Cloud, AI, Security, Kubernetes और Terraform सर्टिफिकेशन के लिए व्यावहारिक गाइड - उन इंजीनियरों द्वारा लिखे गए जिन्होंने स्वयं ये परीक्षाएँ दी हैं।
SCS-C03 AWS की सबसे कठिन स्पेशियलिटीज़ में से एक है। यहाँ बताया गया है कि यह वास्तव में क्या परीक्षण करती है, तैयारी के लिए कितना समय देना चाहिए, और किन विषयों को अधिकांश उम्मीदवार कम आंकते हैं।
AWS ने मार्च 2024 में DEA-C01 लॉन्च किया ताकि डेटा एनालिटिक्स भूमिकाओं और क्लाउड इंजीनियरिंग के बीच के अंतर को भरा जा सके। यहाँ बताया गया है कि क्या यह आपके समय के लायक है।
AIF-C01 2024 के अंत में AWS के मूलभूत AI प्रमाणन के रूप में लॉन्च किया गया। इसका वेतन कितना है, यह क्या दर्शाता है, और यह अन्य शुरुआती AI प्रमाण-पत्रों से कैसे तुलना करता है।
AWS ने ML इंजीनियरिंग की कमी को पूरा करने के लिए अगस्त 2024 में MLA-C01 लॉन्च किया। यहाँ बताया गया है कि इसमें क्या परीक्षण किया जाता है, यह किसके लिए है, और यह MLS-C01 (जिसे यह बदलता है) से कैसे भिन्न है।
AWS के पास अब प्रैक्टिशनर स्तर से ऊपर दो AI-केंद्रित प्रमाणन हैं। यहाँ बताया गया है कि प्रत्येक क्या परीक्षण करता है, वे किसके लिए हैं, और आपकी वास्तविक नौकरी के आधार पर पहले कौन सा लेना चाहिए।
Microsoft ने 2025 की शुरुआत में AI-102 को ताज़ा किया, जिसमें एजेंटिक-समाधान सामग्री जोड़ी गई। यहां बताया गया है कि यह अब क्या परीक्षण करता है, कितना भुगतान करता है, और AWS MLA-C01 से इसकी तुलना कैसे की जाती है।
Azure ML SDK v2, MLflow, डिजाइनर और परिनियोजन को कवर करने वाली एक यथार्थवादी 6-सप्ताह की DP-100 योजना - साथ ही वे गलतियाँ जो अन्यथा तैयार उम्मीदवारों को विफल कर देती हैं।
PMLE एक Google Professional ML सर्टिफ़िकेट है; MLA-C01 एक AWS Associate सर्टिफ़िकेट है। बाहर से वे समान दिखते हैं, लेकिन विभिन्न गहराईयों पर विभिन्न कौशलों का परीक्षण करते हैं। यहां बताया गया है कि कैसे चुनें।
माइक्रोसॉफ्ट के तीन एज़्योर फंडामेंटल्स एग्जाम्स का तुलनात्मक विश्लेषण - प्रत्येक किसके लिए है, कठिनाई स्तर, और क्या तीनों समय के लायक हैं।
Microsoft Fabric 2023 में लॉन्च हुआ और Microsoft ने 2024 में दो भूमिका-आधारित प्रमाणपत्र जोड़े: DP-600 (एनालिटिक्स इंजीनियर) और DP-700 (डेटा इंजीनियर)। यहां बताया गया है कि कैसे चुनें।