| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Rentrée décalée | Mars 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps partiel |
| Modalité | À distance |
| Prix | 3600 € |
Description
L'objectif est de vous former au métier d’Ingénieur Machine Learning, dont les compétences sont très recherchées sur le marché de l'emploi. L’Ingénieur Machine Learning est un Data Scientist spécialisé dans les algorithmes d’apprentissage automatiques, permettant de traiter des données volumineuses et de différentes natures. Au sein d’une équipe data, vous serez en charge de répondre à des problématiques de modélisation mathématiques à l’aide d’algorithmes adaptés. Pour cela, vous choisirez le modèle le plus performant, parmi votre palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning).
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Machine Learning : mathématiques, statistiques, algorithmes supervisés et non supervisés
- Ingénierie des données : collecte, nettoyage, transformation, et gestion des bases de données
- Développement et optimisation de modèles : deep learning, réseaux de neurones, évaluation et tuning
- Déploiement et production : pipelines ML, conteneurisation, monitoring et maintenance des modèles
- Projet professionnel et cadre éthique : étude de cas, rédaction de rapport technique, enjeux légaux et éthiques du ML
Objectifs de la formation
- Programmer et optimiser des algorithmes de Machine Learning pour résoudre des problématiques complexes.
- Entraîner et déployer des réseaux de neurones profonds (Deep Learning) adaptés à des données variées telles que images et textes.
- Analyser et modéliser des données volumineuses en choisissant l’algorithme le plus performant selon le besoin métier.
- Conduire un projet de recherche appliquée, y compris la réalisation d'une preuve de concept (POC) innovante.
- Collaborer efficacement en équipe grâce à la maîtrise des bonnes pratiques de développement et des outils collaboratifs (Git, normes de code).
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