Guida a certificazioni e attestati PyTorch

Nel campo in continua evoluzione dell'intelligenza artificiale, PyTorch è emerso come una delle piattaforme di riferimento per sviluppare modelli di machine learning e deep learning. Questo articolo è una guida completa per capire attestati e certificazioni legati a PyTorch. Approfondiremo l'utilità di imparare PyTorch, chiariremo la differenza tra certificazioni e attestati, esploreremo i corsi migliori e parleremo del contesto più ampio delle certificazioni in data & AI.

Perché è utile imparare PyTorch?

Imparare PyTorch non significa solo padroneggiare una libreria: vuol dire aprirsi a un mondo di opportunità nei campi del machine learning (ML) e del deep learning (DL). Queste tecnologie sono il cuore dell’innovazione nell’IA, dai veicoli autonomi alla medicina personalizzata, e rendono le competenze in questi ambiti molto richieste.

Machine Learning e Deep Learning offrono grandi carriere

Le carriere nel machine learning e nel deep learning offrono prospettive solide, con grandi opportunità di crescita e stipendi elevati. I settori dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML) stanno crescendo rapidamente, con i lavori in AI e ML aumentati di quasi il 75% negli ultimi quattro anni. È probabile che questa tendenza continui, rendendo le carriere in questi ambiti sempre più richieste e redditizie.

Guardando ai dati occupazionali, si vede che i machine learning engineer, uno dei ruoli di punta nell’IA, hanno un’imponente retribuzione mediana. Ad esempio, lo stipendio di un machine learning engineer può arrivare fino a 200.000 $, con molte posizioni in AI e ML che superano i 100.000 $. Questi ruoli non sono solo remunerativi, ma anche fondamentali per spingere l’innovazione tecnologica in vari settori, dalla sanità e l’istruzione alla finanza e al retail.

Inoltre, le prospettive occupazionali per machine learning e intelligenza artificiale sono estremamente positive, con una forte crescita della domanda di professionisti con queste competenze. Secondo il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, le professioni informatiche e tecnologiche cresceranno di circa il 15% dal 2021 al 2031, molto più velocemente della media nazionale di tutte le professioni.

PyTorch è la libreria di deep learning più popolare

Grazie alla sua interfaccia intuitiva e al grafo computazionale dinamico, PyTorch è diventato il preferito di ricercatori e sviluppatori. La sua popolarità non è solo aneddotica: molte indagini tra sviluppatori e statistiche di download dei pacchetti indicano PyTorch come una delle librerie di machine learning e deep learning più usate, insieme a scikit-learn, TensorFlow e Keras. PyTorch conta quasi 400.000 utenti attivi su GitHub e 75,4k stelle.

I framework Python più popolari per la data science, che mostrano la crescita di PyTorch - fonte

Certificazioni e attestati PyTorch

Sebbene PyTorch in sé non offra certificazioni formali, il panorama è ricco di attestati e corsi pensati per fornire a chiunque competenze pratiche nell’uso di PyTorch per progetti di machine learning e deep learning. Prima di entrare nei corsi, vale la pena chiarire la differenza tra certificazioni e attestati.

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Certificazioni PyTorch vs. attestati PyTorch

È fondamentale distinguere tra certificazioni e attestati. Le certificazioni prevedono spesso una valutazione completa da parte di un ente riconosciuto, mentre gli attestati in genere indicano il completamento di un corso o di una serie di corsi. Nel contesto di PyTorch, anche se non esistono certificazioni formali, numerosi attestati di alta qualità possono rafforzare in modo significativo le tue competenze e il tuo curriculum. Ancora più importante, esistono molte certificazioni specifiche per ruolo che includono PyTorch e altri strumenti di data & AI, come vedremo più avanti nell’articolo.

I migliori attestati e corsi PyTorch

Iniziare un percorso di apprendimento con PyTorch non deve essere scoraggiante! Qui sotto trovi un elenco di corsi pratici e attestati DataCamp per muovere i primi passi con PyTorch.

Deep Learning in Python Skill Track

• Cos’è?: Un percorso completo sul deep learning con PyTorch in Python, dai concetti fondamentali a quelli avanzati.
• Durata: 16 ore.
• Competenze chiave acquisite: Creazione e deploy di modelli di deep learning per varie applicazioni usando PyTorch.
• Istruttore: Più docenti, ciascuno specializzato in diversi aspetti del deep learning.
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da 12,42 $/mese
• Attestato rilasciato: Statement of Accomplishment al completamento.

Intermediate Deep Learning with PyTorch Course

• Cos’è: Un corso su tecniche avanzate di deep learning con PyTorch, incentrato su CNN e RNN.
• Durata: Circa 4 ore.
• Competenze chiave acquisite: Addestramento di reti neurali robuste, implementazione di architetture, regolarizzazione, dropout, scheduling del learning rate, classificazione di immagini, previsione di serie temporali.
• Istruttore: Michał Oleszak, Machine Learning Engineer
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da 12,42 $/mese
• Attestato rilasciato: Statement of Accomplishment al completamento.

Introduction to Deep Learning in PyTorch Course

• Cos’è: Un’introduzione al deep learning con PyTorch: come costruire reti neurali e regolare gli iperparametri per problemi di classificazione e regressione.
• Durata: 4 ore.
• Competenze chiave acquisite: Comprendere deep learning vs. machine learning, training di reti neurali, creazione di funzioni di perdita, uso di TorchMetrics per valutare i modelli, risoluzione di classificazione e regressione con deep learning su dati tabellari e immagini.
• Istruttore: Maham Khan, Senior Data Scientist
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da 12,42 $/mese
• Attestato rilasciato: Statement of Accomplishment al completamento.

Deep Learning for Text With PyTorch Course

• Cos’è: Un corso sull’applicazione del deep learning all’elaborazione del testo con PyTorch, che copre preprocessing, codifica e costruzione di modelli per classificazione e generazione.
• Durata: 4 ore.
• Competenze chiave acquisite: Tecniche di preprocessing del testo (tokenizzazione, stemming, lemmatizzazione), uso di CNN e RNN per la classificazione del testo, generazione di testo con RNN e GAN, uso di modelli pre-addestrati per la classificazione del testo, comprensione dell’architettura Transformer.
• Istruttore: Shubham Jain, Data Scientist
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da 12,42 $/mese
• Attestato rilasciato: Statement of Accomplishment al completamento.

Deep Learning for Images with PyTorch Course

• Cos’è: Un corso dedicato all’uso di PyTorch per attività su immagini come classificazione, object detection, segmentazione e generazione di immagini con modelli di deep learning.
• Durata: 4 ore.
• Competenze chiave acquisite: Classificazione di immagini con CNN, rilevamento oggetti con bounding box, segmentazione con maschere e generazione di immagini con GAN.
• Istruttore: Michał Oleszak, Machine Learning Engineer
• Costo: Incluso in DataCamp Premium, a partire da 12,42 $/mese
• Attestato rilasciato: Statement of Accomplishment al completamento.

Preparati alla certificazione PyTorch con il nostro cheat sheet Deep Learning with PyTorch

Oltre PyTorch: certificazioni per ruolo

Pur essendo preziose, le competenze legate agli strumenti si affiancano a un panorama professionale in cui, spesso, le certificazioni basate sul ruolo sono considerate ancora più rilevanti. Capire l’interazione tra padronanza degli strumenti e competenze per ruolo può guidare il tuo percorso di apprendimento verso direzioni più strategiche e di impatto.

Il valore delle certificazioni basate sugli strumenti

Le certificazioni basate sugli strumenti, come quelle offerte da AWS, Tableau o Azure, convalidano le tue competenze tecniche su piattaforme o tecnologie specifiche. Sono particolarmente utili per dimostrare esperienza con strumenti ampiamente adottati nei vari settori. Il loro limite è che si concentrano sull’uso di quegli strumenti specifici, più che sulle meta-competenze necessarie per avere successo in un particolare ruolo.

Il valore delle certificazioni basate sul ruolo

Le certificazioni basate sul ruolo, invece, valutano la tua capacità di svolgere funzioni lavorative specifiche e sono progettate per prepararti a particolari ruoli nell’industria tech. Queste certificazioni hanno spesso un peso significativo perché implicano un set di competenze completo, che va oltre l’uso dei singoli strumenti.

Certificazioni specifiche per ruolo con DataCamp

DataCamp offre certificazioni specializzate, su misura per i diversi ruoli nella professione dei dati, per permetterti di convalidare le tue competenze e rafforzare la tua posizione nel percorso professionale scelto. DataCamp offre queste certificazioni gratuitamente agli abbonati Premium.

Data Analyst Certification

• Destinatari: Perfetta per chi vuole padroneggiare l’analisi dei dati con Python, R, SQL e Tableau.
• Aree di apprendimento principali: Copre ambiti critici come manipolazione dei dati, visualizzazione e analisi statistica, fornendo la capacità di estrarre insight di valore dai dati.
• Struttura del programma: Un mix di corsi, esercizi pratici e progetti che assicura una comprensione approfondita dei principi dell’analisi dei dati.

Data Scientist Certification

• Destinatari: Rivolta agli aspiranti data scientist, è focalizzata su competenze essenziali come analisi statistica, machine learning e data wrangling.
• Aree di apprendimento principali: Il curriculum spazia dall’analisi esplorativa, al machine learning e deep learning, fino ad aree specialistiche come il natural language processing (NLP).
• Struttura del programma: Approfondisce pratiche e strumenti della data science, con progetti pratici per consolidare l’apprendimento.

Data Engineer Certification

• Destinatari: Per chi è appassionato di data engineering, si concentra sulla creazione di infrastrutture e pipeline di dati scalabili.
• Aree di apprendimento principali: I partecipanti esploreranno l’elaborazione di big data, utilizzeranno strumenti di data engineering (come Spark) e approfondiranno la gestione dei database.
• Struttura del programma: Unisce teoria e pratica, preparando a costruire sistemi efficaci di archiviazione ed elaborazione dei dati.

Con queste certificazioni, DataCamp non solo verifica le tue competenze, ma aumenta in modo significativo la tua credibilità professionale, offrendo un percorso strutturato per padroneggiare le capacità specifiche del ruolo nel campo dei dati.