6 beliebte Machine Learning Zertifizierungen: Ihr Leitfaden für 2025

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Mit Zertifizierungen im Bereich Machine Learning können Sie sich von anderen Bewerbern für Data Science und Programmierjobs abheben. Sie können Ihr Wissen, Ihre Erfahrung und Ihre Glaubwürdigkeit im Bereich Machine Learning unter Beweis stellen. Im folgenden Artikel stellen wir Ihnen sechs beliebte Zertifizierungen und Programme im Bereich Machine Learning vor und zeigen Ihnen, wie Sie das passende für sich auswählen. 

Wenn Sie bereit sind, sofort loszulegen und von den Experten von DeepLearning.AI und der Stanford University Qualifikationen, die von Arbeitgebern anerkannt werden, zu erwerben, sollten Sie zwei Monate für die Online und individuelle Absolvierung der Spezialisierung Machine Learning einplanen.

Zertifikat vs. Zertifizierung: Was ist der Unterschied?

Die Begriffe Zertifikat und Zertifizierung werden oft synonym verwendet. Eine Zertifizierung bestätigt jedoch das Bestehen einer Prüfung, während ein Zertifikat den erfolgreichen Abschluss einer Schulung bestätigt.

Wenn Sie bereits über Erfahrung verfügen und entsprechende Nachweise benötigen, ist eine Vorbereitung auf eine Zertifizierungsprüfung wahrscheinlich von Vorteil. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten durch ein Weiterbildungsprogramm vertiefen und nach Abschluss Zeugnisse erwerben möchten, ist ein Zertifikat möglicherweise die beste Lösung für Sie.Wer seinen Lebenslauf und seine Fähigkeiten verbessern möchte, kann beides in Betracht ziehen, da Zertifikatsprogramme häufig zur Vorbereitung auf Zertifizierungsprüfungen genutzt werden.

So wählen Sie das passende Machine Learning Programm für sich aus

Um herauszufinden, welcher Lernpfad für Ihre Karriereziele am besten geeignet ist, berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:

• Kursinhalte: Die Festlegung von Schwerpunkten für Ihre berufliche Entwicklung kann Ihnen helfen, Ihre Auswahl einzugrenzen. Notieren Sie sich spezifische Fähigkeiten, die Sie erwerben möchten, wie z. B. Feature Engineering, explorative Datenanalyse oder Modellbewertung, und ordnen Sie diese den Programmbeschreibungen zu. 

• Dauer: Berufliche Weiterbildung mit Vollzeitarbeit, Studium oder anderen Verpflichtungen zu vereinbaren, kann eine Herausforderung sein. Stellen Sie sicher, dass Arbeitsaufwand und Fristen Ihres gewählten Lernprogramms überschaubar sind. 

• Ergebnis: Überlegen Sie, warum Sie ein Zertifikat oder eine Zertifizierung erwerben möchten. Wenn Sie eine neue Stelle suchen, durchsuchen Sie Stellenausschreibungen nach Positionen, die Sie interessieren, und notieren Sie sich die geforderten Fähigkeiten und Qualifikationen. Manche Arbeitgeber verlangen namentlich genannte Zertifizierungen. Wenn eine der Qualifikationen kompetenzbasiert ist oder Sie sich vor einer Prüfung weiterbilden möchten, kann ein Zertifikatsprogramm für Sie von Vorteil sein. 

• Kosten: Obwohl es von der anbietenden Organisation abhängt, beinhalten die Zertifizierungspreise manchmal nur die Prüfungsgebühr. Vorbereitende Schulungen oder Lernmaterialien können gegen Aufpreis erhältlich sein. Informieren Sie sich vor der Anmeldung über die im Preis Ihres gewählten Zertifikats enthaltenen Leistungen und überlegen Sie, ob Sie zusätzlich Unterricht benötigen. 

• Voraussetzungen: Wenn Sie eine Einführung in maschinelles Lernen suchen, sollten Sie ein Zertifizierungsprogramm auf Anfängerniveau in Betracht ziehen.Zertifikatsprogramme auf Anfängerniveau decken grundlegende Konzepte ab, um grundlegendes Fachwissen aufzubauen. Personen mit Vorkenntnissen im Bereich maschinelles Lernen profitieren möglicherweise eher von Programmen auf leicht fortgeschrittenem oder fortgeschrittenem Niveau, die sich auf Techniken und technische Fähigkeiten des maschinellen Lernens konzentrieren. 

Bauen Sie noch grundlegende Fähigkeiten in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen auf? Melden Sie sich für den anfängerfreundlichen KI Grundlagenkurs von Google an und erwerben Sie in nur 10 Stunden Lernzeit ein teilbares Zertifikat.

6 Machine Learning Zertifizierungen und Zertifikate 

Sowohl Zertifikate als auch Zertifizierungen sind wertvolle Instrumente, um Ihre Karriere voranzutreiben und Ihr Fachwissen zu erweitern. In der folgenden Liste finden Sie sechs beliebte Zertifikate und Zertifizierungsprogramme im Bereich Machine Learning.

1. Andrew Ngs Machine Learning Spezialisierung 

Die Spezialisierung Machine Learning des KI Visionärs Andrew Ng ist ein aus drei Kursen bestehendes Online Bildungsprogramm, das den Kursteilnehmern dabei helfen soll, grundlegende KI Konzepte zu beherrschen und praktische Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens (ML) zu entwickeln, etwa das Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen. Diese renommierte Spezialisierung wird gemeinsam von der Stanford University und DeepLearning.AI angeboten und richtet sich sowohl an Anfänger als auch an Fortgeschrittene. Nach Abschluss der Spezialisierung erhalten Sie ein Zertifikat, das Sie in Ihrem Lebenslauf verwenden können, um potenziellen Arbeitgebern Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten zu demonstrieren. 

Voraussetzungen: Der Kurs ist für Anfänger mit Grundkenntnissen im Programmieren und mathematischen Konzepten auf Oberstufenniveau geeignet.

Kosten: Der Kurs kostet 59 USD pro Monat mit einem Coursera Plus Abonnement.

2. IBM Machine Learning Zertifikat 

Das Machine Learning Zertifikat von IBM ist ein Online Schulungsprogramm mit sechs Kursen, das den Teilnehmern praktische ML Kenntnisse wie überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netze und Deep Learning vermittelt. Das Programm führt die Kursteilnehmer auch in spezielle Themen wie Zeitreihenanalyse und Überlebensanalyse ein. Nach Abschluss der sechs Kurse des Programms erhalten Sie ein Zertifikat von IBM und Coursera, das den Abschluss des Studiums bestätigt. Dieses Zertifikat können Sie in Ihrem Lebenslauf verwenden, um potenziellen Arbeitgebern Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten zu demonstrieren. 

Voraussetzungen: Es gibt keine Voraussetzungen für die Teilnahme am Kurs, IBM empfiehlt jedoch, dass Sie über einschlägige Erfahrung und ein mittleres Wissensniveau verfügen. 

Kosten: Der Kurs kostet 59 USD pro Monat mit einem Coursera Plus Abonnement.

3. AWS Certified Machine Learning – Speciality

Die Zertifizierung Certified Machine Learning – Speciality von Amazon Web Service (AWS) weist Ihre Fachkompetenz beim Erstellen, Trainieren und Ausführen von ML Modellen in AWS nach. Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine 180-minütige Prüfung mit 65 Multiple Choice Fragen bestehen. Die Prüfung richtet sich an professionelle Entwickler und Datenwissenschaftler und prüft Ihr Verständnis von ML Algorithmen, Ihre Fähigkeit zur Implementierung von Hyperparameteroptimierung und die Anwendung von Best Practices beim Training, der Bereitstellung und dem Betrieb von Machine Learning Modellen. 

Voraussetzungen: Die Prüfung richtet sich an Personen mit mindestens einem Jahr praktischer Erfahrung in der Entwicklung, Ausführung oder Architektur von ML und Deep Learning Workloads auf AWS. 

Kosten: 300 USD (zzgl. Steuern) 

Bereiten Sie sich mit AWS auf AWS vor

Sie können sich auf diese Prüfung vorbereiten, indem Sie einen von AWS selbst entwickelten Kurs auf Coursera belegen. In der AWS Einführung in Machine Learning auf AWS lernen Sie die Dienste kennen, die die Hauptarbeit in den Bereichen Computer Vision, Datenextraktion und -analyse, Sprachverarbeitung, Spracherkennung, Übersetzung, ML Modelltraining und virtuelle Agenten übernehmen.

4. Google Professional Machine Learning Engineer Zertifizierung 

Die Zertifizierung Professional Machine Learning Engineer von Google belegt Ihre Expertise im Entwerfen, Erstellen und Produzieren von Machine Learning Modellen mithilfe von Google Cloud und branchenerprobten Techniken. Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine zweistündige Prüfung mit 50–60 Multiple Choice Fragen zu Themen wie der Formulierung von ML Problemen, der Architektur von ML Lösungen und der Entwicklung von ML Modellen bestehen. Die Zertifizierungen sind zwei Jahre lang gültig. Danach ist eine erneute Zertifizierung erforderlich, um die Zertifizierung aufrechtzuerhalten. 

Voraussetzungen: Es gibt keine formalen Voraussetzungen für die Teilnahme an der Prüfung, aber Google empfiehlt, dass die Prüfungsteilnehmer über mindestens drei Jahre Branchenerfahrung und mindestens ein Jahr Erfahrung im Entwerfen und Verwalten von ML Lösungen in Google Cloud verfügen. 

Kosten: 200 USD (zzgl. Steuern) 

Machen Sie sich bereit mit Google

Die Zertifizierung als Professional Machine Learning Engineer von Google signalisiert potenziellen Arbeitgebern und Kunden Ihre Expertise in der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Lösungen mit Google Cloud. Wie könnte man sich besser auf eine Google Prüfung vorbereiten als mit einem von Google angebotenen Kurs? 

In Vorbereitung auf die Google Cloud Zertifizierung: Machine Learning Engineer von Google Cloud erfahren Sie, wie Sie ML Modelle entwerfen, erstellen und in die Produktion überführen, um geschäftliche Herausforderungen mithilfe von Google Cloud Technologien zu lösen.

5. Spezialisierung Machine Learning an der University of Washington 

Die Spezialisierung Machine Learning der University of Washington ist ein Online Lernprogramm mit vier Kursen, das die wichtigsten Bereiche des maschinellen Lernens abdeckt, darunter Vorhersage, Klassifizierung, Clustering und Informationsabruf. Im Kurs analysieren Sie außerdem große und komplexe Datensätze, erstellen Systeme, die sich im Laufe der Zeit anpassen und verbessern, und entwickeln intelligente Anwendungen, die Vorhersagen aus Daten treffen können. Nach Abschluss der Spezialisierung erhalten Sie ein teilbares Zertifikat, das Sie in Ihrem Lebenslauf angeben können, um potenziellen Arbeitgebern Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten zu zeigen. 

Voraussetzungen: Für die Spezialisierung gibt es keine Voraussetzungen, sie wird jedoch Personen mit mittleren Kenntnissen auf dem Gebiet und einschlägiger Erfahrung empfohlen. 

Kosten: Der Kurs kostet 59 USD pro Monat mit einem Coursera Plus Abonnement.

6. Johns Hopkins Spezialisierung Angewandtes Maschinelles Lernen

Die Spezialisierung Angewandtes Maschinelles Lernen der Johns Hopkins University ist ein dreiteiliges Kursprogramm für fortgeschrittene Lernende. Darin erlernen Sie wichtige Techniken wie überwachtes Lernen, Ensemblemethoden, Regressionsanalyse, unüberwachtes Lernen und neuronale Netze. Der Schwerpunkt der Kurse liegt auf praxisorientiertem Lernen und bietet Ihnen die Möglichkeit, maschinelles Lernen auf reale Probleme anzuwenden.

Voraussetzungen: Das Programm erfordert einige Vorkenntnisse, darunter ein grundlegendes Verständnis der Programmiergrundlagen und Vertrautheit mit einführenden Konzepten der Statistik und linearen Algebra.

Kosten: Der Kurs kostet 59 USD pro Monat mit einem Coursera Plus Abonnement.

Entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten im maschinellen Lernen auf Coursera

Zertifikate und Zertifizierungen sind eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Erwägen Sie die Teilnahme an einer dieser Spezialisierungen im Bereich maschinelles Lernen oder an einem professionellen Zertifikat auf Coursera, um potenziellen Arbeitgebern Ihre Fähigkeiten zu präsentieren:

Wenn Sie in die KI Welt einsteigen möchten, melden Sie sich für die Spezialisierung Machine Learning von Stanford und DeepLearning.AI an. Dort erlernen Sie wichtige Konzepte und das praktische Know-how, um maschinelles Lernen schnell und effektiv auf anspruchsvolle Probleme der realen Welt anzuwenden.

Zur Vorbereitung auf die Google Cloud Zertifizierung absolvieren Sie das Zertifikat Vorbereitung auf die Google Cloud Zertifizierung: Machine Learning Engineer Erfahren Sie, wie Sie ML Modelle mithilfe von Google Cloud Technologien entwerfen, erstellen und in die Produktion überführen.