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我们都知道寻找合适的课程可能是件麻烦事。KDnuggets 团队齐心协力为你准备了这篇博客，以便你不必自己去做这项工作——我们已经为你做好了！
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织的 IT 需求
世界发展迅速，变化极快。2024 年技术的应用展示了它如何改善我们的工作流程、医疗行业、金融部门等。你可能正在考虑或者已经想过要成为这个社区的一部分。
如果你希望进入机器学习行业，并准备好采取下一步措施以获得资格，请继续阅读。
链接：机器学习专业课程
级别：初级
持续时间：每周 10 小时，共 2 个月
由 AI 先驱 Andrew Ng 提供的三门课程程序，旨在帮助课程学员掌握基本的 AI 概念，并开发实用的机器学习 (ML) 技能，例如构建和训练机器学习模型。
你将学习如何使用 NumPy 和 scikit-learn 构建机器学习模型，构建和训练用于预测和二分类任务的监督模型。你还将学习如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络以进行多类别分类，并构建和使用决策树及树集成方法。
应用这些机器学习开发的最佳实践，使用无监督学习技术进行无监督学习，包括聚类和异常检测，然后构建基于协同过滤的方法和基于内容的深度学习方法的推荐系统，并构建深度强化学习模型。
链接：IBM 机器学习专业证书
级别：中级
持续时间：3 个月，每周 10 小时
IBM 的在线六门课程教育计划为课程学员提供实用的机器学习技能，例如监督学习、无监督学习、神经网络和深度学习。完成这六门课程后，你将获得 IBM 和 Coursera 颁发的专业证书。
在本课程中，你将学习如何掌握机器学习专家在日常工作中使用的最新实用技能和知识，学习如何通过在 Python 中创建推荐系统来比较和对比不同的机器学习算法，并获得 KNN、PCA 以及非负矩阵分解协同过滤的实际知识。你还将通过训练神经网络和构建回归与分类模型来预测课程评分。
级别：初级
时长：大约 2 小时
使用 Google Cloud 设计、构建和制作机器学习模型。在这门课程中，你将处理大型复杂数据集，并创建可重复使用的代码。你还将考虑在机器学习模型开发过程中负责任的 AI 和公平性，并与其他职位密切合作，以确保基于 ML 的应用的长期成功。
为了获得认证，你必须参加并通过一个由 50-60 道选择题组成的两小时考试，内容涉及机器学习问题的框架、机器学习解决方案的架构和机器学习模型的开发。
链接：机器学习专项课程
级别：中级
时长：2 个月，每周 10 小时
由华盛顿大学提供的机器学习专项课程，这是一个四门课程的在线教育项目，涵盖了机器学习的主要领域，包括预测、分类、聚类和信息检索。通过该课程，你还将分析大型复杂数据集，创建可以随着时间推移而适应和改进的系统，并构建能够从数据中进行预测的智能应用。
完成课程后，你将获得一份可分享的证书，可以在简历上展示，以向潜在雇主展示你的知识和技能。
链接：端到端机器学习
级别：中级
时长：4 小时
如果你对机器学习模型的全过程感兴趣，从开始到结束 - 不妨查看由 DataCamps 提供的这门课程。
通过这门全面的课程，深入学习如何设计、训练和部署端到端模型。通过引人入胜的实际例子和动手练习，你将学习解决复杂的数据问题并构建强大的机器学习模型。到课程结束时，你将掌握创建、监控和维护高性能模型所需的技能，以提供可操作的见解。
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Nisha Arya 是一位数据科学家、自由技术作家，以及 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程以及数据科学的理论知识。Nisha 涵盖了广泛的话题，并希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方式。作为一个热衷于学习的人，Nisha 致力于扩展她的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。