Le Machine Learning Engineer est un Data Scientist disposant de toutes les techniques et pratiques de MLOps (Machine Learning Opérations).
A l’issue de cette formation, vous serez en mesure de traiter les données, élaborer des modèles prédictifs et les mettre en production. Vous aurez ainsi couvert un panel très large de compétences : programmation et CI/CD, Data Visualisation, Machine Learning complet et avancé, automatisation et déploiement…

Vous disposerez également d’un voucher pour passer la certification officielle AWS Cloud Practitioner.

Ce cursus a pour but d’appliquer les connaissances fondamentales du Deep Learning à la compréhension et à la génération du langage naturel par des machines. A l’issue de cette formation, vous aurez acquis une base solide sur le text mining, le word-embedding, les transformers et les réseaux de neurones récurrents.

En vous initiant au Deep Learning, ce cursus vous permettra d’approfondir vos connaissances en Machine Learning afin de vous spécialiser. A l’issue de cette formation, vous serez en mesure de traiter des séries temporelles, construire des réseaux de neurones et construire des modèles performants grâce aux outils adéquats (Keras, TensorFlow…)

Ce cursus a pour but d’appliquer les connaissances fondamentales du Deep Learning à l’interprétation des données visuelles. A l’issue de cette formation, vous aurez acquis une base solide sur l’encodage des images et l’auto encodeur, le transfer learning, la génération d’images ainsi que la segmentation et la détection d’objets et de visages.

Le Data Scientist qui acquiert ces compétences Mlops sera capable de mettre en production et de déployer ses modèles.
A l’issue de cette formation, vous aurez acquis des compétences de programmation avancée (WebScraping, Linux, Bash, Git/Github) mais surtout d’isolation et d’orchestration (conteneurisation) grâce à l’utilisation des outils adéquats (Docker, Flask, Kubernetes, Airflow, Mlflow).