zertifizierungen sind zum Beispiel mehr auf Cloud-Dienste ausgerichtet, während das eCornell-Zertifikat einen breiteren, akademischen Ansatz bietet. Überprüfe den Lehrplan und die Lernergebnisse jeder Zertifizierung, um sicherzustellen, dass sie deinen Lernbedürfnissen und den spezifischen Fähigkeiten, die du erwerben möchtest, entsprechen.

Erforsche die Voraussetzungen und das erforderliche Engagement

Beachte die Voraussetzungen für jede Zertifizierung. Für einige sind Vorkenntnisse oder Vertrautheit mit bestimmten Tools und Sprachen erforderlich. Außerdem solltest du den zeitlichen und finanziellen Aufwand für jede Zertifizierung abschätzen. Es ist wichtig, diese Faktoren mit deinen persönlichen und beruflichen Verpflichtungen in Einklang zu bringen.

Berücksichtige die Anerkennung in der Branche und die beruflichen Aufstiegsmöglichkeiten

Recherchiere, wie die verschiedenen Zertifizierungen in der Branche wahrgenommen werden. Halte Ausschau nach Zeugnissen oder Fallstudien von Fachkräften, die die Zertifizierungen abgeschlossen haben. Dies kann Aufschluss darüber geben, wie sich diese Zertifizierungen auf ihre Karriere ausgewirkt haben und wie sie deine Karriere beeinflussen könnten.

Mit DataCamp zum zertifizierten Machine Learning

DataCamp bietet eine Vielzahl von Kursen und Ressourcen an, die dir auf deinem Weg zur Zertifizierung für maschinelles Lernen helfen können. Hier erfährst du, wie das DataCamp dir helfen kann, dich auf die Zertifizierung für maschinelles Lernen vorzubereiten und diese zu erreichen:

1. Umfassendes Kursangebot

DataCamp bietet eine Vielzahl von Kursen zum maschinellen Lernen an, die auf unterschiedliche Qualifikationsniveaus zugeschnitten sind, von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Praktikern. Unser Kurs Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python dient dem Aufbau von Grundkenntnissen, während sich speziellere Kurse wie Developing Machine Learning Models for Production und Feature Engineering for Machine Learning in Python auf praktische Anwendungen und fortgeschrittene Konzepte des maschinellen Lernens konzentrieren.

2. Praktische Lernerfahrung

Unsere Plattform legt Wert auf einen praktischen, interaktiven Lernansatz. Diese Methode eignet sich besonders gut, um komplexe Konzepte des maschinellen Lernens zu verstehen und sie in realen Szenarien anzuwenden.

Mit Kursen wie Practicing Machine Learning Interview Questions in Python und Introduction to Deep Learning with Keras können die Lernenden ihre Fähigkeiten durch praktische Übungen und Projekte vertiefen.

3. Zugang zu vielfältigen Lernmaterialien

DataCamp bietet eine Fülle von Tutorials, Webinaren und Blogbeiträgen, die das Kursangebot ergänzen. Diese zusätzlichen Ressourcen bieten tiefgehende Einblicke in verschiedene Themen des maschinellen Lernens und die neuesten Branchentrends.

Ressourcen wie What is a Confusion Matrix in Machine Learning? und A Comprehensive Introduction to Anomaly Detection eignen sich hervorragend, um dein Wissen über die strukturierten Kursinhalte hinaus zu erweitern.

Unser Spickzettel zum Maschinellen Lernen hilft dir bei der Vorbereitung auf die Zertifizierung

4. Projektbasiertes Lernen

Um die praktischen Aspekte des maschinellen Lernens zu verstehen, ist es wichtig, dass du deine Fähigkeiten in realen Projekten anwendest. Das DataCamp bietet projektbasierte Lernmöglichkeiten, bei denen du an realen Datensätzen arbeiten und echte Machine-Learning-Probleme lösen kannst.

Unsere Liste mit den besten Projekten zum maschinellen Lernen für alle Niveaus ermöglicht es dir, das Gelernte in der Praxis anzuwenden.

5. Vorbereitung auf Interviews zum maschinellen Lernen

Wenn du einen Job im Bereich des maschinellen Lernens anstrebst, können dir die Kurse von DataCamp helfen, dich auf technische Vorstellungsgespräche vorzubereiten. Die Plattform bietet spezielle Ressourcen, die dir helfen,gängige Fragen zu Machine Learning zu üben.

Indem du die umfangreiche Kursbibliothek, das interaktive Lernformat und die zusätzlichen Ressourcen von DataCamp nutzt, kannst du die notwendigen Fähigkeiten und das Selbstvertrauen erlangen, um verschiedene Zertifizierungen für maschinelles Lernen anzustreben und in deiner Karriere im maschinellen Lernen zu glänzen.

Rollenspezifische Zertifizierung mit DataCamp

DataCamp bietet rollenspezifische Zertifizierungen an, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse der verschiedenen Datenexperten zugeschnitten sind. Diese Zertifizierungen dienen dazu, deine Fähigkeiten zu bestätigen und deine Glaubwürdigkeit in deinem gewählten Bereich zu erhöhen. Außerdem sind die DataCamp-Zertifizierungen für Premium-Nutzer kostenlos.

1. Datenanalysten-Zertifizierung

• Zielpublikum: Ideal für Berufstätige, die in der Datenanalyse mit Tools wie Python, R, SQL und Tableau brillieren wollen.
• Wichtige Lernbereiche: Die Zertifizierung deckt Datenmanipulation, Datenvisualisierung und statistische Analysen ab und vermittelt den Lernenden die Fähigkeit, aus Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Struktur und Inhalt: Das Programm umfasst eine Mischung aus Kursen, praktischen Übungen und Projekten, die ein umfassendes Verständnis von Datenanalysekonzepten gewährleisten.

2. Data Scientist Zertifizierung

• Zielpublikum: Geeignet für Personen, die Datenwissenschaftler/innen werden wollen und sich auf Fähigkeiten wie statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datenmanipulation konzentrieren.
• Wichtige Lernbereiche: Diese Zertifizierung deckt ein breites Spektrum an Themen ab, von der explorativen Datenanalyse über maschinelles Lernen und Deep Learning bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie NLP.
• Struktur und Inhalt: Er vermittelt ein umfassendes Verständnis der Methoden und Werkzeuge der Datenwissenschaft, einschließlich praktischer Anwendungen und Projektarbeit.

3. Data Engineer Zertifizierung

• Zielpublikum: Der Kurs richtet sich an Fachleute, die sich für Data Engineering interessieren und sich auf den Aufbau skalierbarer Dateninfrastrukturen und Pipelines konzentrieren.
• Wichtige Lernbereiche: Die Zertifizierung umfasst die Verarbeitung von Big Data, Data-Engineering-Tools (wie Spark) und die Arbeit mit Datenbanken.
• Struktur und Inhalt: Er verbindet theoretisches Wissen mit praktischen Fähigkeiten, die es den Lernenden ermöglichen, effiziente Datenspeicher- und -abrufsysteme aufzubauen.

DataCamp's Zertifizierungen

Welche Jobs kannst du mit einer Machine Learning-Zertifizierung bekommen?

Die Zertifizierung für maschinelles Lernen öffnet die Tür zu einer Vielzahl von Karrieremöglichkeiten in der Tech-Branche, da sie dein Fachwissen in einem der begehrtesten Bereiche bestätigt. Hier sind einige der wichtigsten Aufgaben, die Kandidaten mit einer Zertifizierung für maschinelles Lernen übernehmen können:

1. Ingenieur für maschinelles Lernen

• Rolle: Entwirf und implementiere Modelle für maschinelles Lernen, um Geschäftsprobleme zu lösen, und optimiere die Algorithmen hinsichtlich Leistung und Skalierbarkeit.
• Fertigkeiten: Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R, Kenntnisse von ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch) und Erfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen.

In unserem ausführlichen Leitfaden über den Weg zum Ingenieur für maschinelles Lernen erfährst du mehr. 

2. Datenwissenschaftler/in

• Rolle: Analysiere und interpretiere komplexe Daten, um Organisationen zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Nutze maschinelle Lernverfahren, um zukünftige Trends und Muster vorherzusagen.
• Fertigkeiten: Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Erfahrung mit statistischen Werkzeugen und Software sowie die Fähigkeit, Ergebnisse effektiv zu kommunizieren.

In unserem achtstufigen Leitfaden erfährst du mehr darüber, wie du Datenwissenschaftler/in werden kannst. 

3. NLP (Natural Language Processing) Ingenieur

• Rolle: Arbeite an Systemen, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Zu den Anwendungen gehören Chatbots, Übersetzungsdienste und Stimmungsanalysen.
• Fertigkeiten: Kenntnisse in Linguistik, Erfahrung mit NLP-Bibliotheken und -Frameworks sowie Programmierkenntnisse.

Unser Kurs " Natürliche Sprachverarbeitung mit Python" hilft dir, die Grundlagen zu beherrschen, die du für diesen Beruf brauchst. 

4. Datenanalyst

• Rolle: Extrahiere und analysiere Daten, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu erkennen. Oft werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um die Datenanalyse zu verbessern.
• Fertigkeiten: Starke statistische Kenntnisse, Beherrschung von Datenvisualisierungstools und Erfahrung mit SQL und Programmiersprachen.

In unserem separaten Leitfaden erfährst du mehr darüber, wie du Datenanalyst/in wirst und was die Rolle mit sich bringt. 

5. Business Intelligence Entwickler

• Rolle: Entwickle, implementiere und pflege BI-Schnittstellen wie Abfragetools, Datenvisualisierungs-Dashboards und Datenmodellierungstools, die maschinelle Lernmodelle für prädiktive Analysen beinhalten.
• Fertigkeiten: Erfahrung mit BI-Tools, Kenntnisse im Datenbankmanagement und Verständnis für Anwendungen des maschinellen Lernens in der Wirtschaft.

Unser Leitfaden, wie du Power BI-Entwickler/in wirst, kann dir helfen, in diesem Bereich Fuß zu fassen. 

Schlussgedanken

Eine Zertifizierung für maschinelles Lernen ist in der heutigen technikzentrierten Welt ein strategischer Schritt. Es stärkt dein berufliches Profil und vertieft dein Verständnis für wichtige ML-Konzepte. DataCamp bietet mit seinen umfassenden Kursen und rollenspezifischen Zertifizierungen einen maßgeschneiderten Weg zur Beherrschung des maschinellen Lernens, egal ob du ein Anfänger oder ein erfahrener Praktiker bist.

Betrachte den Machine Learning Fundamentals Track auf dem DataCamp als Startpunkt oder zur Auffrischung. Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für die wichtigsten ML-Techniken und -Konzepte, die dich mit dem Wissen ausstatten, das du brauchst, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein.

Nutze diese Gelegenheit, um deine Fähigkeiten und deine Karriere voranzubringen. Beginne deine Reise in die Welt des maschinellen Lernens mit dem Machine Learning Fundamentals Track von DataCamp und mache dich bereit für den Erfolg in der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Datenwissenschaft.