Bootcamp - Maitrisez les algorithmes de machine learning

Apprenez à concevoir, entraîner et déployer des modèles ML pour données texte, images et séries temporelles.

Période de formation
3 mois à temps plein
Durée de la formation
180 heures supervisées

Une formation flexible 100% en ligne

Démarrez à tout moment votre nouvelle carrière ! Disponible à temps partiel ? Pas de problème, étudiez à votre rythme.

Des projets professionnalisants

Apprenez les compétences clés de votre futur métier en validant 4 projets tirés de cas concrets d’entreprise.

Un accompagnement personnalisé

Bénéficiez de sessions de mentorat avec un expert du métier.

Certification Ministère du Travail, de l'Emploi et de l'Insertion

Décrochez la certification «  Créer et /ou adapter un modèle d’apprentissage ».
DataBootcamp - Maitrisez les algorithmes de machine learning
Certification
Certification Ministère du Travail, de l'Emploi et de l'Insertion
Période de formation
3 mois à temps plein
Durée de la formation
180 heures supervisées

Construisez, entraînez et déployez vos modèles d’intelligence artificielle 

Vous êtes passionné par les données et leur potentiel ? Ce bootcamp intensif est fait pour vous ! À travers 4 projets concrets, vous serez plongé dans l’univers du machine learning supervisé et non supervisé, du traitement d’images et du déploiement de systèmes intelligents.

 

Vous apprendrez à construire vos premiers modèles prédictifs, à classer automatiquement des données complexes, à exploiter des approches avancées comme le semi-supervisé en vision par ordinateur, et à concevoir un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) basé sur des modèles de langage de pointe tels que Mistral orchestrés avec LangChain.

Cette formation complète vous permettra de développer une vision globale des techniques modernes de la data science et du MLOps, en allant de la préparation des données au déploiement de modèles en production.

 

Ce que vous apprendrez :

  • La préparation et le nettoyage des données pour entraîner vos modèles ;

  • L’implémentation d’algorithmes supervisés (régression, classification) et non supervisés (clustering, PCA) ;

  • L’analyse d’images avec des modèles pré-entraînés et des approches semi-supervisées ;

  • Le développement d’un chatbot intelligent avec un système RAG, LangChain et Mistral.

Rencontrez vos formateurs experts en data

Comme toutes nos formations, celle-ci a été élaborée en collaboration avec des professionnels expérimentés. Nous vous garantissons ainsi une expérience d'apprentissage ancrée dans la réalité du métier.

                                                                     

Jérémy - Data analyst

 « Le machine learning, c'est l'art d'enseigner aux machines à voir dans les données ce que l'humain ne peut percevoir à l'œil nu. » 

En tant que professionnel du machine learning, quelles seront vos missions ?

Les missions types que vous pourrez menez :

  1. Conception et développement de modèles d'apprentissage automatique
  2. Mise en production des modèles
  3. Collaboration avec les équipes Data

Nos formations vous permettent d'apprendre par la pratique

20% théorie - 80% pratique. Réalisez des projets concrets basés sur des mises en situation professionnelles. Savoir c'est bien, savoir-faire c'est mieux !
Réalisez des projets concrets basés sur des mises en situation professionnelles. Savoir c'est bien, savoir-faire c'est mieux !

Ce bootcamp intègre les meilleures pratiques du machine learning, vous préparant ainsi à relever les défis actuels du secteur.

Vous êtes accompagné par un mentor, professionnel du métier, tout au long de votre formation

 

Stéphane Nédélec, Data scientist et mentor OpenClassrroms sur les parcours Data depuis plus de 6 ans
Stéphane Nédélec, Data scientist et mentor OpenClassrooms sur les parcours Data depuis plus de 6 ans

« Mon rôle en tant que mentor est de guider et d'accompagner les étudiants »

 

Nos alumni racontent

                                                                                       

Claire - Alumni
Claire Veillon, diplômée chez OpenClassrooms

« Mon mentor est flexible, il s’est adapté à ma situation personnelle et familiale, j’ai beaucoup apprécié. Et à côté de cela, il est exigeant et me motive de façon bienveillante. C’est un parfait équilibre. »

 

                                                               

Anthony - alumni
Anthony Dumesnil, diplômé chez OpenClassrooms

« On n'est pas seuls. On est accompagnés par le mentor, les autres étudiants et l'équipe OpenClassrooms, toujours là pour répondre à nos questions. Mes appréhensions se sont levées très vite ! » 

Les pré-requis pour postuler

Pour accéder directement à la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d'un des pré-requis suivants :

  • Être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données 

ou

  • Être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 5 (ou équivalent) avec une expérience professionnelle d’au moins 2 ans en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données
  • Langue : un niveau B2 minimum en français.
  • Avoir complété le cours : Initiez-vous au Machine Learning.
  • Des connaissances dans les langages R et Python sont un plus. 
  • Niveau de langue : Pour les candidats dont le français n’est pas la langue maternelle, un niveau de français B2 minimum (niveau courant) sur l’échelle européenne du CECRL est demandé.

  • Matériel : Pour suivre la formation et être évalué, vous devez avoir accès à un ordinateur (PC ou Mac), muni d’un casque son, d’une webcam et disposer d’une bonne connexion Internet (3.2 Mbps en envoi et 1.8 Mbps en réception de données).
    • Vous pouvez tester la qualité de votre connexion en lisant cet article.
    • Il faut également être administrateur de votre ordinateur afin de pouvoir installer des programmes complémentaires.

Une formation certifiante 

La réussite à ce bootcamp vous permet d'obtenir le bloc de compétences RNCP39775BC03 « Créer et /ou adapter un modèle d’apprentissage » (bloc de compétences du titre RNCP Expert en ingénierie et science des données) sous réserve de la validation des compétences par un jury.

Si vous souhaitez obtenir le titre RNCP Expert en ingénierie et science des données (niveau 7) dans son entièreté, vous devrez valider l'ensemble des blocs de compétences le composant.

 

Votre certificat

  • OpenClassrooms est un établissement privé d’enseignement à distance déclaré au rectorat de l’Académie de Paris.
  • À l’issue de votre formation, sous réserve de validation de vos compétences par un jury, vous pourrez obtenir la certification professionnelle « Créer et /ou adapter un modèle d’apprentissage » enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles, de niveau 7 (bac +5) sur les cadres français et européens des certifications (European Qualifications Framework). Cette validation implique d'attester des pré-requis nécessaires et sous réserve que vous terminiez votre parcours dans un délai de 3 ans maximum à compter de votre premier jour de formation (durées ajustées pour les personnes en situation de handicap ou justifiant de besoins spécifiques).
  • Ce module correspond au bloc de compétences « Créer et /ou adapter un modèle d’apprentissage » de la certification professionnelle « Expert en ingénierie et science des données » et vous attribue donc une validation partielle de ce titre. Enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles auprès de France compétences, cette certification est de niveau 7 (bac +5) sur les cadres français et européens des certifications (European Qualifications Framework).
DataBootcamp - Maitrisez les algorithmes de machine learning
Certification
Certification Ministère du Travail, de l'Emploi et de l'Insertion
Période de formation
3 mois à temps plein
Durée de la formation
180 heures supervisées

Une pédagogie basée sur la pratique

  • Obtenez des compétences clés en validant des projets professionnalisants.
  • Progressez à l'aide d'un expert du métier.
  • Gagnez un véritable savoir-faire ainsi qu’un portfolio pour le démontrer.

Les projets et compétences en détail

projet 1

Anticipez les besoins en consommations de bâtiments

Aidez une grande ville à atteindre son objectif de neutralité en émissions de carbone
30 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Appliquer des analyses statistiques descriptives et naviguer visuellement dans les données
  • Automatiser le processus de nettoyage à l’aide de Python
  • Choisir un algorithme adapté aux objectifs visés
  • Configurer l'environnement de travail
  • Définir la procédure d'entraînement et entraîner le modèle avec les jeux de données
  • Préparer les jeux de données afin de mettre les variables sous une échelle commune
  • Synthétiser, simplifier ses résultats
projet 2

Classifiez automatiquement des informations

Réalisez et évaluez un modèle de classification supervisée tout en consolidant vos compétences en analyse exploratoire et en Machine Learning.
50 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Configurer l’environnement de travail nécessaire à l’exploitation des données
  • Entraîner un modèle d’apprentissage
  • Évaluer le modèle d'apprentissage
  • Mettre en place un processus de nettoyage afin d’améliorer la qualité des données
  • Préparer et transformer des données afin de les adapter au modèle d’apprentissage.
projet 3

Labellisez et appliquez des approches semi-supervisées en traitement d'images

Votre premier traitement d'image automatique ! Découvrez le deep learning pour les images.
40 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Identifier ou créer un modèle d’apprentissage adapté aux contraintes et aux besoins métier
  • Préparer et transformer des données afin de les adapter au modèle d’apprentissage.
projet 4

Concevez et déployez un système RAG

Réalisez un système Retrieval-Augmented Generation fonctionnel basé sur LangChain et le modèle Mistral, soutenu par une base vectorielle Faiss.
60 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Créer les processus de test
  • Exposer les résultats aux directions (via une API) en vue de leur exploitation
  • Identifier ou créer une API compatible et l’intégrer pour permettre l’accès aux résultats
  • Identifier ou créer un modèle d’apprentissage adapté aux contraintes et aux besoins métier
Diplôme
Créer et /ou adapter un modèle d’apprentissage

Un accompagnement individuel & privilégié

  • Bénéficiez de sessions individuelles avec un expert professionnel du métier.
  • Progressez rapidement dans vos projets grâce à son excellence dans le partage de son savoir-faire.

La communauté OpenClassrooms

  • Comptez sur une communauté soudée d’étudiants prête à vous aider 24h/24, 7j/7.
  • Partagez vos questions et vos doutes avec des centaines d'étudiants, de mentors et de diplômés sur un réseau social privé.

Comment se déroule un parcours OpenClassrooms ?

Du choix de leur formation au premier jour de leur nouvelle carrière, nos étudiants racontent leur expérience et l'accompagnement qu'ils ont reçu, étape par étape.

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L’abonnement : une formule flexible et à la carte

Pour tous


Les avantages
  • Date de début et rythme d’études flexibles

  • Sans engagement : arrêtez à tout moment

  • Plus vite vous terminez, moins le coût final est élevé

550 € par mois

pour une durée estimée de 3 mois soit 1 650 €

Démarrer mon inscription

Cette formation nécessite un investissement en temps estimé à 360 heures dont 180 heures supervisées.

La durée totale de la formation se compose de :

  • 180 heures de formation supervisée avec des projets, encadrés par des mentors
  • 180 heures de formation guidée avec des cours et des ressources pédagogiques

La période de formation peut être rallongée en cas de formation à temps partiel.
La durée est estimée et dépend de votre niveau d'entrée en formation, de votre disponibilité, du temps alloué par semaine, de votre capacité et rythme d'apprentissage.

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Formation mise à jour le 29 oct. 2025