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Les machine learning certification peuvent vous aider 脿 vous d茅marquer des autres candidats pour des emplois en science des 诲辞苍苍茅别蝉 et en programmation. Elles peuvent vous aider 脿 d茅montrer vos connaissances, votre exp茅rience et votre cr茅dibilit茅 dans le domaine de l'apprentissage automatique. Dans l'article suivant, vous d茅couvrirez six certifications et programmes populaires en apprentissage automatique et apprendrez comment choisir celui qui vous convient.

Si vous 锚tes pr锚t 脿 commencer imm茅diatement et 脿 obtenir des titres reconnus par les employeurs de la part des experts de DeepLearning.AI et de l'Universit茅 Stanford, envisagez de consacrer deux mois pour suivre la Sp茅cialisation en apprentissage automatique en ligne et 脿 votre rythme.

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Certificat vs. certification : quelle est la diff茅rence ?

Les termes certificat et certification sont souvent utilis茅s de mani猫re interchangeable. Cependant, une certification indique que vous avez r茅ussi un examen, tandis qu'un certificat atteste que vous avez termin茅 avec succ猫s une formation.

Si vous avez d茅j脿 une certaine exp茅rience et avez besoin de titres qui refl猫tent ces connaissances, vous b茅n茅ficierez probablement de l'茅tude et du passage d'un examen de certification. Si vous souhaitez perfectionner vos comp茅tences gr芒ce 脿 un programme 茅ducatif et obtenir des titres 脿 la fin, un certificat peut 锚tre le plus adapt茅 pour vous.

Ceux qui ont l'intention de renforcer leur CV et leurs comp茅tences peuvent envisager les deux, car les programmes de certificats sont souvent utilis茅s pour pr茅parer les examens de certification.

Comment choisir un programme d'apprentissage automatique qui vous convient

Pour identifier quel parcours d'apprentissage correspond le mieux 脿 vos objectifs de carri猫re, tenez compte de ces facteurs :

• Contenu du cours : Identifier les domaines 脿 d茅velopper pour votre d茅veloppement professionnel peut vous aider 脿 r茅duire vos choix. Notez les comp茅tences sp茅cifiques que vous souhaitez acqu茅rir, comme l'ing茅nierie des caract茅ristiques, l'analyse exploratoire des 诲辞苍苍茅别蝉 ou l'茅valuation de mod猫les, et faites-les correspondre aux descriptions des programmes.

• 顿耻谤茅别 : Jongler entre le d茅veloppement professionnel tout en travaillant 脿 temps plein, en allant 脿 l'茅cole ou en s'occupant d'autres obligations peut 锚tre difficile. Assurez-vous que la charge de travail et les d茅lais associ茅s 脿 votre parcours d'apprentissage choisi vous semblent g茅rables.

• R茅sultat : R茅fl茅chissez 脿 la raison pour laquelle vous souhaitez obtenir un certificat ou une certification. Si vous recherchez un nouveau r么le, parcourez les offres d'emploi pour les postes qui vous int茅ressent et notez les comp茅tences et qualifications demand茅es. Certains employeurs demandent des certifications par leur nom. Si certaines des qualifications sont bas茅es sur des comp茅tences ou si vous souhaitez 茅tudier avant de passer un examen, vous pourriez b茅n茅ficier d'un programme de certificat.

• 颁辞没迟 : Bien que cela d茅pende de l'organisation qui l'offre, les prix de certification incluent parfois uniquement le prix de l'examen. La formation pr茅alable ou les supports d'茅tude peuvent 锚tre disponibles 脿 un co没t s茅par茅. Recherchez ce que le prix de votre certificat choisi inclut avant de vous inscrire et consid茅rez si vous aurez 茅galement besoin d'instruction.

• 笔谤茅谤别辩耻颈蝉 : Si vous recherchez une introduction 脿 l'apprentissage automatique, envisagez de s茅lectionner un programme de certification de niveau d茅butant. Les programmes de certificat de niveau d茅butant sont con莽us pour couvrir les concepts essentiels afin de d茅velopper une expertise fondamentale. Ceux qui ont des connaissances pr茅alables dans le domaine de l'apprentissage automatique peuvent b茅n茅ficier davantage de programmes de niveau interm茅diaire ou avanc茅 qui se concentrent sur les techniques d'apprentissage automatique et les comp茅tences techniques.

Vous d茅veloppez encore vos comp茅tences fondamentales en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique ? Inscrivez-vous au cours L'essentiel de l'IA de Google, adapt茅 aux d茅butants, et vous pourrez obtenir un certificat partageable en seulement 10 heures d'茅tude.

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6 certifications et certificats en apprentissage automatique

Les certificats et les certifications sont des outils pr茅cieux pour faire progresser votre carri猫re et d茅velopper davantage d'expertise. Dans la liste suivante, vous trouverez six machine learning certification populaires en apprentissage automatique.

1. Sp茅cialisation en apprentissage automatique d'Andrew Ng

La Sp茅cialisation en apprentissage automatique du visionnaire de l'IA Andrew Ng est un programme 茅ducatif en ligne de trois cours con莽u pour aider les apprenants 脿 ma卯triser les concepts fondamentaux de l'IA et 脿 d茅velopper des comp茅tences pratiques en apprentissage automatique (ML), comme la construction et l'entra卯nement de mod猫les d'apprentissage automatique.

Cette Sp茅cialisation tr猫s r茅put茅e est propos茅e conjointement par l'Universit茅 Stanford et DeepLearning.AI, et est sp茅cifiquement con莽ue pour les d茅butants ainsi que pour les apprenants plus avanc茅s. Apr猫s avoir termin茅 la Sp茅cialisation, vous recevrez un certificat partageable que vous pourrez citer sur votre CV pour d茅montrer vos connaissances et comp茅tences aux employeurs potentiels.

笔谤茅谤别辩耻颈蝉 : Le cours convient aux d茅butants ayant des connaissances en codage de base et des concepts math茅matiques de niveau lyc茅e.

颁辞没迟 : Le cours co没te 59 USD par mois par abonnement 脿 糖心vlog官网观看 Plus [1].

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2. Certificat Professionnel IBM en apprentissage automatique

Le Certificat Professionnel en apprentissage automatique d'IBM est un programme 茅ducatif en ligne de six cours qui dote les apprenants de comp茅tences pratiques en ML, telles que l'apprentissage supervis茅, l'apprentissage non supervis茅, les r茅seaux de neurones et l'apprentissage profond. Le programme pr茅sente 茅galement aux apprenants des sujets sp茅cialis茅s tels que l'analyse des s茅ries temporelles et l'analyse de survie.

Apr猫s avoir termin茅 les six cours du programme, vous recevrez un certificat professionnel d'IBM et de 糖心vlog官网观看 qui indique que vous avez termin茅 le cursus. Ce certificat peut 锚tre cit茅 sur votre CV pour indiquer vos connaissances et comp茅tences aux employeurs potentiels.

笔谤茅谤别辩耻颈蝉 : Il n'y a pas de pr茅requis pour suivre le cours, mais IBM sugg猫re que vous poss茅diez une certaine exp茅rience connexe et que vous ayez un niveau de connaissances interm茅diaire.

颁辞没迟 : Le cours co没te 59 USD par mois par abonnement 脿 糖心vlog官网观看 Plus [1].

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3. AWS Certified Machine Learning - Specialty

La d'Amazon Web Service (AWS) indique votre expertise dans la construction, l'entra卯nement et l'ex茅cution de mod猫les ML dans AWS.

Pour obtenir la certification, vous devez passer et r茅ussir un examen de 180 minutes compos茅 de 65 questions 脿 choix multiples et 脿 r茅ponse. Con莽u pour les d茅veloppeurs professionnels et les data scientists, l'examen teste votre compr茅hension des algorithmes ML, votre capacit茅 脿 mettre en 艙uvre l'optimisation des hyperparam猫tres et 脿 appliquer les meilleures pratiques lors de l'entra卯nement, du d茅ploiement et de l'exploitation des mod猫les d'apprentissage automatique.

笔谤茅谤别辩耻颈蝉 : L'examen est con莽u pour ceux qui ont au moins un an d'exp茅rience pratique dans le d茅veloppement, l'ex茅cution ou la conception d'architectures de charges de travail ML et d'apprentissage profond sur AWS.

颁辞没迟 : 300 USD (plus taxes) []

Pr茅parez-vous pour AWS avec AWS

Vous pouvez vous pr茅parer 脿 cet examen en suivant un cours con莽u par AWS lui-m锚me sur 糖心vlog官网观看.听 Dans Introduction 脿 l'apprentissage automatique sur AWS d'AWS, vous explorerez les services qui font le gros du travail en mati猫re de vision par ordinateur, d'extraction et d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, de traitement du langage, de reconnaissance vocale, de traduction, d'entra卯nement de mod猫les ML et d'agents virtuels.

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4. Certification Google Professional Machine Learning Engineer

La de Google indique votre expertise dans la conception, la construction et la production de mod猫les d'apprentissage automatique en utilisant Google Cloud et des techniques 茅prouv茅es par l'industrie. Pour obtenir la certification, vous devez passer et r茅ussir un examen de deux heures compos茅 de 50 脿 60 questions 脿 choix multiples couvrant des sujets tels que la formulation de probl猫mes ML, la conception de solutions ML et le d茅veloppement de mod猫les ML.听 Les certifications sont valables pendant deux ans, apr猫s quoi les d茅tenteurs doivent se recertifier pour maintenir leur certification.

笔谤茅谤别辩耻颈蝉 : Il n'y a pas d'exigences formelles pour passer l'examen, mais Google recommande que les candidats 脿 l'examen aient trois ans ou plus d'exp茅rience dans l'industrie et au moins un an d'exp茅rience dans la conception et la gestion de solutions ML dans Google Cloud.

颁辞没迟 : 200 USD (plus taxes) []

Pr茅parez-vous avec Google

La certification Professional Machine Learning Engineer de Google signalera votre expertise dans la conception et la mise en 艙uvre de solutions d'apprentissage automatique avec Google Cloud aux employeurs et clients potentiels. Quelle meilleure fa莽on de se pr茅parer 脿 un examen Google qu'en suivant un cours propos茅 par Google ?

Dans le Pr茅paration 脿 la certification Google Cloud : Certificat professionnel d'ing茅nieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer) de Google Cloud, vous explorerez comment concevoir, construire et productiviser des mod猫les ML pour r茅soudre des d茅fis commerciaux en utilisant les technologies Google Cloud.

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5. Sp茅cialisation en apprentissage automatique de l'Universit茅 de Washington

La Sp茅cialisation en apprentissage automatique de l'Universit茅 de Washington est un programme 茅ducatif en ligne de quatre cours couvrant les principaux domaines du ML, notamment la pr茅diction, la classification, le clustering et la recherche d'informations. Gr芒ce 脿 ce cours, vous analyserez 茅galement de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 complexes, cr茅erez des syst猫mes qui s'adaptent et s'am茅liorent au fil du temps et construirez des applications intelligentes capables de faire des pr茅dictions 脿 partir de 诲辞苍苍茅别蝉.

Apr猫s avoir termin茅 la Sp茅cialisation, vous recevrez un certificat partageable que vous pourrez citer sur votre CV pour signaler vos connaissances et comp茅tences aux employeurs potentiels.

笔谤茅谤别辩耻颈蝉 : La Sp茅cialisation n'a pas de pr茅requis mais est recommand茅e pour ceux qui ont une connaissance interm茅diaire du domaine et une certaine exp茅rience connexe.听

颁辞没迟 : Le cours co没te 59 USD par mois par abonnement 脿 糖心vlog官网观看 Plus [1].

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6. Sp茅cialisation en apprentissage automatique appliqu茅 de Johns Hopkins

La Sp茅cialisation en apprentissage automatique appliqu茅 de l'Universit茅 Johns Hopkins est un programme de trois cours con莽u pour les apprenants de niveau interm茅diaire. Vous y explorerez les techniques de base, notamment l'apprentissage supervis茅, les m茅thodes d'ensemble, l'analyse de r茅gression, l'apprentissage non supervis茅 et les r茅seaux de neurones. Les cours mettent l'accent sur l'apprentissage pratique, vous offrant l'opportunit茅 d'appliquer l'apprentissage automatique 脿 des probl猫mes du monde r茅el.

笔谤茅谤别辩耻颈蝉 : Le programme n茅cessite certaines connaissances pr茅alables, notamment une compr茅hension de base des fondamentaux de la programmation et une familiarit茅 avec les concepts introductifs de statistiques et d'alg猫bre lin茅aire.

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D茅veloppez vos comp茅tences en apprentissage automatique sur 糖心vlog官网观看

Les certificats et les certifications sont un excellent moyen de d茅montrer vos comp茅tences. Envisagez de suivre l'une de ces Sp茅cialisations ou Certificats Professionnels en apprentissage automatique sur 糖心vlog官网观看 pour mettre en valeur vos comp茅tences aupr猫s des employeurs potentiels :

Si vous cherchez 脿 faire votre entr茅e dans l'IA, inscrivez-vous 脿 la Sp茅cialisation en apprentissage automatique de Stanford et DeepLearning.AI. Vous y ma卯triserez les concepts cl茅s et acquerrez le savoir-faire pratique pour appliquer rapidement et puissamment l'apprentissage automatique 脿 des probl猫mes complexes du monde r茅el.

Pour vous pr茅parer 脿 la certification Google Cloud, suivez le Pr茅paration 脿 la certification Google Cloud : Certificat professionnel d'ing茅nieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer). Learn how to design, build, and productionalize ML models using Google Cloud technologies.