Guide de certification du développeur TensorFlow : Comment passer en 2024

Préparation au certificat TensorFlow

La préparation à la certification TensorFlow impliquait de maîtriser les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et les compétences TensorFlow 2.x. Les domaines clés sont les suivants :

• Principes fondamentaux du ML et du Deep Learning : Essentiel pour comprendre et appliquer les techniques TensorFlow. Consultez nos principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python pour commencer. 
• Construire des modèles TensorFlow : Maîtrise de l'utilisation de TensorFlow pour la vision par ordinateur, les réseaux neuronaux convolutifs et le traitement du langage naturel.
• Compétences d'application pratique : Création d'algorithmes de reconnaissance d'images, de détection d'objets et de reconnaissance de texte.
• Analyse d'images dans le monde réel : Utilisation de diverses données d'images pour comprendre le traitement et l'évaluation des modèles.
• Stratégies de prévention de l'overfitting : Des techniques telles que l'augmentation et l'abandon pour améliorer la précision et la fiabilité du modèle.
• Résolution de problèmes par la PNL : Application de TensorFlow aux défis du traitement du langage naturel.

Matériel d'étude et ressources recommandés

Si vous souhaitez améliorer vos compétences TensorFlow et être prêt pour la nouvelle itération de la certification TensorFlow, il existe de nombreuses ressources que vous pouvez utiliser pour commencer. Pour commencer, vous aurez besoin de

• Compétences de base en programmation Python
• Une connaissance préalable de l'apprentissage automatique ou de l'apprentissage profond est utile, mais pas nécessaire.
• Un bagage mathématique en algèbre linéaire, probabilités, statistiques et calcul est utile mais pas obligatoire.

DataCamp dispose d'un ensemble de ressources pour vous aider à obtenir la certification TensorFlow, notamment :

• Cours d'introduction à TensorFlow en Python
• Tutoriel TensorFlow pour les débutants
• Tutoriel sur les CNN avec TensorFlow
• Implémentation du transfert de style neuronal à l'aide du tutoriel TensorFlow 2.0

Vous pouvez également consulter le livre Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition.

Le processus de certification TensorFlow

Pour obtenir la certification, vous devez suivre plusieurs étapes :

Étape 1

Passez en revue les critères d'examen et familiarisez-vous avec les différentes compétences nécessaires pour réussir l'examen.

Étape 2

Ensuite, inscrivez-vous à l'examen. Vous aviez besoin d'un compte Gmail pour vous connecter, et vous deviez télécharger votre photo d'identité et fournir des informations de paiement.

Étape 3

Avant de passer la certification TensforFlow, vous devez préparer votre environnement d'examen. Il s'agit d'installer le plugin TensorFlow Exam à l'aide de l'IDE PyCharm.

Étape 4

Il est maintenant temps de passer et de soumettre l'examen. Après avoir acheté l'examen, vous disposez de six mois pour le passer. Il y a une limite de temps ; vous aurez un maximum de cinq heures pour compléter l'examen. Pour ceux qui se sont inscrits à l'examen avant le 30 avril 2024, vous avez jusqu'au 31 mai 2024 pour passer l'examen.

Étape 5

Une fois que vous aurez soumis votre examen, il sera noté et vous pourrez consulter l'état de votre soumission sur votre portail de candidat dans les 24 heures.

Étape 6

Après avoir réussi l'examen, vous pouvez ajouter le certificat et le badge à votre CV et à vos profils publics, notamment GitHub, LinkedIn et Twitter, et rejoindre le réseau de certificats TensorFlow pour rester en contact avec des recruteurs potentiels.

Certifications basées sur le rôle à DataCamp

Au fur et à mesure que le monde de la technologie se développe, l'accent s'est légèrement déplacé des certifications générales basées sur la technologie vers des qualifications plus axées sur le rôle. Comprenant cette évolution, DataCamp a introduit des certifications basées sur les rôles qui répondent à des rôles professionnels spécifiques, alignant les parcours d'apprentissage sur les compétences réelles nécessaires sur le lieu de travail.

Les programmes de certification de DataCamp sont méticuleusement élaborés, couvrant Python, SQL et R, et sont adaptés à des rôles professionnels distincts. Ces certifications ne sont pas seulement complètes, elles sont aussi rigoureuses, garantissant que les compétences testées sont indispensables pour les fonctions concernées.

• Scientifique de données (associé et professionnel) : Cette certification aborde des domaines essentiels pour les scientifiques des données, notamment la gestion des données, la programmation, l'expérimentation statistique, l'analyse exploratoire, le développement de modèles et la communication efficace.
• Analyste de données (associé et professionnel) : Conçue pour les analystes de données, cette certification met l'accent sur des compétences telles que la gestion des données, l'analyse exploratoire, la visualisation, les principes fondamentaux de l'analyse et la communication.
• Ingénieur de données (associé) : Ciblant l'épine dorsale des opérations de données, cette certification évalue les compétences en matière de gestion des données, de programmation spécifique à l'ingénierie des données et d'analyse exploratoire.

Les certifications de DataCamp, basées sur les rôles, fournissent non seulement une trajectoire d'apprentissage mais aussi un point de référence, permettant aux apprenants d'évaluer leurs compétences par rapport aux demandes évolutives de l'industrie.

Conclusion

La certification TensorFlow offre une opportunité unique aux personnes passionnées par l'apprentissage automatique de valider leurs compétences dans un format pratique et mondialement reconnu. Bien que l'examen soit clos pour le moment, le temps que l'équipe de TensorFlow évalue les prochaines étapes, la préparation des compétences nécessaires reste incroyablement utile. De plus, grâce aux certifications par rôle de DataCamp, vous pouvez toujours vous assurer que vous êtes sur la bonne voie pour votre carrière.

Que vous soyez étudiant, développeur ou data scientist, les certifications peuvent constituer une étape importante dans votre carrière. Ils peuvent tester vos connaissances fondamentales et vos compétences pratiques en apprentissage automatique, en construction de modèles TensorFlow, en vision par ordinateur et en traitement du langage naturel.

Pour vous lancer dans cette aventure, commencez par des cours fondamentaux comme notre Introduction à TensorFlow en Python. Ce cours vous permettra d'acquérir les compétences et les connaissances nécessaires en TensorFlow. Commencez votre parcours d'apprentissage dès aujourd'hui et faites un pas vers la présentation de votre expertise TensorFlow au monde entier.