Ingénieur Machine Learning

• Comprendre le rôle de l’ingénieur Machine Learning
• Développer des modèles d’apprentissage automatique performants
• Industrialiser les solutions de Machine Learning en production

Ingénieurs, data scientists, développeurs et analystes data

Maîtriser Python ainsi que les statistiques et probabilités

• Définir les missions et le périmètre de l’ingénieur Machine Learning
• Formuler un problème métier en tâche d’apprentissage automatique
• Explorer, nettoyer et transformer les jeux de données avec Python
• Appliquer l’apprentissage supervisé et non supervisé aux données
• Construire et sélectionner les variables les plus pertinentes
• Entraîner les modèles et optimiser leurs hyperparamètres clés
• Évaluer les modèles avec validation croisée et métriques adaptées
• Prévenir le surapprentissage et gérer le déséquilibre des données
• Déployer les modèles via des API et des pipelines automatisés
• Surveiller les modèles en production et planifier leur réentraînement

• Entraîner un modèle de classification sur un jeu de données
• Optimiser les hyperparamètres d’un modèle et mesurer l’effet
• Documenter chaque étape de son pipeline de Machine Learning

• Méthodologie d’un projet de Machine Learning en entreprise
• Fiche repère des algorithmes de Machine Learning à connaître
• Check list de préparation des données avant l’entraînement