一、学python考什么证？
、Python 语言基础证书（PCPP-32-1）；
2、Python 程序设计师证书（PCAP-31-2）；
3、Python 高级程序设计师证书（PCAP-31-3）；
4、Python 软件开发证书（PCSD-33-1）；
5、Python 软件工程师证书（PCSD-33-2）；
6、Python 软件测试师证书（PCSD-33-3）；
7、Python 精确科学计算证书（PCEC-35-1）；
8、Python Web 开发证书（PCWE-36-1）；
9、Python 数据分析证书（PCDA-37-1）；
10、Python 机器学习师证书（PCML-38-1）。
二、人工智能考什么证书？
一、HCIE
HCIE即华为认证互联网专家，是华为认证体系中最高级别的ICT技术认证。
二、CCIE
CCIE是美国Cisco公司于1993年开始推出的专家级认证考试。
三、RHCA
RHCA即红帽认证架构师，是红帽推出的最新顶级认证。
四、OCM
Oracle Certified Master(OCM) 大师认证资质是Oracle认证的最高级别。此认证是对技术、知识和操作技能的最高级别的认可。
三、计算机有哪些资格证书？
包括以下证书:
计算机软件资格证书：这类证书主要针对计算机软件领域，包括计算机软件工程师、软件架构师、软件测试工程师等资格证书。这些证书通常由政府或行业协会颁发，证明持有人具备一定的软件开发技能和知识。
计算机网络资格证书：这类证书主要针对计算机网络领域，包括网络工程师、网络安全工程师、系统集成工程师等资格证书。这些证书通常由行业协会或企业颁发，证明持有人具备一定的计算机网络维护和管理技能。
计算机硬件资格证书：这类证书主要针对计算机硬件领域，包括计算机组装与维护工程师、硬件工程师等资格证书。这些证书通常由行业协会或企业颁发，证明持有人具备一定的计算机硬件维护和故障排除技能。
计算机视觉资格证书：这类证书主要针对计算机视觉领域，包括机器视觉工程师、计算机视觉算法工程师等资格证书。这些证书通常由行业协会或企业颁发，证明持有人具备一定的计算机视觉技能和知识。
四、人工智能的三大证书？
人工智能领域目前并没有公认的“三大证书”，但以下几种认证在业界具有一定的知名度和认可度：
1. **TensorFlow谷歌开发者认证**：这是由谷歌提供的认证，旨在帮助学生、开发者和数据科学家展示他们在使用TensorFlow构建和训练模型过程中所学到的实用机器学习技能。
2. **工信部教育与考试中心颁发的人工智能证书**：包括《人工智能算法工程师》和《人工智能机器学习工程师》等，这些证书分为初级、中级和高级，课程内容丰富完善，专业性较强，适合准备在人工智能行业从事相关工作的人员。
3. **中国人工智能学会的人工智能职业技能等级认证证书**：这些认证按照应用方向划分，目前包括计算机视觉方向的多个级别证书，适合不同层次的专业人士。
五、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。
六、学习计算机专业可以考取哪些证书？
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。 计算机科学与技术（Computer Science and Technology）是国家一级学科，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。
七、人工智能2工程师证书含金量高吗？
人工智能2工程师证书含金量非常高，1、工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员。2、对人工智能具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员。3、对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员。4、计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生。
5、生物、物理、化学、材料等数学英语能力较好，希望转行的学生或工作人员。
八、人工智能证书哪个含金量高？
含金量高的是人工智能职业技能等级认证（AIOC）项目证书是国家认可的，属于AI领域有含金量的证书。AICE：青少年人工智能核心素养测评。
中国自动化学会主办，学会下设的智慧教育专业委员会和普及工作委员会联合承办，在中国科学院大学人工智能学院的学术指导下，于2021年10月正式启动。该项目旨在发挥学会的学术引领和科学普及职能，致力于青少年人工智能核心素养测评体系的研发与应用，推动人工智能在基础教育阶段的规范发展，联合优秀研发单位、院校、社会企业力量共同参与，为国家选拔适应未来的优秀AI技术人才做储备，引领人工智能普及新路径。
九、人工智能领域有哪些值得考的证书？
我的个人看法如下，我认为人工智能领域有以下的几个证书值得考，一是人工智能基础证书，二是深度学习证书，三是机器学习证书