Dans un monde où la technologie évolue à une vitesse fulgurante, maîtriser le machine learning est devenu une compétence incontournable pour les professionnels du numérique.
Notre article décortique et met en lumière ici les meilleures formations disponibles pour ceux désireux de se spécialiser dans ce domaine. Ces formations proposent un parfait équilibre entre théorie et pratique, offrant un accompagnement par des mentors expérimentés et pouvant déboucher sur des certifications reconnues.
1- Formation Machine Learning / ML OPS – Datarockstars
Pour une certification RNCP de niveau 6La formation de Datarockstars se distingue principalement par son approche approfondie de l’ensemble learning, du tuning des hyperparamètres, et du déploiement de modèles avec des technologies de pointe telles que Docker, Kubernetes, et FastAPI. Offrant une certification RNCP de niveau 6, cette formation représente un atout significatif pour les professionnels cherchant à valider leurs compétences à un niveau équivalent à un BAC+3/4 sur le marché du travail.
Avec 35 heures de contenu riche, dispensé par des experts compétents et pédagogues, cette formation s’adresse idéalement aux profils ayant déjà des connaissances de base en data science. En comparaison avec d’autres formations, Datarockstars excelle dans l’équilibre entre théorie et pratique, enrichissant l’expérience d’apprentissage par des projets concrets et un suivi personnalisé.
Le financement flexible rend également ce programme accessible à un large public.
Points forts
2- Machine Learning in the Enterprise – Coursera
Pour une application du Machine Learning en milieu professionnelLa formation Machine Learning proposée par Google Cloud donne la possibilité d’obtenir une aide financière. Sa certification partageable est un atout majeur, rehaussant le profil professionnel des apprenants sur LinkedIn. Idéale pour ceux qui ont un emploi du temps chargé, cette formation offre un apprentissage flexible et un contenu intermédiaire riche réparti sur 24 heures de cours.
Assurez-vous d’être déjà familier avec les bases de machine learning et d’avoir quelques connaissances dans l’application du ML en milieu professionnel pour suivre correctement ce cours. En comparaison avec des les autres formations, Coursera bénéficie du prestige et de l’expertise technologique de Google Cloud. Cependant, certains pourraient trouver que le cours requiert un investissement en temps significatif pour ceux qui sont novices dans le domaine.
En termes de conception pédagogique, le cours est bien structuré avec des modules couvrant tous les aspects du ML en entreprise, des bases à la pratique avancée, incluant des outils spécifiques comme Vertex AI.
Pour conclure, cette formation excelle dans son approche pratique et concrète, ce qui la rend particulièrement pertinente pour les professionnels en activité et ceux qui aspirent à le devenir dans le domaine du ML.
Points forts
3- Formation Machine Learning distribué – Blent.ai
Pour se spécialiser en Machine Learning et Deep Learning distribuéCette formation se démarque par sa spécialisation pointue pour les profils Tech et Data. Elle offre une approche unique avec des projets d’entreprises réels et un accompagnement par des mentors expérimentés, menant à une certification de Data Engineer reconnue dans l’industrie.
Idéal pour les Data Scientists et Data Engineers avec des connaissances de base en ML, ce programme intensif requiert un investissement conséquent, justifié par la qualité et la reconnaissance du certificat obtenu.
Contrairement à ses concurrents comme DataScientest, Blent.ai insiste sur le Machine Learning et Deep Learning distribués, des compétences en forte demande. Bien que l’investissement financier (prix de 2500€) puisse être un frein, la possibilité de financement par des tiers atténue cet inconvénient.
En somme, cette formation s’adresse à ceux qui cherchent une expertise approfondie et prêts à s’engager financièrement et temporellement dans leur développement professionnel.
Points forts
4- Formation Machine Learning Engineer – DataScientest
Pour une certification RNCP niveau 7La formation Machine Learning Engineer de DataScientest, reconnue par l’écoles des MINES de Paris, est un investissement stratégique pour les passionnés d’intelligence artificielle. Avec une certification RNCP niveau 7, ce programme s’adresse principalement à ceux ayant un niveau Bac +3 en informatique ou mathématiques, cherchant à se spécialiser en Machine Learning et Data Engineering.
Le choix entre un Bootcamp intensif de 7 mois ou une formation à temps partiel sur 16 mois offre une flexibilité appréciable, permettant aux apprenants de s’adapter selon leur disponibilité. Avec un taux de réussite de 91% et un taux d’insertion professionnel de 78,7%, la qualité de l’enseignement est démontrée par des chiffres tangibles.
Les modules variés couvrant de la programmation avancée aux aspects éthiques de la data, en passant par des certifications AWS, garantissent une éducation complète. Cependant, le coût peut être un obstacle, bien que des options de financement soient proposées, y compris la prise en charge par le CPF ou Pôle Emploi.
Points forts
5- Spécialisation Apprentissage automatique – Coursera
Pour les novices en Machine LearningLa spécialisation en apprentissage automatique de Stanford University et DeepLearning.AI, dirigée par le renommé Andrew Ng, est un choix de prédilection pour les débutants aspirant à pénétrer le monde du Machine Learning. En seulement 3 cours totalisant 94 heures, les étudiants acquièrent des compétences en régression logistique, réseaux de neurones, et systèmes de recommandation, sans prérequis spécifiques.
Les avantages résident dans l’expertise de Andrew Ng et la variété des modules, couvrant de l’apprentissage supervisé à l’apprentissage par renforcement. Les sous-titres en français et le planning flexible facilitent l’apprentissage pour les non-anglophones et ceux qui jonglent avec des horaires chargés. Un point faible pourrait être le volume d’heures requis, qui pourrait s’avérer intense pour ceux qui travaillent à temps plein.
Avec un taux de satisfaction de 4.9 basé sur plus de 20 000 avis et 357 995 inscrits, l’impact et l’efficacité de cette formation sont clairement établis. Cette formation offre une fondation solide dans un format accessible, renforcé par la possibilité d’obtenir des crédits universitaires et une certification partageable sur LinkedIn, ce qui renforce son attractivité sur le marché de l’emploi.
Points forts
FAQ : Les questions des internautes
Quelles sont les compétences prérequises pour suivre une formation en Machine Learning ?
Les compétences prérequises pour suivre une formation en Machine Learning comprennent des notions en mathématiques telles que statistiques, probabilités, et algèbre linéaire. Des compétences en programmation (Python, R, etc.) et des connaissances en informatique (bases de données, structures de données, etc.) sont également nécessaires.
Comment se préparer à une formation en Machine Learning ?
Pour se préparer à une formation en Machine Learning, il est conseillé d’exploiter des ressources en ligne comme des tutoriels, MOOCs, et cours gratuits. La lecture de livres et articles spécialisés ainsi que la participation à des blogs d’experts sont recommandés.
Quels sont les objectifs d’une formation en Machine Learning ?
Les objectifs d’une formation en Machine Learning sont de maitriser les algorithmes de Machine Learning, construire des modèles prédictifs, et analyser des données.
Quelles sont les différentes formations en Machine Learning disponibles ?
Les différentes formations en Machine Learning disponibles incluent des formations intensives, en ligne, courtes, et certifiantes. Elles couvrent divers domaines d’expertise tels que le Machine Learning généraliste, le Deep Learning, le NLP (Traitement du langage naturel), et plus.
Quels sont les débouchés professionnels après une formation en Machine Learning ?
Après une formation en Machine Learning, les domaines d’application incluent la Finance, la Santé, l’Industrie, le Marketing, etc. Les métiers accessibles comprennent Data Scientist, Ingénieur Machine Learning, Analyste de données, etc.
Quel est le coût d’une formation en Machine Learning ?
Le coût d’une formation en Machine Learning varie de quelques dizaines d’euros à plusieurs milliers d’euros, selon la durée, la certification obtenue, et le format de la formation.