Machine Learning – 10 accelererede kurser til at kickstarte din karriere
15 juni, 2023
Maskinlæring (ML) er tæt forbundet med datalogi og kunstig intelligens (AI) og har potentialet til at transformere mange brancher. Fra dataanalyse til afsløring af svig, prædiktiv vedligeholdelse og videnskabelig forskning synes dens anvendelser uendelige.
Hvis du gerne vil tage din it-karriere til det næste niveau eller omskole fra bunden, er her 10 certificeringskurser, der giver dig et forspring i hurtigt udviklende industri.
- Amazon Web Services (AWS) — Certificeret maskinlæring: Specialitet (3 dage)
- BCS — Foundation Award - Machine Learning (2 dage)
- Databricks — Apache Spark til Machine Learning og Data Science (2 dage)
- Google — Cloud Professional Machine Learning Engineer (2 dage)
- Google — Avanceret maskinlæring med TensorFlow på Google Cloud Platform (2 dage)
- Google — Machine Learning på Google Cloud Platform (2 dage)
- IBM — Datavisualisering og Machine Learning med Python (2 dage)
- IBM — Machine Learning Rapid Prototyping med IBM Watson Studio (2 dage)
- Microsoft – implementering af en løsning til maskinel indlæring med Microsoft Azure Databricks (2 dage)
- SAS — Certified AI and Machine Learning Professional (2 dage)
Hvorfor er Machine Learning så vigtigt?
Dens mange applikationer kan strømline virksomheder overalt. Her er blot nogle af dem:
- Dataanalyse: Machine Learning algoritmer kan bruges til at analysere store og komplekse datasæt, identificere mønstre og lave forudsigelser, der er vanskelige eller umulige for mennesker at identificere.
- Automatisering: ML kan automatisere opgaver og processer, forbedre effektiviteten og reducere behovet for menneskelig indgriben. Dette kan føre til omkostningsbesparelser og øget produktivitet.
- Personalisering: Machine Learning kan bruges til at tilpasse produkter og tjenester til individuelle brugere, forbedre brugeroplevelsen og øge kundetilfredsheden.
- Prædiktiv vedligeholdelse: ML kan bruges til at forudsige, hvornår maskiner og udstyr sandsynligvis vil svigte, hvilket gør det muligt at udføre forebyggende vedligeholdelse, før der opstår dyre nedbrud.
- Afsløring af svindel: Machine Learning kan bruges til at identificere svigagtige aktiviteter og transaktioner, hvilket hjælper med at beskytte virksomheder og enkeltpersoner mod økonomiske tab.
- Medicinsk diagnose: ML kan bruges til at analysere medicinske data, hjælpe med at identificere potentielle sundhedsrisici og diagnosticere medicinske tilstande.
- Videnskabelig forskning: Machine Learning kan bruges til at analysere videnskabelige data, hjælpe med at identificere mønstre og lave forudsigelser, der kan føre til nye opdagelser og gennembrud.