Ingénieur Machine Learning
Vous avez les bases en Data Science ? Approfondissez votre maîtrise du Machine Learning.
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Des projets professionnalisants
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Un accompagnement personnalisé
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Data
Ingénieur Machine Learning
Diplôme niveau 7 (Bac+5)Accompagnement personnaliséEmploi garantiQuel est le rôle d'un Ingénieur Machine Learning ?
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).
Ce que vous saurez faire
- Programmer des algorithmes de Machine Learning.
- Entraîner des réseaux de neurones profonds.
- Modéliser des données complexes, comme des images et des textes.
- Mener un projet de recherche et réaliser une preuve de concept (POC).
Votre orientation
Ce parcours donne accès aux métiers suivants :
- Ingénieur Machine Learning
- Data Scientist
- Research Scientist
Quel parcours Data est fait pour vous ?
Data Analyst : Vous débuterez dans la data en analysant des données et en réalisant des reportings et des dashboards.
Data Scientist : Vous avez un bagage mathématique, et vous souhaitez réaliser des analyses poussées à l’aide d’algorithmes.
Ingénieur Machine Learning : Vous avez un solide bagage mathématique et vous souhaitez développer des algorithmes de machine learning avancés.
Data Architect : Vous avez un bagage informatique et vous souhaitez mettre en place l’architecture et les outils de traitement des données.
Votre rémunération
Rémunérations moyennes pour le métier d’Ingénieur Machine Learning :
- Débutant : 45 000 € à 55 000 € annuels bruts
- Expérimenté : 55 000 € à 80 000 € annuels bruts
(Source : Glassdoor)
Ces profils sont très recherchés, majoritairement en CDI. En freelance, les Ingénieur Machine Learning facturent jusqu’à 1200€ par jour de travail.
Retrouvez sur cette page les indicateurs de performance des formations OpenClassrooms.
Prérequis
Niveau de langue : Pour les apprenants étrangers, un niveau de français B1-B2 (utilisateur indépendant) est conseillé pour la réussite de la formation.
Matériel : Accès à un ordinateur (PC ou Mac), muni d’un microphone, une webcam et une bonne connexion internet (3.2 Mbps en envoi et 1.8 Mbps en réception de données). Pour tester la qualité de votre connexion, cliquez sur ce lien.
Ce parcours nécessite également d'être équipé d'un ordinateur avec les spécifications suivantes :
- CPU :
- minimum core I3 ou AMD Ryzen 3 (génération récente)
- idéalement core I7 ou AMD Ryzen 7
- RAM : mémoire de 16 Go minimum
- Espace disque disponible : 256 Go, SSD idéalement
En complément, pour les traitements Deep Learning :
- Carte graphique (GPU) NVidia 8Go minimum
- ou utilisation de solutions gratuites sur le cloud accessibles via un navigateur :
- Google Colaboratory (GPU ou TPU),
- ou Kaggle Notebook
Niveau requis : Prépa scientifique ou Bac + 2 en mathématiques.
Prérequis techniques :
- Programmation Python, librairies pour la Data Science.
- Math (analyse réelle, algèbre, proba, stat)
- Informatique (algorithmique, base de données, terminal)
- Collecte de données (API, requêtes SQL)
- Communication et collaboration (Git, Pep8)
Votre diplôme
OpenClassrooms est un établissement privé d'enseignement à distance déclaré au rectorat de l'Académie de Paris.
À l'issue de votre formation et de la validation de vos compétences par un jury, vous pourrez obtenir le titre « Ingénieur Machine Learning ».
Vous pourrez également obtenir ce titre enregistré au Répertoire National des Certifications Professionnelles, de niveau 7 (Bac+5) sur les cadres français et européen des certifications (European Qualifications Framework), à la condition que vous validiez les pré-requis nécessaires.Contactez l'université ou école où vous souhaitez poursuivre vos études si vous avez des questions à propos de l’équivalence du diplôme.
Obtenez plus rapidement ce diplôme grâce à une Validation des Acquis de l'Expérience (VAE) si vous avez déjà au moins 1 an d'expérience professionnelle dans ce métier.
En savoir plus.
Un emploi garanti
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Si ce n'est pas le cas, nous vous remboursons votre parcours.
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Data
Ingénieur Machine Learning
Diplôme niveau 7 (Bac+5)Accompagnement personnaliséEmploi garantiUne pédagogie basée sur la pratique
Obtenez des compétences clés en validant des projets professionnalisants.
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Gagnez un véritable savoir-faire ainsi qu’un portfolio pour le démontrer.
Les projets et compétences en détail
projet 110 heures
Définissez votre stratégie d'apprentissage
Vous embarquez sur un grand parcours d'apprentissage ! Équipez-vous des outils et des bonnes pratiques dont vous aurez besoin tout au long de vos cours et de vos projets.
Compétences acquises dans ce projet
- Construire pas à pas son projet professionnel
projet 270 heures
Concevez une application au service de la santé publique
L'agence "Santé publique France" a lancé un appel à projet autour des problématiques alimentaires. Vous proposerez une application basée sur des données nutritionnelles.
Compétences acquises dans ce projet
- Effectuer des opérations de nettoyage sur des données structurées
- Communiquer ses résultats à l’aide de représentations graphiques lisibles et pertinentes
- Effectuer une analyse statistique multivariée
- Effectuer une analyse statistique univariée
projet 3100 heures
Anticipez les besoins en consommation électrique de bâtiments
Pour atteindre son objectif de ville neutre en émissions de carbone en 2050, la ville de Seattle a besoin de vous. Votre mission ? Prédire la consommation électrique des bâtiments municipaux.
Compétences acquises dans ce projet
- Mettre en place le modèle d'apprentissage supervisé adapté au problème métier
- Évaluer les performances d’un modèle d'apprentissage supervisé
- Adapter les hyperparamètres d'un algorithme d'apprentissage supervisé afin de l'améliorer
- Transformer les variables pertinentes d'un modèle d'apprentissage supervisé
projet 470 heures
Segmentez des clients d'un site e-commerce
Vous êtes consultant pour Olist, un site e-commerce brésilien. Les équipes marketing ont besoin de segmenter leurs clients pour optimiser les campagnes de communication.
Compétences acquises dans ce projet
- Mettre en place le modèle d'apprentissage non supervisé adapté au problème métier
- Transformer les variables pertinentes d'un modèle d'apprentissage non supervisé
- Adapter les hyperparamètres d'un algorithme non supervisé afin de l'améliorer
- Évaluer les performances d’un modèle d'apprentissage non supervisé
projet 560 heures
Catégorisez automatiquement des questions
Sur le site Stack Overflow, les utilisateurs posent des questions liées à l’informatique. Vous êtes en charge de développer un système permettant de tagger automatiquement les questions des utilisateurs.
Compétences acquises dans ce projet
- Représenter graphiquement des données à grandes dimensions
- Prétraiter des données non structurées pour obtenir un jeu de données exploitable
- Mettre en œuvre des techniques d’extraction de features pour des données non structurées
- Mettre en œuvre des techniques de réduction de dimension
projet 6120 heures
Classez des images à l'aide d'algorithmes de Deep Learning
Une association animalière souhaite automatiser l'identification de ses pensionnaires à partir de leurs photos. C'est l'occasion d'utiliser des modèles de Deep Learning, très performants pour classer des images !
Compétences acquises dans ce projet
- Évaluer les performances d’un modèle de Deep Learning
- Adapter les paramètres d'un modèle de Deep Learning afin de l’améliorer
- Mettre en place un modèle de Deep Learning
- Sélectionner un modèle d'apprentissage Deep Learning adapté à une problèmatique métier
- Transformer les variables pertinentes d'un modèle de Deep Learning
projet 730 heures
Développez une preuve de concept (option stage)
La Data Science évolue en permanence et vous devrez en suivre les développements. Dans ce projet libre, vous ferez une recherche sur l'état de l'art dans le but de développer une preuve de concept (POC).
Compétences acquises dans ce projet
- Identifier des sources d'informations fiables et pertinentes
- Identifier les méthodes "état de l'art" pour résoudre un problème de Data science
- Développer une preuve de concept pour résoudre un problème de Data science
- Réaliser une veille sur les évolutions de la Data Science
projet 850 heures
Participez à une compétition Kaggle !
Pour ce dernier projet, vos compétences de Data Scientist seront mises à l’épreuve… Vous participerez à la compétition Kaggle de votre choix. Que la force soit avec vous !
Compétences acquises dans ce projet
- Rédiger une note méthodologique afin de communiquer sa démarche de modélisation
- Utiliser un logiciel de version de code pour assurer l’intégration du modèle
- Présenter son code aux standards PEP 8
- Enrichir les réalisations d'autres membres de la communauté de professionnels
Diplôme
Data scientist
Un accompagnement individuel & privilégié
Bénéficiez de sessions individuelles hebdomadaires avec un mentor expert du métier.
Progressez rapidement dans vos projets grâce à son excellence dans le partage de son savoir-faire.
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Les avantages
Emploi du temps adapté : étudiez à votre rythme
Sans engagement : arrêtez à tout moment
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