机器学习证书

❶ 有哪些人工智能领域可以考取的证书

AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。
但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看《机器学习简介》。下面一个问题是：AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。
在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话，那么这些困难会容易让人放弃。
学习方法
学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题：我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是：学习目标，学习方针与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门。这个目标不大，因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。
学习方针可以总结为 “兴趣为先，践学结合”。简单说就是先培养兴趣，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不容易让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。
学习路线
这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。
这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。
如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。
无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。

❷ 机器学习有什么相关的认证考试，或职业

没有权威的认证

❸ 学大数据的都需要考哪些证书

大讲台大数据培训为你解答：

简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。
关键作用是什么？
挖掘出各个行业的关键路径，帮助决策，提升社会（或企业）运作效率。
最初是在怎样的场景下提出？
在基础学科经历信息快速发展之后，就诞生了“大数据”的说法。但其实是随着数据指数级的增长，尤其是互联网商业化和传感器移动化之后，从大数据中挖掘出某个事件现在和未来的趋势才真正意义上被大众所接触。
大数据技术包含的内容概述？
非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。
大数据技术学习路线指南：
大数据技术的具体内容？
分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）
分布式程序设计（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系统（比如：GoogleGFS）
多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）
数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）
集成开发环境（比如：R-Studio）
程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）
调度协调架构工具（比如：ApacheAurora）
机器学习（常用的有ApacheMahout或H2O）
托管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大数据系统部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）
多种数据库的演变（MySQL/Memcached）
商业智能（大力推荐：Jaspersoft）
数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）
大数据处理算法（10大经典算法）
大数据中常用的分析技术？
A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、
数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、
神经网络、神经分析、优化、模式识别、
预测模型、回归、情绪分析、信号处理、
空间分析、统计、模拟、时间序列分析

❹ 学计算机科学与技术专业要考什么证书

学计算机科学与技术专业要考思科认证，华为认证，NIIT认证等证书。

计算机科学内与技术（Computer Science and Technology）是国家一级学科容，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。

主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、操作系统等课程等。

(4)机器学习证书扩展阅读：

计算机科学与技术专业需具备的技能：

1、具备扎实的数据基础理论和基础知识。

2、具有较强的思维能力、算法设计与分析能力。

3、系统掌握计算机科学与技术专业基本理论、基本知识和操作技能。

4、了解学科的知识结构、典型技术、核心概念和基本工作流程。

5、有较强的计算机系统的认知、分析、设计、编程和应用能力。

6、掌握文献检索、资料查询的基本方法、能够独立获取相关的知识和信息，具有较强的创新意识。

7、熟练掌握一门外语，能够熟读该专业外文书刊。

参考资料来源：网络—计算机科学与技术专业

❺ 成为Google x 滴滴 官方认证的机器学习工程师，需要多久时间

python或者R两者都有比较完善的机器学习库，科学计算库以及可视化库，文档齐全。语法友好。社区活跃。

❻ 机器学习现在有哪些件证可以考

ieee会员

❼ 科技金融、科技编程、大数据分析、机器学习是哪个证书要考项目

举个简单的例子，我们可以利用人工智能去打造专属于金融领域的只能搜索、智能分析，可以利用人工智能勾勒出被投企业的关系图谱等等。例如CVSource数据库吧，它是投中信息开发出的专为一级市场打造的创投数据库。CVSource通过全面精准的创投数据库帮助用户进行各行业股权研究，公司、机构、基金分析，市场机遇挖掘，为用户在一级股权市场的研究与投资提供可靠的数据和洞见，辅助商业决策.

❽ 吴恩大机器学习couresa证书是纸质的吗

电子的，自己可以下载打印一份

❾ 数据分析师有哪些含金量较高的证书

1、SAS程序员专业证书(SAS Programmer ProfessionalCertificate)

SAS的全称是数据分析系统。很多时候，数据科学家在做机器学习时，会感觉自己对很多数据细节了解不够透彻，这时候，你就需要学习SAS，它能细化你对数据结论的了解。学会使用SAS技术，你可以通过Q-Q图、直方图和残差图等，来进行正态分布检验，也可以进行方差分析和多元方差分析等。

2、IBM 数据科学专业证书(IBM Data Science ProfessionalCertificate )

如果你已经是数据分析从业者了，那么，你一定对这份同样由Coursera发放的证书并不陌生。一旦你考取了这份证书，就能证明在你对数据科学建立了整体、系统性的认知。这一点在很多企业，尤其是互联网企业，是非常看重的点。

3、专业机器学习工程师BETA(Professional Machine Learning EngineerBETA)

这个证书的颁发机构是Google，它也是目前适合机器学习工程师，挑战难度最大(换句话说，含金量最大)的一个证书。由于对于主攻模型的数据科学家来说，我们需要具备部署和工程方面的知识，因此，考取这个证书就能从侧面论证，你是否具备了足够这方面的专业知识。

4、Tableau证书

最后说一个具有争议性，但值得考取的证书——Tableau认证。这个证书主要是针对经常需要做数据可视化的从业者提出的。我们都知道，Tableau是一个用来描述指标和数据的可视化工具，它在商业技术领域用途更广泛。

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