Специалисты по работе с данными могут использовать методы машинного обучения, чтобы помочь себе в выполнении задач. Вы можете получить сертификат по машинному обучению, чтобы приобрести новые навыки и продемонстрировать владение стандартными отраслевыми процедурами. Понимание того, что представляют собой эти сертификаты и чем они отличаются, поможет вам выбрать подходящий для вас и вашей карьеры. В этой статье мы рассмотрим, что такое сертификация машинного обучения, преимущества ее получения, восемь типов сертификаций и профессии, в которых используется машинное обучение.
Что такое сертификация по машинному обучению?
Сертификат машинного обучения - это сертификат, который вы получаете как специалист в области науки о данных и который показывает, что вы обладаете сильной теоретической базой и пониманием сложных компьютерных алгоритмов. Эти сертификаты могут показать, что вы привержены профессиональному развитию и прошли обучение, касающееся лучших практик, связанных с машинным обучением. Многие сертификационные курсы направлены на подготовку к карьере, поскольку не только знакомят с алгоритмами, но и рассказывают об их практическом использовании.
Преимущества получения сертификата по машинному обучению
Получение сертификата по машинному обучению имеет ряд преимуществ, например, улучшает ваше резюме и помогает вам привлечь внимание потенциальных работодателей. Сертификация может предоставить вам информацию о последних разработках в области алгоритмов и процессов и научить вас различным теориям, включая теорию игр и теорию информации. Эти курсы помогут вам освоить передовые методы работы с данными и могут позволить вам претендовать на должности высокого уровня и продвинуться по карьерной лестнице.
8 сертификатов по машинному обучению
Вот список из восьми сертификатов по машинному обучению, которые вы можете рассмотреть:
1. Сертификат IBM Machine Learning Professional
Этот сертификат машинного обучения, предлагаемый IBM, включает шесть курсов, в которых рассматриваются теоретические основы методов машинного обучения и их практическое применение. Вы можете пройти этот курс как с сильным опытом программирования, так и без него, что делает его доступным для широкого круга специалистов. Эта программа также включает в себя информацию о некоторых программах машинного обучения, которые вы можете использовать для разработки и создания собственных проектов, что позволит вам развивать свой профиль на протяжении всего курса.
2. Сертификат по машинному обучению от Стэнфорда
Этот 11-недельный курс, предлагаемый Стэнфордским университетом, охватывает базовую информацию, необходимую для сферы машинного обучения, включая математику и статистику. Специалисты по машинному обучению могут быть знакомы с этой хорошо зарекомендовавшей себя программой, которая предлагается на 10 языках. По мере прохождения программы преподаватели могут обсуждать основы алгоритмов машинного обучения и их применение в различных областях и профессиях, включая компьютерное зрение, работу со звуком, поиск информации в базах данных и медицину.
3. Программа профессионального сертификата по машинному обучению и искусственному интеллекту от MIT
Эта программа, предлагаемая Массачусетским технологическим институтом, может быть полезной как для профессионалов, знакомых с машинным обучением, так и для новичков в этой области. Предоставляет актуальную информацию, относящуюся к отраслям машинного обучения и искусственного интеллекта, в основном фокусируясь на алгоритмах и методах обработки и работы с большими данными. У вас также есть возможность расширить программу, чтобы выделить конкретную область, включая медицину, эффективное глубокое обучение или компьютерное зрение.
4. AWS Certified Machine Learning
Этот сертификат, предлагаемый компанией Amazon, является более конкретным, чем другие сертификаты. Его цель - улучшить ваши способности к проектированию, разработке и внедрению машинного обучения с использованием моделей в облаке AWS Cloud. Эта программа доступна на английском, корейском и китайском языках, чтобы привлечь более широкую аудиторию специалистов по работе с данными.
5. Сертификат по машинному обучению от Гарварда
Гарвардский университет предлагает эту программу сертификации по машинному обучению на основе курса, которая также является частью более крупного сертификата по науке о данных. В этом курсе вы можете получить представление о методах и алгоритмах, узнать, как использовать перекрестную валидацию и как создать систему рекомендаций. Вы также можете получить доступ к некоторым новым и возникающим алгоритмам, которые могут способствовать развитию ваших профессиональных навыков и знаний.
6. Профессиональный инженер машинного обучения от Google
Для того чтобы получить этот сертификат от Google, требуется лишь сдать экзамен, а не проходить целый курс. Этот тест измеряет ваши навыки и компетенции в области проектных решений, обработки данных и разработки моделей машинного обучения. Вы также можете автоматизировать эффективные конвейеры и оптимизировать свои решения, чтобы сдать экзамен. Хотя вы можете сдать этот тест, не записываясь на курсы, существуют материалы, которые помогут вам подготовиться.
7. Машинное обучение в Udacity
В этом курсе есть два модуля, в которых рассматриваются контролируемое и неконтролируемое обучение. Различные компании используют эти два различных способа машинного обучения для выполнения таких операций, как распознавание голоса и дифференциация спама в электронной почте. В этом курсе также рассказывается о том, какие программы можно использовать для имитации человеческого обучения и мозговой активности. Этот бесплатный четырехмесячный курс может стать отличной возможностью для опытных и начинающих специалистов по работе с данными.
8. Сертификат eCornell по машинному обучению
Этот сертификат, предлагаемый Корнельским университетом, готовит вас к использованию различных программ для кодирования как аспекта машинного обучения с помощью курса продолжительностью три с половиной месяца. Вы можете изучить, как создавать ментальные модели, чтобы понять подходы различных специалистов по изучению данных и перенять их методы программирования. Вы также можете изучить концепции реализации, такие как деревья регрессии, чтобы лучше понять практическое применение алгоритмов. При получении этого сертификата вы также можете попрактиковаться в отладке и улучшении моделей машинного обучения.
В каких профессиях используется машинное обучение?
Если вы рассматриваете возможность получения сертификата по машинному обучению для того, чтобы начать карьеру в этой отрасли, вы можете выбрать несколько вариантов работы, в том числе:
Инженер машинного обучения
Инженеры машинного обучения создают алгоритмы и самозапускающиеся программы для выявления и расшифровки закономерностей. Эти специалисты анализируют большие объемы данных для контроля и прогнозирования результатов в работе программных продуктов с целью повышения точности работы программ. Несмотря на то, что это новая и развивающаяся область, инженеры машинного обучения выполняют задачи, схожие с задачами data scientist'ов. Инженерам машинного обучения полезно обладать определенными навыками, в том числе:
-
Понимание компьютерного программирования и языков программирования
-
Моделирование и оценка данных
-
Исследование и анализ
-
Разработка и проектирование программного обеспечения
Инженер глубокого обучения
Инженеры по глубокому обучению - это компьютерные ученые, которые специализируются на использовании глубокого обучения для выполнения задач программирования, связанных с технологиями и операциями искусственного интеллекта (ИИ). Их работа специализируется на создании программного обеспечения, имитирующего функции человеческого мозга, для создания реалистичных и инновационных решений ИИ. В их должностные обязанности может входить создание планов проектирования систем и программ и выяснение того, как интегрировать программы и машины.
Аналитик данных
Аналитики данных преобразуют сложные данные в понятную информацию. Они используют инструменты анализа данных, чтобы помочь клиентам тщательно изучить и выявить тенденции. В их должностные обязанности может входить извлечение данных, проектирование и разработка алгоритмов и кодирование. Некоторые из их других обязанностей включают:
-
Выполняют анализ для определения качества данных
-
Проведение анализа для понимания смысла данных
-
создание отчетов по результатам анализа и представление их своим клиентам
-
Удаление испорченных данных
Специалист по изучению данных
Специалисты по работе с данными, как и инженеры машинного обучения, работают с большими массивами данных для решения сложных задач. Однако они используют навыки моделирования, математики, программирования и статистики для расшифровки закономерностей и разработки процессов моделирования данных и прогностических моделей. Это позволяет им проводить индивидуальные анализы для своих клиентов и работодателей. Их прогностические модели могут помочь клиентам принимать объективные бизнес-решения на основе информации, полученной учеными по данным.
Инженер по обработке данных
Как и представители других профессий, сертифицированных в области машинного обучения, инженеры по обработке данных работают с массивами данных, хотя их обязанности соответствуют очистке и транспортировке сложной информации. Они агрегируют и организуют данные для того, чтобы перенести их в хранилища данных. Они соединяют данные из одной системы в другую, чтобы data scientist мог использовать их для разработки процессов и моделей.
- indeed.com
Поделиться
