| 摘要：机器学习（ML）技能需求量很大，因为组织希望利用潜在的好处和用例，例如产品增强、语音和图像识别、目标营销、欺诈检测和自然语言处理等。 |
机器学习（ML）技能需求量很大，因为组织希望利用潜在的好处和用例，例如产品增强、语音和图像识别、目标营销、欺诈检测和自然语言处理等。
随着对熟悉机器学习的开发人员需求的增加，机器学习课程和认证的重要性越来越大，为组织和个人提供了更多的价值。计算机技术行业协会是全球IT专业人士的倡导组织，该协会表示，机器学习是十大最受欢迎的技能之一。CompTIA表示：“并不是每个软件开发人员都会直接编写基本的人工智能算法，但越来越多的软件应用程序将在某种程度上采用机器学习。开发人员应该了解不同的ML技术和库。”
在2024年3月的一份报告中，就业市场Upwork将机器学习的一个重要方面列为2024年第二大最需要的数据科学和分析技能，也是增长最快的技能之一。Upwork表示，人工智能和机器学习子类别在2023年第四季度同比增长了70%。
所有这些都应该促使技术人员和其他专业人士至少考虑获得一个或多个机器学习认证。我与技术专家和招聘经理进行了交谈，以了解在机器学习课程中应该寻找什么，以及哪些认证可以为寻求职业发展的开发人员提供帮助。
机器学习认证比以往任何时候都更重要
人工智能产品领先制造商Relyir Artificial Grass的IT经理John Thompson说，“机器学习认证值得考虑，因为它们提供结构化的学习，以及对ML中涉及的复杂算法、技术和方法的深刻理解。”
Thompson说：“此外，它们可以证明个人的技能，通常会带来更好的工作前景或晋升。当今企业正在经历的快速数字化转型推动了对这些认证的需求。企业在利用机器学习进行预测分析、自动化和决策功能方面发现了巨大的价值，因此越来越多地寻求经过认证的机器学习专业人士来推动这些计划。”
TheProcessHacker的自动化顾问兼首席运营官DevChandra表示，机器学习认证“当然值得获得，因为它为个人提供了特定的知识和技能，使他们更容易在人工智能、数据分析和技术驱动运营等高需求领域找到工作。”
Chandra说：“这些认证的驱动因素是对专业技能的需求不断升级。随着企业越来越多地利用大数据，通过机器学习理解、解释和应用数据的能力是非常宝贵的。这种不断增长的需求转化为认证专业人士的竞争优势。”
商业服务提供商LLCAttorney的首席技术官JavierMuniz表示，机器学习认证对那些希望提高自己的能力或专业化的人很有价值。
Muniz说：“随着业务流程和实践越来越多地融入人工智能和机器学习功能，对这些技术的详细了解可以使候选人更具竞争力，并有可能帮助他们在被聘用后取得优于基准的业绩。”
雇主需要的机器学习技能
Muniz表示，对机器学习认证的需求是由各个行业的公司对人工智能的依赖和投资日益增加所驱动的。了解这些复杂系统背后的机制对于充分发挥其潜力至关重要，而获得认证的个人通常更了解最新的前沿发展。
他指出，对于组织来说，拥有拥有机器学习认证的员工是一项宝贵的资产，可以帮助他们推动创新，指导智能决策过程。金融科技和医疗保健等行业的公司正在从人工智能和机器学习中获益，让人们获得机器学习技能认证非常重要。
信用卡推荐平台提供商FinlyWealth的创始人兼首席执行官KevinShahnazari表示：“我在这个领域亲眼目睹了机器学习认证的价值，机器学习认证是无价的。在这个快速发展的领域，认证为专业人士提供了一个结构化的途径，让他们获得并验证自己的专业知识。“公司希望确保他们有一种识别熟练的机器学习从业者的方法，而认证提供了一个基准。”
NetSpeedCanada的全栈开发人员TharinduFernando表示，机器学习认证“绝对值得获得”。NetSpeedCanada是一家提供数据帮助客户选择最佳互联网计划的网站，专门开发医疗保健领域的网站、应用程序和平台。在我从事各种技术项目的经验中，包括为医疗保健行业开发网站和应用程序，我亲眼目睹了这些认证如何提高专业人士的可信度和技能。”
Fernando表示，在医疗保健领域，越来越需要既了解机器学习的技术方面又了解机器学习实践方面的专业人士。
现实世界的经验和证书是相辅相成的
当然，单凭证书并不一定能获得工作机会。对于技术专业人员来说，使用机器学习工具的经验也很有价值。
Chandra说，“机器学习认证可以作为晋升、加薪的催化剂，并丰富对数据驱动决策的理解。也就是说，虽然认证可以是一个积极的区别，但重要的是要记住，它们只是一个更大难题的一部分。”
他认为，在这个不断发展的领域，现实世界的经验、解决问题的能力和持续学习同样重要。
IT服务公司TEKsystems的首席技术官RamPalaniappan说：“你需要在机器学习模型、算法和数据管理方面获得基础和现实世界的专业知识。机器学习开发和部署的成功是基于准确性来衡量的。机器学习的准确性通过迭代提高，这需要对数据和模型有很强的了解。说到认证，如果你已经有了一份机器学习工程方面的工作，你就不需要它了。您将始终能够解释不同的场景以及您如何帮助机器学习算法执行。然而，如果你正在寻找机器学习工程方面的入门职位，那么证书在让你获得面试机会方面起着关键作用。”
流行的机器学习认证
机器学习认证的价值源于它所涵盖的技能范围以及机器学习工具或平台的特点。据专家介绍，以下五种是最受欢迎的。
1.AWS认证机器学习-专业
AWS认证机器学习——来自云提供商亚马逊网络服务（AWS）的专业证书，可帮助组织识别和培养具有实施云计划关键技能的人才。获得该认证验证了在AWS上构建、培训、调优和部署机器学习模型方面的专业知识。
该认证适用于从事开发或数据科学工作的人员，并且具有一年以上在AWS云中开发、架构或运行机器学习或深度学习工作负载的经验。AWS建议候选人至少有两年在AWS云中开发、架构和运行机器学习或深度学习工作负载的实践经验，能够表达基本机器学习算法背后的直觉，具有执行基本超参数优化的经验以及其他能力。
2.Databricks认证机器学习专家
据Databricks称，Databricks认证机器学习专业认证考试评估个人使用Databricks机器学习的能力，以及在生产任务中执行高级机器学习的能力。这包括跟踪、版本和管理机器学习实验以及管理机器学习模型生命周期的能力。
此外，认证考试评估候选人实施部署机器学习模型的策略的能力。最后，评估候选人构建监测解决方案以检测数据漂移的能力。通过认证考试的个人可以使用Databricks机器学习执行高级机器学习工程任务。
3.谷歌云专业机器学习工程师
谷歌云表示，专业的机器学习工程师使用谷歌云技术构建、评估、生成和优化机器学习模型，并具有经过验证的模型和技术知识。谷歌云专业机器学习工程师认证确保机器学习工程师能够处理大型、复杂的数据集，并创建可重复使用的代码；在整个机器学习模型开发过程中考虑负责任的人工智能和公平性；并与其他工作角色密切合作，以确保基于机器学习的应用程序的长期成功。
谷歌云表示，获得谷歌云专业认证的机器学习工程师还必须具备强大的编程技能和数据平台和分布式数据处理工具的经验。该专业人员还应精通模型架构、数据和机器学习管道创建以及指标解释等领域。通过培训、再培训、部署、调度、监控和改进模型，机器学习工程师可以设计和创建可扩展的解决方案。
4.微软认证：Azure数据科学家助理
来自微软的Azure数据科学家助理认证为候选人准备了管理数据摄取和准备，模型训练和部署，以及使用Python，Azure机器学习和MLflow的机器学习解决方案监控。它是为数据科学家设计的。根据微软的说法，该认证的候选人应该具有应用数据科学和机器学习在Azure上实现和运行机器学习工作负载的主题专业知识。
该职位的职责包括为数据科学工作设计和创建合适的工作环境；探索数据;训练机器学习模型；实现管道;运行作业为生产做准备；管理、部署和监控可扩展的机器学习解决方案。候选人应具有使用Azure机器学习和MLflow的数据科学知识和经验。
5.斯坦福大学机器学习专业
由在线学习平台Coursera提供的三门课程机器学习专业课程是DeepLearning合作创建的基础在线课程。人工智能和斯坦福在线。这个初学者友好的程序教授机器学习的基础知识，以及如何使用它来构建人工智能应用程序。
该课程广泛介绍了现代机器学习，包括监督学习、无监督学习，以及硅谷在人工智能和机器学习创新方面使用的最佳实践。具体来说，课程涵盖的领域包括用Python构建机器学习模型；为预测和二元分类任务创建和训练监督模型；以及使用TensorFlow构建和训练神经网络以执行多类分类。
编辑：Harris
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