Her finner du den tekniske digitale legitimasjonen som tilbys på SkillsBuild for Students. Klikk på en hvilken som helst digital legitimasjon for å se mer informasjon og legge den til i køen din.
Merkemottakere har en forståelse av seks nye teknologier som driver dagens jobber: AI, blockchain, cloud computing, cybersikkerhet, data og analyser og tingenes internett. Enkeltpersoner kjenner grunnleggende konsepter, terminologi og hvordan teknologier brukes for å løse problemer i organisasjoner og virksomheter. Merketjenere kan bruke denne kunnskapen til å utforske karrierer innen teknologi.
Opprinnelseshistorier med åpen kildekode
Merkemottakere har tilegnet seg grunnleggende kunnskap innen hybrid cloud computing, kunstig intelligens (AI) etikk og åpen kildekode-teknologi. De kjenner forskjellene mellom private og offentlige skyer, egenskapene til hybridsky og rollen til databeholdere; typene menneskelig etisk atferd, hvordan de forholder seg til AI-etikk, hvordan AI-etikk kan feile, og måter å redusere den resulterende skaden på; åpen kildekode historie, roller, ansvar; og rollen til disse teknologiene i dagens jobber.
Denne merketakeren har den viktigste kunnskapen, ferdighetene og verdiene som er nødvendige for å forstå og arbeide med kunstig intelligens (AI), og er klar over konsekvensene av AI for fremtidens arbeid og samfunn generelt. Inntektstakere har brukt kunnskapen sin gjennom en AI Design Challenge, ved hjelp av designtenkning til å lage en prototype for en AI-drevet løsning som hjelper folk med å forbedre ferdighetene sine.
Merkemottakeren har demonstrert en forståelse av opprettelsen av Chatbots ved å utnytte Watson Conversation og deres distribusjon på WordPress.
Denne merketakeren har utviklet en forståelse av Blockchain-prinsipper og -praksiser og hvordan de kan brukes i et forretningsmiljø. De har en forståelse av Blockchain og distribuerte hovedboksystemer, de viktige konseptene og viktige brukstilfeller av Blockchain og hvordan eiendeler kan overføres i et Blockchain-nettverk.
Denne merkeinnehaveren forstår det grunnleggende om skyteknologi og kan beskrive skyplattformer og -modeller, inkludert IaaS, PaaS, SaaS, Public, Private og Hybrid Multi-skyer. Merkeinntjeningsenheten er kjent med nødvendigheter av skyprogrammer og termer som virtualisering, virtuelle maskiner, beholdere, objektlagring, mikrotjenester, serverløs, skyinnfødt og DevOps. Personen har også fått praktisk erfaring med å opprette en Cloud-konto og klargjøre tjenester på IBM Cloud.
Denne merketakeren kan relatere hvordan IBM Cloud aktiverer de ulike servicemodellene (IaaS, PaaS, SaaS) og ulike distribusjonsmodeller (offentlig, hybrid, privat). De vet hvordan de skal: få tilgang til IBM Cloud ved hjelp av ulike verktøy og grensesnitt; oppdage passende IBM Cloud-produkter eller -tjenester som er tilgjengelige for spesifikk funksjonalitet; de ulike måtene IBM Cloud leverer tjenester til utviklere og driftsteam på; og oppsummere kjernegrupper av tilgjengelige tjenester.
Grunnleggende om cybersikkerhet
Denne merketakeren demonstrerer en grunnleggende forståelse av cybersikkerhetskonsepter, mål og praksis. Dette inkluderer cybertrusselgrupper, typer angrep, sosial ingeniørarbeid, case-studier, generelle sikkerhetsstrategier, kryptografi og vanlige tilnærminger som organisasjoner tar for å forhindre, oppdage og reagere på cyberangrep. Dette inkluderer også en bevissthet om arbeidsmarkedet. Merketakere kan bruke denne kunnskapen til å forfølge videreutdanning for en rekke roller innen cybersikkerhet.
Data Science Foundations Nivå 1
Denne merketjeneren har en forståelse av mulighetene og mulighetene som datavitenskap, analyse og big data bringer til nye applikasjoner i enhver bransje.
Denne merkeopptjeneren kan bruke Jupyter Notebooks, inkludert funksjonene og populære verktøy som brukes av R-programmerere, inkludert RStudio IDE. Inntjeneren forstår hvordan man bruker ulike datavitenskap og datavisualiseringsverktøy som er vert på Skills Network Labs. Individet er kjent med IBM Watson Studio inkludert dets funksjoner og muligheter og kan lage og dele en Jupyter Notebook.
Denne merketjeneren har vist en grundig forståelse av de ulike stadiene som utgjør datavitenskapsmetodikken, noe som er medvirkende til å løse datavitenskapsproblem.
Denne merketjeneren har en grunnleggende forståelse av Big Data-konsepter og deres applikasjoner for å få innsikt for å gi bedre service til kundene. Inntektstakeren forstår at Big Data skal behandles i en plattform som kan håndtere variasjonen, hastigheten og volumet av data ved hjelp av komponenter som krever integrering og datastyring.
Denne merketakeren har en grunnleggende forståelse av Hadoop. Inntektstakeren kan beskrive hva Big Data er og behovet for at Hadoop skal kunne behandle disse dataene i tide. Personen kan beskrive Hadoop-arkitekturen og hvordan man arbeider med Hadoop Distributed File System (HDFS) ved hjelp av IBM BigInsights.