En tant que Data Scientist, une formation de Machine Learning Engineer peut vous permettre d'apprendre à mettre en production les modèles d'apprentissage automatique. Découvrez pourquoi et comment débuter cette formation avec DataScientest.
Le Machine Learning (apprentissage automatique) et l’intelligence artificielle sont de plus en plus utilisés dans les entreprises de tous les secteurs, aussi bien pour l’automatisation des tâches manuelles que pour l’analyse de données. Les algorithmes permettent notamment de résoudre les problèmes de classification, de recommandation ou de détection d’anomalies.
Dans ce contexte, les organisations sont à la recherche de professionnels capables d’exploiter cette nouvelle technologie. Les Data Scientists comptent parmi les experts dotés de connaissances en la matière, et sont capables de développer des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning. Néanmoins, ils ne sont pas toujours aptes à mettre en production les modèles.
Pour cette raison, de plus en plus d’entreprises font appel à des Machine Learning Engineers ou ingénieurs en apprentissage automatique. Cette nouvelle spécialité des métiers du Big Data a fait son apparition avec l’essor du Machine Learning, afin de gérer les infrastructures, de surveiller les pipelines de données et les ressources de calcul. Elle se situe à mi-chemin entre le Data Engineering et la Data Science.
Comme le Data Scientist, cet expert optimise et améliore les algorithmes de Machine Learning et les réseaux de neurones artificiels. Cependant, il se charge aussi de la mise en production de ces algorithmes. Son rôle est aussi de créer des pipelines de Machine Learning automatisés et planifiés.
Formation Machine Learning Engineer : le choix DataScientest
Afin d’exercer le rôle de Machine Learning Engineer, vous pouvez opter pour le cursus DataScientest. Notre formation se destine principalement à des Data Scientists professionnels désirant se former à la mise en production de leurs projets.
Il est indispensable de maîtriser les algorithmes et librairies de Machine Learning avant de rejoindre ce parcours. Vous devez aussi posséder des notions solides de programmation informatique.
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À travers cette formation, vous pourrez acquérir de meilleures connaissances en génie logiciel, apprendre à maintenir plus efficacement les systèmes de production, et à mieux comprendre les difficultés liées à la mise en production ou à l’obsolescence des pipelines de données. Vous pourrez aussi apprendre à créer et à utiliser des containers dans des environnements distribués.
Le principal point fort des formations DataScientest est leur format hybride unique en son genre. Nos parcours sont divisés entre 15% de présentiel et 85% de distanciel. Ainsi, vous pouvez profiter de la flexibilité de l’apprentissage à distance sur une plateforme de coaching personnalisé tout en restant motivé grâce aux masterclass obligatoires.
Le cursus est composé de différents blocs, eux-mêmes divisés en modules, pour un total de 100 heures de formation. Vous pouvez effectuer ce parcours en formation continue à raison de 8 à 10 heures par semaine pendant trois mois.
À l’issue du programme, vous recevrez un diplôme qui vous permettra de décrocher très facilement un emploi de Machine Learning Engineer dans le secteur de votre choix. N’attendez plus, et contactez nos conseillers pédagogiques pour recevoir davantage d’informations et entamer le processus d’inscription.
Vous savez maintenant comment et pourquoi commencer une formation de Machine Learning Engineer avec DataScientest. Découvrez nos dossiers complets sur le Machine Learning et la Data Science.
