Devenir Machine Learning Engineer : Conception et Déploiement en Entreprise — Formation certifiante | Kenrak

De la théorie à la pratique : Devenir Machine Learning Engineer : Conception et Déploiement en Entreprise met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation professionnelle d'une journée permet aux participants de maîtriser les étapes essentielles du cycle de vie des modèles ML en entreprise. Axée sur la pratique, elle couvre l'exploration des données, le choix des algorithmes adaptés, l'optimisation des performances et les bonnes pratiques de déploiement sécurisé. Adaptée aux enjeux métiers, elle intègre les contraintes opérationnelles des équipes IT et les exigences de gouvernance des données. Destinée aux professionnels souhaitant évoluer vers des rôles d'expertise technique en IA, elle prépare à l'obtention du titre RNCP Niveau 7 co-certifié MINES ParisTech.

Objectifs

Programme

[{"module": "Conception d'un modèle ML : de l'idée à l'implémentation", "content": "Analyse des besoins métiers et traduction en cas d'usage ML. Identification des jeux de données pertinents. Sélection des algorithmes adaptés au contexte (classification, régression, clustering). Préparation et nettoyage des données. Utilisation d'outils comme Scikit-learn ou TensorFlow en mode exploratoire.", "duration_hours": 2}, {"module": "Entraînement et validation des modèles", "content": "Méthodes d'entraînement (split train/test, cross-validation). Réglage des hyperparamètres (GridSearchCV, Bayesian Optimization). Techniques de mitigation du surapprentissage. Métriques de performance adaptées au problème (précision, rappel, AUC-ROC, MSE). Documentation des choix méthodologiques.", "duration_hours":

Modalités


Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).