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你有 300 美元和 50 小时的空闲时间。你会花在 AWS 认证上，还是斯坦福大学的证书上？ 这就是 “声望 vs. 实用” 的陷阱。 一个证书证明你能够胜任今天的工作（实用性）。另一个证明你足够聪明，能够搞清楚明天的事情（声望）。在蓬勃发展的 AI 就业市场中，两者都很有价值，但它们向招聘人员发出了非常不同的信号。 如果你试图计算职业生涯的投资回报率（ROI），答案不是 “两者都是”—— 而是 “视情况而定”。 以下是关于谁会被聘用从事什么工作的细分，以及如何为你的特定职业阶段选择正确的道路。
2025/12/18
信号：“我知道按哪些按钮。”厂商认证（来自 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）是严格实用的。它们验证你了解如何在特定的生态系统中操作特定的工具。它们关乎能力，而非理论。
一家中型物流公司正在将其数据迁移到云端。他们需要在下周部署一个欺诈检测模型。他们雇佣谁：拥有 AWS 认证机器学习 - 专业证书的候选人。原因：他们不需要有人推导反向传播的微积分；他们需要有人知道如何配置 S3 存储桶并部署 SageMaker 端点，而不会产生 5,000 美元的费用。
高即时投资回报率；通常能带来直接的薪水增长；证明具备 “生产就绪” 的技能。
平台锁定（如果你的下一家公司使用 Azure 怎么办？）；技能会随着仪表板的变化每 2-3 年 “过期”。
信号：“我理解引擎。”大学证书（来自 Coursera、edX 或直接来自大学）侧重于基础知识。它们教给你数学、逻辑以及 AI 的 “第一性原理”，这些不会在软件更新发布时改变。
一家科技初创公司正在构建专有的 LLM 来分析法律合同。他们遇到了标准工具无法修复的 “幻觉” 问题。他们雇佣谁：拥有 斯坦福（DeepLearning.AI） 或 MIT 证书的候选人。原因：他们需要一个问题解决者，能够深入理解 Transformer 模型的架构，足以调整底层算法，而不仅仅是知道如何调用 API 的人。
常青知识（数学不会过期）；在 LinkedIn 上具有很高的 “信号” 价值；可跨任何工具或平台转移。
通常更昂贵；理论性强；你可能学完课程后仍然不知道如何将模型实际部署到服务器。
那么，哪一个能让你获得工作？答案在于 “T 型” 技能组合。招聘人员正在寻找具备广泛基础知识（T 的横杆）和深厚专业技能（T 的竖杆）的候选人。