Formation Machine learning

Les entreprises cherchent activement des profils capables de transformer leurs données brutes en modèles prédictifs opérationnels. Une formation en machine learning vous donne les clés techniques pour répondre à cette demande concrète.

• Développeurs en reconversion data : vous maîtrisez Python mais vous ne savez pas encore construire un modèle prédictif. Une formation orientée algorithmes supervisés vous permet de franchir ce cap rapidement.
• Data analysts confirmés : vous produisez des tableaux de bord mais souhaitez aller au-delà de la visualisation. Un parcours de perfectionnement en machine learning vous ouvre l'accès aux projets d'automatisation décisionnelle.
• Ingénieurs en évolution de poste : votre entreprise déploie des modèles d'intelligence artificielle et vous devez monter en compétences sans tout reprendre de zéro. Une formation modulaire ciblée répond à ce besoin sans mobiliser plusieurs mois.
• Demandeurs d'emploi en reconversion : vous visez un métier de data scientist ou de machine learning engineer. Une formation certifiante financée via le Compte personnel de formation vous permet de viser ce secteur avec un dossier solide.

Voici ce que vous serez en mesure de réaliser concrètement à l'issue du parcours.

• Choisir et entraîner un algorithme adapté à un jeu de données réel en moins d'une journée.
• Évaluer la fiabilité d'un modèle prédictif grâce à la matrice de confusion et à la courbe ROC.
• Déployer un modèle en production via une API fonctionnelle sur un environnement Cloud.
• Détecter les valeurs aberrantes et traiter les données manquantes avant toute phase de modélisation.
• Automatiser l'entraînement d'un modèle pour éliminer les tâches manuelles répétitives.

Voici deux exemples de parcours pour vous projeter concrètement dans une formation en machine learning.

Machine learning : fondamentaux et premier modèle prédictif (niveau initiation)

Ce parcours s'adresse à toute personne disposant de bases en Python et en statistiques. Il vise à produire un modèle fonctionnel sur un cas réel dès la fin de la formation.

• Durée estimée : 4 jours (28 heures)
• Objectif principal : construire et évaluer un premier modèle prédictif supervisé

Machine learning : mise en production et MLOps (niveau perfectionnement)

Ce parcours cible les profils déjà à l'aise avec la modélisation et souhaitant industrialiser leurs algorithmes. Il débouche sur le déploiement d'un modèle dans un environnement Cloud réel.

• Durée estimée : 5 jours (35 heures)
• Objectif principal : déployer un modèle prédictif en production via une architecture MLOps