机器学习和数据科学认证

机器学习是 21 世纪发展最快的技术之一。机器学习技术和应用的前景在所有行业中都在迅速增长，例如医疗保健、市场营销、金融、银行、交易、教育、基础设施等。由于 ML 的普及，对 ML 工程师的需求也在公司中呈指数级增长。每个人都希望将 ML 技术融入他们的业务，并将 ML 打造为关键的产品功能。ML 专业人士的需求量很大，并且在他们的职业生涯中能获得意想不到的薪资待遇。

机器学习是人工智能的一个子集，它使机器能够通过经验使用算法和统计模型进行学习。图像识别是机器学习的最佳示例之一，它可以帮助区分多个图像，根据颜色、位置等类别将它们分组。

此外，数据科学是一个研究领域，它帮助我们从结构化和非结构化数据格式中提取有用的数据。之后，这些提取的数据用于训练机器学习模型。因此，我们可以说数据科学是关于清理、准备和分析数据，而机器学习是数据科学的一个子领域。当我们谈论数据科学和机器学习的职业时，是的，这两种技术在 IT 和软件领域都有广阔的未来前景和巨大的就业机会。尽管各种机构和组织提供许多认证课程，但我们列出了一些信誉良好的 ML 和数据科学认证课程，这些课程一定会帮助您提升职业生涯。

最佳机器学习和数据科学认证

1. IBM 数据科学专业证书

作为一家顶尖的 IT 公司，IBM 在不同的讲师指导下提供此课程。它有助于您快速启动数据科学和机器学习的职业生涯。此外，它还有助于您构建数据科学技能、学习 Python、SQL 并构建 ML 模型。

本课程将帮助您学习

• 数据科学入门、数据科学家的角色和职责，以及像数据科学家一样思考和工作的处理方法。
• 使用 Python 导入和清理数据集、分析和可视化数据，并构建和评估机器学习模型和管道。
• 基于工具、编程语言、库等的理论和真实项目经验。

此认证提供的课程

• 什么是数据科学？
• 数据科学工具
• 数据科学方法论
• 面向数据科学、人工智能和开发的 Python
• 数据科学 Python 项目
• 面向数据科学的数据库和 SQL（带 Python）
• Python 数据分析
• Python 数据可视化
• Python 机器学习
• 应用数据科学顶点课程

此认证的优势

• 它提供与数据科学和 ML 相关的各种课程、讲座和视频。此外，除了 Coursera 的专业证书外，您还将获得 IBM 的数字徽章，以认可您在数据科学方面的熟练程度。
• 此认证课程可远程访问，因此您可以根据自己的日程安排随时学习。
• 此课程提供多种字幕，如英语、阿拉伯语、法语、葡萄牙语（欧洲）、意大利语、越南语、德语、俄语、土耳其语、西班牙语、波斯语、韩语。
• 动手项目，将帮助您建立一个作品集，向潜在雇主展示您的就业准备情况。

课程链接： 点击此处

2. 数据科学与机器学习开发认证

Udemy赞助了这门课程，由顶尖的 ML 和数据科学专家团队授课。本课程帮助您学习数据科学和 ML 中用于解决现实世界问题的强大工具。此认证可帮助您获得数据科学、ML 和深度学习方面的深入知识和技能。它涵盖了与这些技术相关的所有概念、项目需求以及用于在现实场景中实践您的技能的练习集。本课程通过讲座和交互式在线实验室，涵盖了解决复杂问题的所有基本概念。培训使用开源工具，并帮助您培养判断力和直觉，以应对实际业务需求和现实世界的挑战。

此认证的先决条件

• 对 Python 编程有基本了解
• 对线性代数等数学概念有初学者水平的了解，但非强制要求

课程模块如下

1. 机器学习入门
2. 探索和使用数据集
3. 机器学习算法回顾
4. 使用 Scikit 进行机器学习
5. 使用 Keras 和 TensorFlow 进行深度学习
6. 构建机器学习管道

本课程的优势

• 您将获得结业证书，可以将其添加到您的简历中以求职。
• 您可以通过手机和电视远程访问此课程。

此认证适合谁？

• 这是最适合任何想成为数据科学家或机器学习工程师的课程之一。
• 本课程为您提供分析技能，以便您可以领导分析师团队。
• 希望学习数据科学和 ML 技术的业务分析师 (BA)。
• 需要机器学习算法专业知识的信息架构师。
• 从事机器学习或人工智能领域的分析专业人士。
• 正在寻求在数据科学和机器学习领域建立职业生涯的毕业生。

课程链接： 点击此处

3. 数据科学与机器学习：做出数据驱动的决策

这门课程由最受欢迎的学习平台之一“Great Learning”提供，在顶尖MIT 教授的指导和行业从业者的指导下授课。此认证为您提供 ML 和数据科学技术的技能和知识，以帮助做出数据驱动的决策。本课程的课程为期 12 周，包含 3 个行业相关的动手项目和 15 多个案例研究，您可以将其展示在您的作品集中。本课程通过实践应用和案例研究，帮助您将 ML 和数据科学概念应用于现实世界中的例子。此外，本课程涵盖各种编程语言和工具，如Python、NumPy、Keras、TensorFlow、Scikit learns、Matplotlib 等。

课程周度课程安排

• 第 1-2 周：数据科学基础
• 第 3 周：理解非结构化数据
• 第 4 周：回归与预测在线大师班
• 第 5 周：回归与预测
• 第 6 周：在线大师班：Python 机器学习实战
• 第 7 周：分类与假设检验
• 第 8 周：深度学习
• 第 9 周：推荐系统
• 第 10 周：在线大师班：Python 机器学习实战
• 第 11 周：网络与图模型
• 第 12 周：预测分析

完成 12 周的课程后，您将获得麻省理工学院 (MIT) IDSS 的结业证书。此认证将帮助您在领先的 IT 公司找到工作。认证格式如下截图所示。

此认证适合谁？

• 数据科学家、数据分析师和希望将大量数据转化为可操作见解的专业人士。
• 早期职业专业人士和高级经理，包括技术经理、商业智能分析师、IT 从业者、管理顾问和业务经理。
• 拥有应用数学/统计学学术/专业培训的人员。缺乏这些经验的学员需要付出额外的努力，并由 Great Learning 提供支持。

此认证的优势

• 本课程让您可以向顶尖的 MIT 教授学习，并通过录制视频讲座来培养行业价值的技能。
• 本课程还提供周末支持，由数据科学和 ML 领域内的其他导师或专家提供。
• 完成本课程后，您将有资格获得麻省理工学院 (MIT) IDSS 的结业证书。
• 本课程提供 3 个项目和 15 多个案例研究的实践经验。

4. Google Cloud 平台上的 TensorFlow 机器学习专项课程

Google Cloud 提供此课程，旨在学习使用 Google Cloud 进行机器学习，以解决复杂的现实世界问题。本课程旨在帮助您理解基础到高级的机器学习概念和神经网络用例。此外，它侧重于各种监督学习方法、使用梯度下降的可推广解决方案以及为 ML 模型创建数据集。因此，本课程为您提供端到端机器学习的实践经验，以解决不同类型的 ML 问题。

此专项课程包含使用 Google 的 Qwiklabs 平台的动手实验室，您可以将其展示在您的简历中，以便在领先的组织中找到多份工作。

完成本课程和动手项目后，您将获得一份证书，可以与潜在雇主和您的职业网络分享。

整个专项课程分为 5 门课程，如下所示

• Google 如何做机器学习
• 开始机器学习
• Google Cloud 上的 TensorFlow
• 特征工程
• 机器学习的艺术与科学

额外福利

• 本课程提供可分享的专项课程和课程证书。
• 提供视频讲座和笔记的自定进度学习选项。
• 练习题和评分测验，提供反馈，以增强您在 ML 行业的信心。
• 评分编程作业，提供专家反馈。

注册： 每 2 个月在 Coursera 上一次

课程时长： 5 个月

教学模式： 在线

先决条件： 在开始本课程之前，您必须具备计算机科学与工程背景。

课程链接： 点击此处

5. 哈佛大学机器学习

本课程包含机器学习算法的核心概念、PCA、用于电影推荐系统的正则化技术等。此外，您将了解训练/样本数据以及如何使用它来进行训练过程以预测未来的准确输出。您还将学习如何使用数据集来发现潜在的预测关系。此外，本课程还有助于您了解过拟合以及如何避免过拟合的技术，例如交叉验证。

注册时间： 您可以通过edx 网站随时注册此认证。

课程费用： 免费提供。

课程时长： 大约 8 周

学习模式： 在线

先决条件： 本课程需要对 Python 编程语言有基本了解。

主要优势

除了全球有效的证书外，您还将了解机器学习的各个核心领域，例如

• 机器学习基础入门
• 过拟合知识以及如何使用交叉验证概念避免过拟合。
• 各种流行的机器学习算法及其在现实世界中的应用。
• 如何构建推荐系统
• 机器学习中的正则化技术是什么，为什么它很重要？

6. eCornell 机器学习证书

此认证 课程 专为让您接触学习各种 ML 算法以及如何使用 Python 部署它们而设计。通过结合数学和直觉，学生学习如何构建机器学习问题，并构建一个心智模型来理解数据科学家通过编程解决这些问题的方法。各种机器学习算法探讨了诸如k-近邻、朴素贝叶斯、回归树等概念的实现。

该计划使您能够实现实时数据算法，并通过 SVM（支持向量机）和集成方法进行调试和改进模型。此外，本课程还提供神经网络的内部工作原理及其构建以及对不同数据类型采用神经网络。本计划使用 Python 和 NumPy 库进行代码练习和项目。项目可以在Jupyter Notebooks 中提交和执行。

注册： 全年

费用： 3,600 美元或每月 565 美元

课程时长： 3.5 个月

教学模式： 在线

先决条件： Python