AWS बनाम Azure बनाम GCP AI प्रमाणन: एक स्तर-दर-स्तर तुलना
प्रत्येक प्रमुख क्लाउड की अपनी AI प्रमाणन सीढ़ी है — फ़ाउंडेशनल, एसोसिएट, प्रो. यहाँ बताया गया है कि प्रत्येक में क्या शामिल है, किन सेवाओं का परीक्षण किया जाता है, और आपकी भूमिका के लिए कौन सा चुनना है।
यदि आप एक AI प्रमाणन चाहते हैं और नहीं जानते कि कौन सा क्लाउड चुनना है, तो संक्षेप में: AWS व्यापकता के लिए, Azure एंटरप्राइज़ + Microsoft-स्टैक शॉप्स के लिए, GCP गंभीर ML इंजीनियरिंग के लिए। विस्तृत संस्करण नीचे है — स्तर के अनुसार, कवर की गई सेवाओं के अनुसार, और प्रत्येक प्रमाणन वास्तव में किसके लिए है।
प्रमाणन सीढ़ियाँ क्लाउड में सममित नहीं हैं। AWS के पास अभी सबसे साफ तीन-स्तरीय मार्ग है (फ़ाउंडेशनल → एसोसिएट → प्रो)। Azure के पास एक मजबूत फ़ाउंडेशनल + एसोसिएट है, लेकिन कोई विशेषज्ञ-स्तरीय शुद्ध-AI प्रमाणन नहीं है। GCP के पास फ़ाउंडेशनल + प्रो है, लेकिन एसोसिएट टियर को छोड़ दिया गया है। यह विषमता अपने आप में कहानी का हिस्सा है।
यहाँ साइड-बाय-साइड तुलना है, फिर गहन जानकारी।
एक नज़र में मैप
| स्तर | AWS | Azure / Microsoft | GCP |
|---|---|---|---|
| फ़ाउंडेशनल | AIF-C01 (AI प्रैक्टिशनर) | AI-900 (Azure AI फ़ंडामेंटल्स) | Generative AI Leader |
| एसोसिएट | MLA-C01 (ML इंजीनियर एसोसिएट) | AI-102 (Azure AI इंजीनियर एसोसिएट); DP-100 (डेटा साइंटिस्ट) | — (गैप) |
| प्रोफेशनल / एक्सपर्ट | AIP-C01 (Generative AI डेवलपर प्रो) | — (गैप) | PMLE (प्रोफेशनल ML इंजीनियर) |
कुछ बातें जिन पर ध्यान देना चाहिए:
- एसोसिएट टियर वह जगह है जहाँ Azure व्यापक होता है — दो अलग-अलग प्रमाणन (AI इंजीनियरिंग के लिए AI-102, डेटा साइंस / ML के लिए DP-100)।
- GCP में कोई एसोसिएट-स्तरीय AI प्रमाणन नहीं है। यदि आप फ़ाउंडेशनल Generative AI Leader और प्रो ML इंजीनियर के बीच एक क्रेडेंशियल चाहते हैं, तो वह नहीं है।
- 2026 तक, AWS के पास एकमात्र "GenAI डेवलपर प्रो" प्रमाणन है। AIP-C01 GenAI-विशिष्ट है जिस तरह से कोई अन्य नहीं है।
फ़ाउंडेशनल टियर — AIF-C01 बनाम AI-900 बनाम Generative AI Leader
ये तीनों एंट्री-लेवल, वैचारिक, "मैं कोड लिखे बिना क्लाउड AI को समझता हूँ" क्रेडेंशियल हैं। तीनों कठिनाई में लगभग समान हैं (काफी सुलभ), तीनों की लागत लगभग $99–$100 है, और तीनों एक ही दर्शकों को लक्षित करते हैं: PMs, BAs, सेल्स इंजीनियर, तकनीकी निर्णय-निर्माता, और इंजीनियर जो पहली बार क्लाउड AI में कदम रख रहे हैं।
AWS AI प्रैक्टिशनर (AIF-C01)
अक्टूबर 2024 में लॉन्च किया गया। $100 USD, 65 प्रश्न, 90 मिनट।
शामिल सेवाएँ:
- Amazon Bedrock (फ़ाउंडेशन मॉडल, एजेंट्स, नॉलेज बेस, गार्डरेल्स)
- Amazon SageMaker (मूल बातें — Studio, JumpStart, मॉडल रजिस्ट्री)
- Amazon Q (डेवलपर + बिज़नेस)
- Amazon Comprehend (NLP / सेंटिमेंट / एंटिटी एक्सट्रैक्शन)
- Amazon Transcribe (स्पीच-टू-टेक्स्ट)
- Amazon Translate
- Amazon Polly (टेक्स्ट-टू-स्पीच)
- Amazon Rekognition (विज़न)
- Amazon Textract (डॉक्यूमेंट एक्सट्रैक्शन)
- Amazon Kendra (एंटरप्राइज़ सर्च)
- Amazon Lex (चैटबॉट्स)
यह परीक्षा सेवाओं को यूज़ केस से मिलाने पर भारी है। "एक रिटेल कंपनी ग्राहक सहायता ईमेल रूटिंग को स्वचालित करना चाहती है — कौन सी AWS सेवा?" इस तरह के प्रश्न। लगभग 30% परीक्षा रिस्पॉन्सिबल-AI / गवर्नेंस / एक्सप्लेनेबिलिटी / बायस मिटिगेशन पर है, जो उन उम्मीदवारों को आश्चर्यचकित करता है जिन्होंने शुद्ध प्रौद्योगिकी प्रश्नों की उम्मीद की थी।
Azure AI फ़ंडामेंटल्स (AI-900)
$99 USD, ~40 प्रश्न, 60 मिनट। कभी समाप्त नहीं होता।
शामिल सेवाएँ:
- Azure AI Services (वह छत्र जिसे पहले कॉग्निटिव सर्विसेज के नाम से जाना जाता था)
- Azure OpenAI Service (GPT-4, GPT-4o, DALL·E, Whisper)
- Azure Machine Learning Studio (लो-कोड ML)
- Form Recognizer / Document Intelligence
- Azure AI Speech (पहचान, संश्लेषण, अनुवाद)
- Azure AI Vision (छवि विश्लेषण, OCR, कस्टम विज़न)
- Azure AI Language (सेंटिमेंट, की फ्रेज, NER, संवादात्मक भाषा समझ)
- Azure AI Search (पहले कॉग्निटिव सर्च)
- Azure Bot Service / Bot Framework
AI-900 AWS के AIF-C01 की तुलना में Azure के ML प्लेटफ़ॉर्म की ओर अधिक झुकता है। इसमें अधिक हैंड्स-ऑन स्वाद है — Azure ML डिज़ाइनर में एक मॉडल को प्रशिक्षित करने, सटीकता/परिशुद्धता/रिकॉल मेट्रिक्स का मूल्यांकन करने के बारे में प्रश्न। AIF-C01 की तुलना में रिस्पॉन्सिबल AI पर कम समय, क्लासिकल ML कॉन्सेप्ट्स पर अधिक समय।
"कभी समाप्त नहीं होता" स्थिति वास्तविक और सार्थक है। Microsoft के अन्य फ़ंडामेंटल्स (AZ-900, DP-900, SC-900) भी लाइफटाइम हैं — फ़ंडामेंटल्स के लिए, यह मानक है।
GCP Generative AI Leader
$99 USD। तीनों में सबसे नया (2024 में पेश किया गया)। स्पष्ट रूप से गैर-तकनीकी — इसे एक लीडरशिप / रणनीति प्रमाणन के रूप में बिल किया गया है।
शामिल सेवाएँ:
- Vertex AI Generative AI (Gemini फैमिली, Imagen, Codey, MedLM)
- Workspace में Gemini
- Vertex AI Search and Conversation
- Vertex AI Model Garden (थर्ड-पार्टी मॉडल — Anthropic Claude, Meta Llama, आदि)
- Vertex AI Agent Builder
- Document AI (AWS Textract के समान भूमिका)
- Translation API
- Speech-to-Text / Text-to-Speech
- Vision AI
GAIL तीनों में सबसे अधिक रणनीति-उन्मुख है। AI प्रोग्राम गवर्नेंस, RAG पैटर्न वैचारिक रूप से, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग मूल बातें, मॉडल चयन मानदंड, और Google के रिस्पॉन्सिबल-AI सिद्धांतों पर प्रश्नों की अपेक्षा करें। AIF-C01 या AI-900 की तुलना में प्लेटफ़ॉर्म मैकेनिक्स कम है।
यदि आप एक लीडर / PM हैं जो क्लाउड AI प्रोवाइडर्स का मूल्यांकन कर रहे हैं — तो यह उस दर्शक वर्ग के लिए यकीनन सबसे अच्छा प्रमाणन है क्योंकि इसे ठीक उसी ऊँचाई पर रखा गया है।
कौन सा फ़ाउंडेशनल चुनें?
यदि आपने पहले ही एक क्लाउड चुन लिया है: उस क्लाउड का फ़ाउंडेशनल प्रमाणन लें। हस्तांतरणीय ज्ञान लगभग समान है, लेकिन नामित सेवाएँ नहीं हैं, और आप बहुत सारी "कॉग्निटिव सर्विसेज का AWS समतुल्य क्या है?" मानसिक कसरत से खुद को बचा लेंगे।
यदि आपने नहीं चुना है: AIF-C01 में सबसे व्यापक सेवा सतह और रिस्पॉन्सिबल AI पर सबसे अधिक भार है, जिसके बारे में उद्यम तेजी से बात करना चाहते हैं। AI-900 तीनों में सबसे आसान है और कभी समाप्त नहीं होता। GAIL एकमात्र ऐसा है जिसे विशेष रूप से गैर-इंजीनियरिंग लीडरशिप के लिए पेश किया गया है।
एसोसिएट टियर — MLA-C01 बनाम AI-102 बनाम DP-100 (कोई GCP समतुल्य नहीं)
अब हम वास्तव में अलग क्षेत्र में हैं। एसोसिएट-स्तरीय प्रमाणन हाथों-हाथ अनुभव मानते हैं और गहरी सेवा ज्ञान का परीक्षण करते हैं।
AWS ML इंजीनियर एसोसिएट (MLA-C01)
अगस्त 2024 में लॉन्च किया गया। $150 USD, 65 प्रश्न, 170 मिनट। इसने पुराने ML स्पेशलिटी (MLS-C01) की जगह ली।
शामिल सेवाएँ:
- Amazon SageMaker (गहराई से — Studio, Pipelines, Feature Store, Model Registry, Model Monitor, Clarify, Data Wrangler, Ground Truth, JumpStart, Canvas)
- फ़ाइन-ट्यूनिंग + प्रोविज़न थ्रूपुट के लिए Amazon Bedrock
- AWS Glue (डेटा तैयारी)
- Amazon S3 + S3 Tables + Lake Formation (डेटा लेक पैटर्न)
- Amazon Athena, Redshift (ML के लिए एनालिटिक्स)
- Amazon Kinesis Data Streams / Firehose (स्ट्रीमिंग फीचर्स)
- Step Functions (ऑर्केस्ट्रेशन)
- ML मॉनिटरिंग के लिए CloudWatch Container Insights
यह प्रमाणन ऑपरेशनल ML है, शुद्ध मॉडलिंग नहीं। ड्रिफ्ट मॉनिटरिंग, रिट्रेनिंग ट्रिगर्स, A/B टेस्टिंग मॉडल वर्जन, इन्फेरेंस के लिए लागत ऑप्टिमाइजेशन, MLOps पैटर्न पर प्रश्नों की अपेक्षा करें। यदि आप "शुरुआत से एक CNN बनाएं" की उम्मीद कर रहे थे, तो आप निराश (और अप्रस्तुत) होंगे।
Azure AI इंजीनियर एसोसिएट (AI-102)
$165 USD, ~50–60 प्रश्न, 100 मिनट। एजेंटिक-सॉल्यूशंस सामग्री जोड़ने के लिए 2025 की शुरुआत में इसे सार्थक रूप से ताज़ा किया गया।
शामिल सेवाएँ:
- Azure OpenAI Service (गहराई से — जिसमें फ़ाइन-ट्यूनिंग, कंप्लीशन्स, एम्बेडिंग्स, फ़ंक्शन कॉलिंग, असिस्टेंट्स API, Azure AI फ़ाउंड्री शामिल है)
- Azure AI Services (पहले कॉग्निटिव सर्विसेज — पूर्ण सुइट)
- Azure AI Search (गहराई से — वेक्टर सर्च, हाइब्रिड रिट्रीवल, सिमेंटिक रैंकिंग, RAG पैटर्न)
- Azure AI Document Intelligence (पहले फॉर्म रिकॉग्नाइज़र)
- Azure AI Speech (कस्टम स्पीच, कस्टम वॉयस, रियल-टाइम ट्रांसलेशन)
- Azure AI Language (कस्टम NER, क्लासिफिकेशन, संवादात्मक भाषा समझ)
- Azure AI Vision (कस्टम विज़न, फेस, वीडियो इंडेक्सर)
- Azure AI Content Safety
- AI मॉडल डिप्लॉय करने के लिए कंटेनर ऐप्स
- Azure AI Agent Service (2025 के ताज़ा अपडेट से नई एजेंटिक सामग्री)
AI-102 दायरे में MLA-C01 के सबसे सीधे तुलनीय प्रमाणन है — दोनों आपसे AI वर्कलोड को उत्पादन में शिप करने और उन्हें संचालित करने की अपेक्षा करते हैं। अंतर सेवा पर ज़ोर में है: AI-102 Azure OpenAI + RAG + AI Search के बारे में है, MLA-C01 SageMaker + Bedrock के पैमाने पर है।
Azure डेटा साइंटिस्ट एसोसिएट (DP-100)
$165 USD। AI-102 से अलग — DP-100 डेटा-साइंस / क्लासिकल ML केंद्रित है, AI-102 GenAI / कॉग्निटिव सर्विसेज केंद्रित है।
शामिल सेवाएँ:
- Azure Machine Learning workspace (गहराई से — कंप्यूट क्लस्टर, वातावरण, प्रयोग, जॉब्स, एंडपॉइंट्स, MLflow इंटीग्रेशन)
- Azure ML SDK / CLI
- AutoML
- ML पाइपलाइन
- मॉडल रजिस्ट्री और डिप्लॉयमेंट
- रिस्पॉन्सिबल AI डैशबोर्ड (इंटरप्रिटेबिलिटी, फ़ेयरनेस, एरर एनालिसिस)
- डेटा तैयारी के लिए Azure Synapse Analytics
- Azure Databricks इंटीग्रेशन
- कंप्यूट ऑप्टिमाइजेशन (CPU बनाम GPU, स्पॉट, लो-प्रायोरिटी)
यदि आप एक डेटा साइंटिस्ट हैं जो कस्टम मॉडल बना रहे हैं, तो DP-100 प्रमाणन है। यदि आप एक AI इंजीनियर हैं जो Azure OpenAI एप्लिकेशन शिप कर रहे हैं, तो AI-102 प्रमाणन है। वे शायद 20% तक ओवरलैप करते हैं, मुख्य रूप से डिप्लॉयमेंट / मॉनिटरिंग विषयों में।
GCP — कोई एसोसिएट-स्तरीय AI प्रमाणन नहीं है
यह 2026 तक GCP की सूची में एक वास्तविक कमी है। Google के पास क्लाउड डिजिटल लीडर (फ़ाउंडेशनल), जनरेटिव AI लीडर (फ़ाउंडेशनल), और प्रोफेशनल ML इंजीनियर (जो वास्तव में प्रो-टियर है) हैं। GAIL से PMLE तक का रास्ता कठिन है — कोई मध्यवर्ती क्रेडेंशियल नहीं है।
यदि आप एक GCP-विशिष्ट मध्यवर्ती संकेत चाहते हैं: एसोसिएट क्लाउड इंजीनियर (ACE) प्रमाणन, हालांकि AI-केंद्रित नहीं है, Vertex AI डिप्लॉयमेंट की मूल बातें शामिल करता है। कुछ इंजीनियर इसे "मैं AI विशेषज्ञ हुए बिना GCP पर AI वर्कलोड चला सकता हूँ" के रूप में प्रस्तुत करते हैं। यह एक कामचलाऊ उपाय है, कोई साफ जवाब नहीं।
कौन सा एसोसिएट चुनें?
- कस्टम मॉडल / क्लासिकल ML बनाना: DP-100 (Azure) सबसे केंद्रित है।
- Azure OpenAI ऐप्स को उत्पादन में शिप करना: AI-102 (Azure)।
- AWS पर स्केल पर SageMaker + Bedrock को संचालित करना: MLA-C01 (AWS)।
- केवल GCP: PMLE पर जाएं; कोई मध्यवर्ती विकल्प नहीं है।
सबसे करीबी क्रॉस-क्लाउड समानांतर MLA-C01 ≈ AI-102 है — दोनों "AI को उत्पादन में शिप करें और उसे संचालित करें" का परीक्षण करते हैं। अलग-अलग सेवा सतहें, समान इंजीनियरिंग ऊँचाई।
प्रोफेशनल / एक्सपर्ट टियर — AIP-C01 बनाम PMLE (कोई Azure समतुल्य नहीं)
AWS Generative AI डेवलपर प्रोफेशनल (AIP-C01)
$300 USD, 75 प्रश्न, 180 मिनट। 2025 में AWS के पहले GenAI-विशिष्ट प्रो प्रमाणन के रूप में लॉन्च किया गया।
शामिल सेवाएँ:
- गहराई से Amazon Bedrock (जारी प्री-ट्रेनिंग के माध्यम से कस्टम मॉडल, मॉडल मूल्यांकन, मल्टी-स्टेप रीजनिंग वाले एजेंट, हाइब्रिड सर्च वाले नॉलेज बेस, गार्डरेल्स कॉन्फ़िगरेशन)
- Amazon Bedrock Studio + Bedrock IDE
- फ़ाउंडेशन मॉडल फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए SageMaker JumpStart
- कस्टम मॉडल होस्ट करने के लिए SageMaker
- इन्फेरेंस सर्विसेज के लिए AWS App Runner / ECS Fargate
- वेक्टर स्टोर के रूप में Amazon OpenSearch
- कोड जनरेशन यूज़ केस के लिए Amazon Q
- क्रॉस-सर्विस GenAI एक्सेस के लिए IAM रोल्स
- जटिल एजेंट वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए AWS Step Functions
AIP-C01 एकमात्र प्रमुख-क्लाउड प्रमाणन है जो विशेष रूप से GenAI डेवलपमेंट को समर्पित है — क्लासिकल ML नहीं, "AI सर्विसेज" व्यापक रूप से नहीं। रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन आर्किटेक्चर, मॉडल मूल्यांकन रणनीतियों (HHEM, ROUGE, कस्टम इवैल्यूएशन), टोकन लागत ऑप्टिमाइजेशन, हैलुसिनेशन मिटिगेशन, और मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन पर गहन प्रश्नों की अपेक्षा करें।
यह एक ब्रांड-न्यू प्रमाणन है। वेतन डेटा को आत्मविश्वास से उद्धृत करने के लिए बहुत कम है — संबंधित भूमिका संदर्भ के लिए AIF-C01 वेतन पोस्ट देखें।
Google क्लाउड प्रोफेशनल ML इंजीनियर (PMLE)
$200 USD। levels.fyi के अनुसार सबसे अधिक भुगतान वाले सिंगल क्लाउड सर्ट्स में से एक, आंशिक रूप से क्योंकि उम्मीदवार पूल छोटा है।
शामिल सेवाएँ:
- Vertex AI Workbench (मैनेज्ड नोटबुक)
- Vertex AI Pipelines (मैनेज्ड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर Kubeflow Pipelines)
- Vertex AI Training (कस्टम कंटेनर, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग)
- Vertex AI Prediction (ऑनलाइन + बैच एंडपॉइंट्स, कस्टम सर्विंग कंटेनर)
- Vertex AI Model Registry + Model Monitoring
- Vertex AI Feature Store
- Vertex AI Generative AI (Gemini, Model Garden, एजेंट्स)
- Vertex AI Search and Conversation
- BigQuery ML (इन-डेटाबेस ML)
- TensorFlow Extended (TFX) इंटीग्रेशन
- सेल्फ-मैनेज्ड ML के लिए GKE पर Kubeflow
- ML डेटा पाइपलाइन के लिए Dataflow
- ऑर्केस्ट्रेशन के लिए Cloud Composer (Airflow)
- AutoML Tables / Vision / NLP
PMLE AIP-C01 से व्यापक है। इसमें क्लासिकल ML, MLOps, और GenAI शामिल है — सभी Vertex AI की अपेक्षाकृत एकीकृत सतह पर। परीक्षा GCP प्रो परीक्षाओं की तरह सिनेरियो-भारी है: लंबी केस स्टडी जो आर्किटेक्चरल ट्रेड-ऑफ़ पर आधारित होती हैं ("इन बाधाओं के तहत कौन सा समाधान लागत, लेटेंसी और सटीकता को सबसे अच्छी तरह से संतुलित करता है?")।
Microsoft — कोई एक्सपर्ट-स्तरीय शुद्ध AI प्रमाणन नहीं है
2026 तक, Microsoft के पास कोई एक्सपर्ट-स्तरीय AI प्रमाणन नहीं है। AI-102 AI सीढ़ी का शीर्ष है। AI को छूने वाला सबसे करीबी एक्सपर्ट-स्तरीय क्रेडेंशियल Azure सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट एक्सपर्ट (AZ-305) है, जिसमें व्यापक आर्किटेक्चर के संदर्भ में बिखरे हुए AI प्रश्न होते हैं, या Microsoft साइबरसिक्योरिटी आर्किटेक्ट (SC-100), जो AI सुरक्षा को परोक्ष रूप से छूता है।
यदि Microsoft 2026 या 2027 में एक "AI आर्किटेक्ट एक्सपर्ट" प्रमाणन जोड़ता है, तो अपेक्षा करें कि यह AI-102 + DP-100 विशेषज्ञता को एक अधिक रणनीतिक परीक्षा में समेकित करेगा। अभी तक: यह मौजूद नहीं है।
कौन सा प्रो चुनें?
- AWS पर केवल GenAI-केंद्रित: AIP-C01 उस दायरे के लिए अभी कहीं भी उपलब्ध सबसे गहरा क्रेडेंशियल है।
- GCP पर एंड-टू-एंड ML इंजीनियरिंग, जिसमें GenAI शामिल है: PMLE व्यापक है लेकिन फिर भी GCP-विशिष्ट है।
- Microsoft-स्टैक वरिष्ठ AI भूमिकाएँ: कोई परीक्षा नहीं है — इसके बजाय AI-102 को AZ-305 या DP-100 के साथ जोड़ें।
प्रो टियर वह जगह है जहाँ क्रॉस-क्लाउड तुलना सबसे अधिक टूट जाती है। प्रत्येक क्लाउड ने "प्रोफेशनल AI इंजीनियर" का क्या अर्थ है, इस बारे में एक अलग दांव लगाया।
प्रमाणन नवीनीकरण पर एक नोट
यह AI प्रमाणपत्रों के लिए अन्य श्रेणियों की तुलना में अधिक मायने रखता है क्योंकि AI तेजी से बदलता है।
- AWS AI प्रमाणन: 3 साल की वैधता। वर्तमान संस्करण को फिर से पास करके नवीनीकृत करें।
- Azure AI प्रमाणन: भूमिका-आधारित (AI-102, DP-100) के लिए 1 साल की वैधता, लेकिन समाप्ति से 6 महीने पहले Microsoft Learn पर बिना निगरानी वाले ऑनलाइन मूल्यांकन के माध्यम से मुफ्त नवीनीकरण। फ़ंडामेंटल्स (AI-900) कभी समाप्त नहीं होता है।
- GCP AI प्रमाणन: फ़ाउंडेशनल/एसोसिएट के लिए 3 साल, प्रोफेशनल के लिए 2 साल। फिर से पास करके नवीनीकृत करें।
Microsoft का नवीनीकरण मॉडल दूसरों की तुलना में नाटकीय रूप से अधिक अनुकूल है। विशेष रूप से AI के लिए, जहाँ अंतर्निहित सेवाएँ (Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI) हर कुछ महीनों में ताज़ा होती हैं, नवीनीकरण लागत बढ़ती जाती है। यदि आप दो लगभग समान क्रेडेंशियल के बीच चयन कर रहे हैं तो इसे ध्यान में रखना उचित है।
मेरी सिफारिश, भूमिका के अनुसार
- AI / ML प्रोडक्ट मैनेजर: GAIL (GCP) या AIF-C01 (AWS) — रणनीति-स्तरीय प्रमाणन। दोनों। या एक और दूसरा बाद में।
- एक उत्पाद में AI जोड़ने वाला बैकएंड इंजीनियर: AI-102 (Azure) यदि आपका स्टैक Microsoft-leaning है, MLA-C01 + AIF-C01 (AWS) यदि क्लाउड-leaning है।
- डेटा साइंटिस्ट: क्लासिकल ML के लिए DP-100 (Azure), व्यापक दायरे के लिए PMLE (GCP)।
- वरिष्ठ ML इंजीनियर / MLOps लीड: PMLE (GCP) यदि आपका स्टैक Vertex AI के करीब है, अन्यथा MLA-C01 (AWS)। यदि आपकी टीम GenAI-भारी है तो AIP-C01 (AWS) जोड़ें।
- AI सुरक्षा / रिस्पॉन्सिबल AI कार्य: AIF-C01 (AWS) फ़ाउंडेशनल टियर पर इसे सबसे अच्छी तरह कवर करता है। उच्च-स्तरीय प्रमाणपत्रों में से कोई भी रिस्पॉन्सिबल AI पर एक अलग विषय के रूप में गहराई से नहीं जाता है।
इस सप्ताह क्या करें
यदि आप पहले से ही इनमें से किसी एक के लिए अध्ययन कर रहे हैं: प्रश्नों का अभ्यास करें। AIF-C01 बैंक, MLA-C01 बैंक, AI-102, PMLE, या CertLabPro पर किसी भी अन्य को ब्राउज़ करें।
यदि आप अपना पहला AI प्रमाणन चुन रहे हैं: पहचानें कि आपका नियोक्ता (या लक्षित नियोक्ता) किस क्लाउड का उपयोग करता है, फिर उस क्लाउड पर फ़ाउंडेशनल प्रमाणन लें। वहां से एसोसिएट, प्रो तक का कंपाउंडिंग गलत क्लाउड पर शुरू करने और बाद में पिवट करने की तुलना में बहुत तेज़ है।
यदि आप यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि किस क्लाउड की AI सीढ़ी "सर्वश्रेष्ठ" है: कोई विजेता नहीं है। प्रत्येक क्लाउड की सूची इस बारे में विभिन्न दांवों को दर्शाती है कि AI इंजीनियरिंग का क्या अर्थ है। वह चुनें जिसके दांव आपके काम से मेल खाते हों।