Topp 5 maskininlärningskurser för 2022

I den digitala tidsåldern har vi fler datamängder än någonsin tidigare – vår sökmotorhistorik, online-shoppingbeställningar, fotografier på sociala medier. Maskiner samlar in, analyserar och lär oss av datauppsättningar som vi skapar genom att helt enkelt leva vårt liv i modernitet och engagera oss i teknik.

Maskininlärning är en metod för dataanalys som automatiserar analytisk modellbyggnad och använder algoritmer för att känna igen information i datauppsättningar, utan att datorn programmeras för att göra det. Ju mer data maskinen har, desto starkare blir dess autonoma beslutsfattande.

Vikten av kunskap kring maskininlärningsfärdigheter har blivit tydlig som personliga inslag i teknikutvecklingen och kommer att bli ännu viktigare i framtiden. Våra utvalda topp 5 machine learning-kurser ger dig insikt om hur.

Våra topp 5 ML-kurser inkluderar:

• Amazon Web Services (AWS) Certifierad maskininlärning - Specialitet
• Amazon Web Services (AWS) Certifierad Big Data - Specialitet
• Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate
• Logiska operationer Big Data Essentials Bootcamp
• Google Cloud-certifierad professionell dataingenjör

 

Kolla in följande blogg för mer information om hur du startar din ML-karriär:

 

AmazonWeb Services (AWS) certifierad maskininlärning - Specialitet

Längd: 3 dagar

Tenta: MLS-C01

 

Genom att uppnå AWS Certified Machine Learning - Speciality-certifiering har du färdigheterna att stödja tillväxten av ditt företag genom att utveckla maskininlärningsmodeller, funktionsteknik, dataanalys och hyperparameteroptimering.

 

Du kan avskräcka från externa hot genom att välja lämpliga ML-metoder och AWS-tjänster för att implementera ML-lösningar i AWS Cloud.

 

Förutsättningar: Innan du går denna accelererade kurs rekommenderar vi att du har följande:

• Ett till två års erfarenhet av att utveckla, skapa eller köra arbetsbelastningar för ML/djupinlärning på AWS Cloud
• Förmågan att uttrycka intuitionen bakom grundläggande ML-algoritmer
• Erfarenhet av att utföra grundläggande hyperparameteroptimering
• Erfarenhet av ML och ramverk för djupinlärning
• Förmågan att följa bästa praxis för modellutbildning
• Förmågan att följa bästa praxis för driftsättning och drift

Amazon Web Services (AWS) Certifierad Big Data - Specialitet

Längd: 4 dagar
Tenta: BDS-C00

På den här accelererade specialkursen får du lära dig hur du använder molnbaserade big data-lösningar, använder visualiseringsprogram, styr minnesanalys och hanterar och bearbetar data.

Förutsättningar: Innan du går denna accelererade kurs bör du ha minst två års erfarenhet av AWS-teknik och kunna:

• Självständigt definiera AWS arkitektur och tjänster och förstå hur de integreras med varandra
• Definiera och skapa AWS big data-tjänster och förklara hur de passar in i datalivscykeln för insamling, inmatning, lagring, bearbetning och visualisering

Du bör också ha minst fem års erfarenhet inom ett dataanalysområde och förstå:

• Så här styr du åtkomsten till säkra data
• Ramverken som ligger till grund för storskaliga distribuerade system som Hadoop/Spark och MPP-data
• Lager
• Verktygen och designplattformarna som möjliggör behandling av data från flera heterogena källor med differensfrekvenser (batch/realtid)
• Så här utformar du en skalbar och kostnadseffektiv arkitektur för att bearbeta data

 

 Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate

Längd: 4 dagar
Tenta: DP-200 och DP-201

Genom den här accelererade Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate-kursen blir du certifierad för att hantera datasäkerhet och felsöka Azure-datalösningar. Du får lära dig hur du utformar programvara för att skydda ditt företag och implementera snabb haveriberedskap.

Som Microsoft Azure Data Engineer Associate kan du hantera och utforma både datasäkerhets- och datalösningar samt databehandling.

Förutsättningar: Innan du går den här kursen bör du ha teknisk kunskap som motsvarar Azure Fundamentals-certifiering.

 

Logiska operationer Big Data Essentials Bootcamp

Varaktighet: 3 dagar
Tenta: Det finns ingen tentamen för denna accelererade kurs.

Denna kurs är perfekt för utvecklare, arkitekter eller tekniska chefer som vill implementera och arkitekt big data-system. På 3 dagar får du lära dig att skapa och köra Big Data-system med labbåtkomst på heltid så att du kan lära dig när det passar dig.

Förutsättningar: Innan du deltar i den här kursen bör du vara bekant med minst ett programmeringsspråk och vara bekväm med att arbeta med ett kommandoradsgränssnitt.

 

Google Cloud-certifierad professionell dataingenjör

Varaktighet: 5 dagar
Tenta: Google Cloud Certified Professinal Data Engineer examen

Den här kursen är idealisk för en erfaren utvecklare som ansvarar för att hantera stordataomvandningar. På tre dagar får du lära dig färdigheterna hos en professionell dataingenjör, inklusive: hur du utformar och bygger databehandlingssystem och möjliggör datadrivet beslutsfattande.

Förutsättningar: Det finns inga formella förutsättningar för denna kurs. Google rekommenderar dock att du har:

• Minst tre års branscherfarenhet, inklusive ett eller flera års design och hantering av lösningar med hjälp av GCP
• Ett års erfarenhet av något av följande:
• Ett vanligt frågespråk som SQL Extract
• Datamodellering
• Maskininlärning
• Ett vanligt programmeringsspråk som Python

 

Maskininlärning i den verkliga världen

Det är ingen överdrift att säga att vi möter Maskininlärningsteknik dagligen. Våra banker övervakar säkerheten för transaktioner, streamingwebbplatser föreslår vilken video du vill titta på härnäst, och din e-postleverantör sårar genom din inkorg - separerar skräppost så att du inte behöver.

Datautmatning från maskininlärning är mer personlig än vanliga datamängder och har långsamt blivit ett användbart verktyg som många inte ens har märkt.

Ett enkelt, dagligt möte med Maskininlärning som vi kanske har förbisett är sökmotorresultat. Sökmotorer använder komplexa algoritmer, historiska sökdata för att bestämma komplexa sökfrågor.

Till exempel, att söka efter "naglar" på en sökmotor ger två potentiella alternativ, sökmotorn måste förstå om användaren behöver se några inspirerande bilder för sin nagellack eller en lista över hårdvaruaffärer nära dem.

Genom att använda komplexa maskininlärningsalgoritmer kan smart förutsäga vilken typ av "spik" användaren söker efter, utan någon extra detalj som anges i sökfältet. Om sökmotorn visar ett oönskat resultat kanske användaren inte väljer vad datorn förutsåg.

Detta användarresultat är nya data som datorn kan använda för framtida beslutsfattande - smarta saker!

 

Vilka färdigheter behövs för karriär inom maskininlärning?

Fem färdigheter som är avgörande för att stödja en karriär inom maskininlärning är:

1) Förståelse för kärnbegrepp inom datavetenskap

Även de grundläggande principerna för maskininlärning kräver behovet av en djupgående förståelse av flera datavetenskapliga begrepp. Du måste förstå en rad principer för programvaruteknik för att bygga en effektiv och skalbar applikation

2) Datamodellering och dataanalys

Att kunna upptäcka mönster och dissekera datauppsättningar är avgörande för att du ska kunna utveckla de databaser och modeller som behövs för att din maskin kontinuerligt ska lära sig och anpassa sig

3) Förståelse för algoritmteori och maskininlärningsalgoritmer

En framgångsrik karriär inom maskininlärning kräver inte bara en förståelse för avancerade algoritmer som linjär regression, gradientnedstigning och kvadratisk programmering, utan när de ska tillämpas.

4) Tillämpad matematik, särskilt statistik

En grundlig förståelse för sannolikhet och statistik kommer att vara avgörande för att hjälpa dig att bygga din karriär. Att förstå de olika algoritmer som är tillgängliga för dig hjälper din maskin i deras beslutsprocess.

5) Kunskaper i programmeringsspråk

Att kunna programmera komplexa lösningar med ett av dessa programmeringsspråk rekommenderas: Python, Scala, Java, R, JavaScript, Lisp eller C++.

 

De bästa karriärvägarna inom maskininlärning

Google, Facebook och Uber använder alla maskininlärningselement i sina produkter. Att arbeta med några av de mest framgångsrika företagen inom teknik ger otroliga möjligheter.

Storleken på dessa företag innebär att de kan utveckla starkare AI-teknik som du kan vara i centrum för.

Från Big Data Engineer till Machine Learning Engineer kommer rollerna inom Maskininlärning utan tvekan att fortsätta att blomstra tillsammans med vetenskapen.

Maskininlärning är den artificiella intelligensen (AI) i hjärtat av så många utvecklande tekniker som vi ansluter till. Det finns olika sätt att få färdigheter i maskininlärning och våra maskininlärningskurser är det bästa sättet att komma igång. De är flexibla, tidseffektiva och erbjuder olika inlärningsmöjligheter.

Utveckla din maskininlärningsförståelse och karriär genom våra kurser idag.

 

Genomsnittlig lön inom maskininlärning

En startlön för en karriär inom maskininlärning är generös, uppskattad till cirka £ 35,000 per år. Med tid och erfarenhet, den genomsnittliga inkomsten för Machine Learning Engineers i Storbritannien tots upp till (minst) £ 53,000 per år. Detta är en karriärmöjlighet med mycket att erbjuda.

Några av de största globala företagen använder Maskininlärning i framkant av sina produkter - maskiner lär sig! Toppföretag över hela världen noterar den verkliga potentialen i Maskininlärning och ger karriärmöjligheter att matcha.

 

Få ML-certifierat

Firebrand Training är en officiell utbildningsleverantör för en rad världsberömda certifieringsorgan, inklusive Microsoft, Amazon Web Services (AWS) och Logical Operations.

Att bli certifierad hos oss innebär att du får acess till officiell examen och kursprogram, lära av certifierade instruktörer och träna i en distraktionsfri miljö.

Vi erbjuder en rad ML-kurser - detta är bara våra topp 5! Följ länken nedan för att se vad mer vi har att erbjuda.