Ein Leitfaden zu den besten Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen für 2026

Was ist eine Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen?

Eine Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen ist eine offizielle Qualifikation, die zeigt, dass jemand sich mit den Konzepten, Techniken und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML) auskennt. Es wird von Bildungseinrichtungen, Tech-Firmen und Berufsverbänden angeboten und zeigt, dass man ML-Projekte planen, umsetzen und verwalten kann.

Wichtige Aspekte der Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen sind:

• Kompetenzvalidierung: Zeigt, dass du ML-Aufgaben wie Datenvorbereitung, Modellauswahl, Einsatz und Optimierung gut hinkriegst.
• Branchenanerkennung: Zeigt Arbeitgebern und Kollegen deine Fachkenntnisse und macht dich beruflich glaubwürdiger und attraktiver auf dem Arbeitsmarkt.
• Strukturiertes Lernen: Bietet einen klaren Lernpfad, der sicherstellt, dass du die wichtigsten ML-Themen richtig verstehst.
• Karriereentwicklung: Eröffnet dir neue Chancen, höhere Gehälter und einflussreiche Positionen im Bereich Data Science.
• Ständige Weiterentwicklung: Fördert das ständige Lernen, um bei den Fortschritten in ML-Technologien und -Methoden auf dem Laufenden zu bleiben.

Kurz gesagt, eine Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen ist mehr als nur ein Zeugnis – sie ist der Schlüssel, um einen der derzeit transformativsten Bereiche der Technologie zu meistern.

Erstellt mit DALL-E 3

Die besten Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen für 2026

Jetzt, wo wir wissen, wie wichtig eine Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen ist, schauen wir uns mal die besten Optionen an, die es gibt. Die werden von einigen der größten Namen in der Branche angeboten und können dir einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz auf dem Arbeitsmarkt verschaffen.

1. AWS-zertifiziertes maschinelles Lernen – Spezialisierung

Die AWS-Zertifizierung ist für Leute gedacht, die in der Entwicklung oder im Bereich Data Science arbeiten. Es zeigt, dass man ML-Lösungen für bestimmte Geschäftsprobleme entwickeln, umsetzen und pflegen kann. Ein wichtiger Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von AWS-Cloud-Services und dem Verständnis der Best Practices für die ML-Implementierung.

• Für wen ist das gedacht? Leute, die in der Entwicklung oder Datenwissenschaft arbeiten und Erfahrung mit ML/Deep Learning-Workloads auf AWS haben.
• Was du schon können solltest:
• Zwei Jahre praktische Erfahrung mit ML oder Deep Learning auf AWS.
• Du solltest die grundlegenden ML-Algorithmen kennen und Erfahrung mit der Optimierung von Hyperparametern haben.
• Dauer: 180 Minuten für die Prüfung.
• Kosten: 300 Dollar.

2. Google Cloud zertifiziert – Machine Learning Engineer

Diese Zertifizierung ist für Leute gedacht, die Modelle in Google Cloud erstellen und pflegen. Der Fokus liegt auf der Integration von ML-Modellen in Anwendungen und der Verwaltung der Modellleistung. Die Zertifizierung ist perfekt für Leute, die sich mit Google Cloud-Produkten und -Lösungen auskennen.

• Für wen ist das gedacht? Leute, die Machine-Learning-Modelle auf Google Cloud erstellen und pflegen.
• Was du schon können solltest: Keine, aber 3 Jahre Berufserfahrung sind gut, vor allem 1 Jahr oder mehr im Entwerfen und Verwalten von Lösungen mit Google Cloud.
• Dauer: Zwei Stunden Prüfung, 50-60 Multiple-Choice-Fragen und Fragen mit mehreren Auswahlmöglichkeiten.
• Kosten: 200 Dollar.

3. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

Die Zertifizierung von Microsoft ist für Leute gedacht, die die ML- und KI-Dienste von Azure in ihrer Arbeit nutzen. Es checkt deine Fähigkeiten in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen und legt dabei den Fokus auf die Integration von Azure-Diensten. Diese Zertifizierung ist für Leute, die zeigen wollen, dass sie sich mit Cloud-basierten ML-Lösungen auskennen.

• Für wen ist das gedacht? Profis, die sich mit Data Science und ML auf Azure auskennen, zum Beispiel beim Einrichten von Umgebungen für Data-Science-Aufgaben, beim Trainieren von Modellen und beim Bereitstellen von skalierbaren Lösungen.
• Was du schon können solltest: Erfahrung mit Azure Machine Learning und MLflow, mit Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung in der Datenwissenschaft.
• Dauer: Es gibt keine bestimmte Dauer für die Zertifizierung, aber es gibt eine Prüfung.
• Kosten: 165 $.

4. Databricks-zertifizierter Machine-Learning-Profi

Die Zertifizierung von Databricks konzentriert sich auf angewandte ML-Fähigkeiten, vor allem in Big-Data-Umgebungen. Es checkt, wie gut du ML-Modelle mit der Databricks-Plattform erstellen, optimieren und einsetzen kannst. Diese Zertifizierung ist besonders nützlich für Leute, die mit Big Data arbeiten und skalierbare ML-Lösungen einführen wollen.

• Für wen ist das gedacht? Leute, die mit Databricks Machine Learning fortgeschrittene ML-Aufgaben erledigen können, wie zum Beispiel das Verfolgen von Experimenten, das Verwalten des Modelllebenszyklus, das Bereitstellen und das Überwachen von Datenabweichungen.
• Was du schon können solltest: Es gibt keine besonderen Voraussetzungen, aber eine passende Ausbildung und praktische Erfahrung mit den entsprechenden ML-Aufgaben sind echt empfehlenswert.
• Dauer: 120 Minuten für die Prüfung.
• Kosten: 200 Dollar.

5. eCornell-Zertifikat für maschinelles Lernen

Das eCornell-Zertifikat bietet einen akademischen Ansatz zum Thema maschinelles Lernen. Es soll eine solide theoretische Grundlage sowie praktische Fähigkeiten im Bereich ML vermitteln. Dieses Programm ist super für alle, die einen strukturierteren, pädagogischen Ansatz zum Lernen von ML bevorzugen.

• Für wen ist das gedacht? Programmierer, Entwickler, Datenanalysten, Statistiker, Datenwissenschaftler, Softwareentwickler.
• Was du schon können solltest: Vorkenntnisse in Mathe, Python, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, multivariater Analysis und linearer Algebra wären super.
• Dauer: Ungefähr 3,5 Monate, mit einem geschätzten Aufwand von 6 bis 9 Stunden pro Woche.
• Kosten: 3.750 $.

Die besten Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen im Vergleich

Hier ist eine Tabelle, die die oben genannten Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen vergleicht:

Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen vs. Zertifikat im Bereich maschinelles Lernen

Zertifizierungen und Zertifikate im Bereich maschinelles Lernen spielen eine wichtige Rolle bei der beruflichen Weiterentwicklung:

• Zertifizierungen: Offizielle Empfehlungen von bekannten Organisationen, die zeigen, dass du dich mit maschinellem Lernen auskennst. Diese Qualifikationen erfordern oft das Bestehen anspruchsvoller Prüfungen und werden für anspruchsvolle Positionen in der Branche sehr geschätzt.
• Zertifikate: Wird nach dem Abschluss bestimmter Kurse oder Programme verliehen, die sich auf bestimmte Fähigkeiten oder Wissensbereiche konzentrieren. Sie umfassen in der Regel den Abschluss von Kursen und Projektarbeiten statt standardisierter Prüfungen. Zertifikate zeigen zwar, dass man sich fürs Lernen engagiert, aber sie sind weniger wichtig, wenn es darum geht, Fachwissen zu bestätigen, im Vergleich zu Zertifizierungen.

Beide Wege können dein berufliches Profil verbessern, aber Zertifizierungen sind besser, um umfassende Kenntnisse zu zeigen, während Zertifikate ideal sind, um bestimmte Fähigkeiten zu entwickeln.

Warum eine Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen machen?

Das Weltwirtschaftsforum sagt voraus, dass die Nachfrage nach KI- und ML-Spezialisten echt steigen wird, mit einem Wachstum von 40 % zwischen 2023 und 2027. Statista meint auch, dass KI und maschinelles Lernen zu den gefragtesten Tech-Fähigkeiten gehören. Deshalb sind Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen mehr als nur Bildungsabschlüsse; sie sind Türöffner für neue Karrieremöglichkeiten und Wege zum beruflichen Aufstieg.

Für Leute, die in ML-Rollen wechseln oder ihr Fachwissen in diesem Bereich vertiefen wollen, ist eine Zertifizierung ein echt starkes Tool. Es zeigt Arbeitgebern, dass du dich für den Bereich engagierst, bereit bist, komplexe ML-Herausforderungen anzugehen, und dich dafür einsetzt, immer auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Außerdem, da die Nachfrage nach erfahrenen ML-Fachleuten immer weiter steigt, können Zertifizierungen der entscheidende Faktor sein, der Kandidaten auf dem umkämpften Arbeitsmarkt von anderen abhebt. Sie zeigen, was man drauf hat, und sind oft auf die Standards und Anforderungen der Branche abgestimmt, was die Leute mit Zertifikaten für potenzielle Arbeitgeber echt attraktiv macht.

Maschinelles Lernen ist eine der gefragtesten Tech-Fähigkeiten – Quelle

Die richtige Zertifizierung für dich finden

Bei der großen Auswahl an Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen ist es wichtig, diejenige auszuwählen, die am besten zu deinen Karrierezielen und deinen Fähigkeiten passt. Hier sind ein paar wichtige Punkte, die dir helfen, die richtige Entscheidung zu treffen:

Schätze mal dein aktuelles Qualifikationsniveau und deine Karriereziele ein.

Fang damit an, deine aktuellen Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen zu checken. Bist du ein Anfänger, der sich grundlegende Kenntnisse aneignen möchte, oder ein erfahrener Praktiker, der fortgeschrittene Fähigkeiten erwerben möchte? Denk auch mal über deine langfristigen Karriereziele nach. Wenn du dich zum Beispiel für Cloud-basierte ML-Lösungen interessierst, könnten Zertifizierungen von AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure besser passen.

Schau dir den Schwerpunkt und den Lehrplan der Zertifizierung an.

Jede Zertifizierung hat ihren eigenen Schwerpunkt. Zum Beispiel sind die AWS- und Azure-Zertifizierungen eher auf Cloud-Services ausgerichtet, während das eCornell-Zertifikat einen breiteren, akademischen Ansatz hat. Schau dir den Lehrplan und die Lernziele jeder Zertifizierung an, um sicherzustellen, dass sie deinen Lernbedürfnissen und den spezifischen Fähigkeiten entsprechen, die du erwerben möchtest.

Schau dir mal die Voraussetzungen und das erforderliche Engagement an.

Schau dir mal die Voraussetzungen für jede Zertifizierung an. Manche brauchen vielleicht vorher Erfahrung oder müssen bestimmte Tools und Sprachen kennen. Schau dir auch an, wie viel Zeit und Geld du für jede Zertifizierung investieren musst. Es ist echt wichtig, diese Faktoren mit deinen privaten und beruflichen Verpflichtungen in Einklang zu bringen.

Denk mal über die Anerkennung in der Branche und die Aufstiegsmöglichkeiten nach.

Schau mal, wie verschiedene Zertifizierungen in der Branche gesehen werden. Such nach Erfahrungsberichten oder Fallstudien von Leuten, die die Zertifizierungen gemacht haben. Das kann dir zeigen, wie diese Zertifizierungen ihre Karrieren beeinflusst haben und wie sie vielleicht auch deine beeinflussen könnten.

Mach dich mit DataCamp zum Profi im Bereich Machine Learning

DataCamp hat eine große Auswahl an Kursen und Ressourcen, die dir auf deinem Weg zur Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen echt helfen können. So kann DataCamp dir dabei helfen, dich auf die Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen vorzubereiten und diese zu erreichen:

1. Umfassendes Kursangebot

DataCamp hat verschiedene Machine-Learning-Kurse im Angebot, die für unterschiedliche Kenntnisstufen gemacht sind, von Anfängern bis zu Fortgeschrittenen. Unser Lernpfad „Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python” hilft dir dabei, grundlegende Kenntnisse aufzubauen, während speziellere Kurse wie „Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen für die Produktion ” und „Feature Engineering für maschinelles Lernen in Python” sich mehr auf praktische Anwendungen und fortgeschrittene Konzepte im maschinellen Lernen konzentrieren.

2. Praktische Lernerfahrung

Unsere Plattform setzt auf einen praxisorientierten, interaktiven Lernansatz. Diese Methode ist super, um komplizierte Machine-Learning-Konzepte zu verstehen und in echten Situationen 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 verbessern.

3. Zugang zu verschiedenen Lernmaterialien

DataCamp hat echt viele Tutorials, Webinare und Blogbeiträge, die ihr Kursangebot abrunden. Diese zusätzlichen Ressourcen bieten dir detaillierte Einblicke in verschiedene Themen rund um maschinelles Lernen und die neuesten Trends in der Branche.

Ressourcen wie „Was ist eine Verwechslungsmatrix im maschinellen Lernen?“ und „Eine umfassende Einführung in die Anomalieerkennung“ sind super, um dein Verständnis über den strukturierten Kursinhalt hinaus zu erweitern.

Unser Spickzettel zum Thema maschinelles Lernen hilft dir bei der Vorbereitung auf die Zertifizierung.

4. Projektbasiertes Lernen

Deine Fähigkeiten in echten Projekten anzuwenden, ist super wichtig, um die praktischen Aspekte des maschinellen Lernens zu verstehen. DataCamp bietet projektbasierte Lernmöglichkeiten, bei denen du mit echten Datensätzen arbeiten und echte Probleme im Bereich des maschinellen Lernens lösen kannst.

Mit unserer Liste der besten Machine-Learning-Projekte für alle Niveaus kannst du das Gelernte praktisch und praxisnah anwenden.

5. Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche im Bereich maschinelles Lernen

Wenn du einen Job im Bereich maschinelles Lernen suchst, können dir die Kurse von DataCamp dabei helfen, dich auf technische Vorstellungsgespräche vorzubereiten. Die Plattform hat Ressourcen, die dir dabei helfen sollen,typische Fragen in Vorstellungsgesprächen zum Thema maschinelles Lernen zu üben.

Mit der umfangreichen Kursbibliothek, dem interaktiven Lernformat und den zusätzlichen Ressourcen von DataCamp kannst du dir die nötigen Fähigkeiten und das Selbstvertrauen holen, um verschiedene Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen zu machen und in deiner Karriere in diesem Bereich richtig durchzustarten.

Rollenspezifische Zertifizierung mit DataCamp

DataCamp bietet rollenspezifische Zertifizierungen, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse verschiedener Datenprofis zugeschnitten sind. Diese Zertifizierungen sollen deine Fähigkeiten bestätigen und deine Glaubwürdigkeit in deinem Bereich stärken. Außerdem sind die DataCamp-Zertifizierungen für Premium-Nutzer kostenlos.

1. Zertifizierung zum Datenanalysten

• Zielgruppe: Perfekt für Leute, die mit Tools wie Python, R, SQL und Tableau richtig gut in der Datenanalyse werden wollen.
• Wichtige Lernbereiche: Die Zertifizierung umfasst Datenbearbeitung, Datenvisualisierung und statistische Analyse und gibt den Lernenden die Fähigkeiten, aus Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
• Aufbau und Inhalt: Das Programm hat eine Mischung aus Kursen, praktischen Übungen und Projekten, damit du die Konzepte der Datenanalyse richtig verstehst.

2. Zertifizierung zum Datenwissenschaftler

• Zielgruppe: Ideal für Leute, die Data Scientist werden wollen und sich auf Sachen wie statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datenbearbeitung konzentrieren.
• Wichtige Lernbereiche: Diese Zertifizierung deckt viele Themen ab, von der explorativen Datenanalyse über maschinelles Lernen und Deep Learning bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie NLP.
• Aufbau und Inhalt: Es gibt dir ein tiefes Verständnis von Methoden und Tools der Datenwissenschaft, inklusive praktischer Anwendungen und Projektarbeit.

3. Zertifizierung zum Dateningenieur

• Zielgruppe: Für Profis, die sich für Datenverarbeitung interessieren, mit Schwerpunkt auf dem Aufbau skalierbarer Dateninfrastrukturen und Pipelines.
• Wichtige Lernbereiche: Die Zertifizierung umfasst die Verarbeitung von Big Data, Datenverarbeitungstools (wie Spark) und die Arbeit mit Datenbanken.
• Aufbau und Inhalt: Es verbindet theoretisches Wissen mit praktischen Fähigkeiten, sodass die Lernenden effiziente Systeme zum Speichern und Abrufen von Daten aufbauen können.

Die Zertifizierungen von DataCamp

Welche Jobs kannst du mit einer Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen bekommen?

Eine Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen öffnet dir die Tür zu vielen Karrieremöglichkeiten in der Tech-Branche, weil sie deine Expertise in einem der gefragtesten Bereiche bestätigt. Hier sind ein paar der wichtigsten Jobs, die Leute mit einer Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen machen können:

1. Ingenieur für maschinelles Lernen

• Rolle: Entwickle und setz Machine-Learning-Modelle ein, um geschäftliche Probleme zu lösen, und optimiere Algorithmen für Leistung und Skalierbarkeit.
• Fähigkeiten: Du solltest gut mit Programmiersprachen wie Python oder R klarkommen, ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch) kennen und Erfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen haben.

Schau dir unseren kompletten Leitfaden an, wie man Machine-Learning-Ingenieur wird, um mehr zu erfahren. 

2. Datenwissenschaftler

• Rolle: Analysiere und interpretiere komplizierte Daten, um Unternehmen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Mach dir Machine Learning zunutze, um zukünftige Trends und Muster vorherzusagen.
• Fähigkeiten: Gute analytische Fähigkeiten, Erfahrung mit Statistik-Tools und -Software und die Fähigkeit, Ergebnisse gut rüberzubringen.

Erfahre in unserem achtstufigen Leitfaden mehr darüber, wie du Datenwissenschaftler werden kannst. 

3. Ingenieur für natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

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

Unser Lernpfad „Natürliche Sprachverarbeitung mit Python ” hilft dir dabei, die Grundlagen zu lernen, die du für diese Karriere brauchst. 

4. Datenanalyst

• Rolle: Extrahier und analysier Daten, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu erkennen. Oft werden dabei Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Datenanalyse zu verbessern.
• Fähigkeiten: Gute Statistikkenntnisse, kannst super mit Datenvisualisierungstools umgehen und hast Erfahrung mit SQL und Programmiersprachen.

In unserem separaten Leitfaden erfährst du mehr darüber, wie du Datenanalyst werden kannst und was diese Rolle mit sich bringt. 

5. Entwickler für Business Intelligence

• Rolle: Entwickle, setz ein und pflege BI-Schnittstellen wie Abfrage-Tools, Dashboards zur Datenvisualisierung und Datenmodellierungstools, wobei du Machine-Learning-Modelle für Predictive Analytics einbaust.
• Fähigkeiten: Erfahrung mit BI-Tools, Kenntnisse im Datenbankmanagement und Verständnis für Machine-Learning-Anwendungen in der Wirtschaft.

Unser Leitfaden, wie man Power BI-Entwickler wird, kann dir dabei helfen, in diesen Bereich einzusteigen. 

Abschließende Gedanken

Eine Zertifizierung im Bereich maschinelles Lernen ist in der heutigen, von Technologie geprägten Welt ein strategischer Schachzug. Es macht dein berufliches Profil besser und hilft dir, wichtige ML-Konzepte besser zu verstehen. DataCamp bietet mit seinen umfassenden Kursen und rollenspezifischen Zertifizierungen einen maßgeschneiderten Weg zum Erlernen des maschinellen Lernens, egal ob du Anfänger oder erfahrener Praktiker bist.

Schau dir den Kurs „Machine Learning Fundamentals Lernpfad“ auf DataCamp als Einstieg oder Auffrischung an. Dieser Lernpfad gibt dir eine solide Basis in den wichtigsten ML-Techniken und -Konzepten und rüstet dich mit dem Wissen aus, das du brauchst, um in diesem Bereich richtig gut zu werden.

Nutze diese Chance, um deine Fähigkeiten und deine Karriere voranzubringen. Starte deine Reise ins maschinelle Lernen mit dem Lernpfad „Machine Learning Fundamentals Track” von DataCamp und mach dich bereit für den Erfolg in der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Datenwissenschaft.