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Formación

Machine Learning Engineer

¿Un programa hecho para mi?

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ML engineer
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¿Qué es el programa ML Engineer?
Las etapas del curso
Parcours ML Engineer

Tarifa de la formación: 7000€ *
*Posibilidad de pagar en varias cuotas: saber más

¡No se pierda nuestros próximos lanzamientos!

Venida...

Mis objetivos
Desarrollar API para aislar los procesos de Machine Learning
Automatizar el despliegue de procesos, a veces distribuidos, gracias principalmente a la contenerización
Automatizar circuitos de datos mediante herramientas de planificación
Mover circuitos de Machine Learning de un entorno de exploración y desarrollo a un entorno de explotación y producción
Manipulation de réseaux de neurones et mise en place d’algorithmes de Computer Vision et Natural Language Processing

Producción

Desarrollo de APIs

Automatización

Gestión de circuitos

Tarifa de la formación: 7000€

Financiación
Gracias a nuestros fuertes vínculos con las empresas y nuestra elevada tasa de empleo, el Pole Emploi, vía la AIF, financia a algunos de nuestros aprendices!

Parcours
Machine Learning Engineering

Frise ML Engineer
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El trabajo de un Machine Learning Engineer :

El Machine Learning Engineer apareció con el desarrollo de los equipos Data. La separación entre Data Scientist / Data Engineer a veces puede ser insuficiente. Para las aplicaciones, hay menos partes que se ocupan solo del machine learning que para las empresas, que están comenzando a centrarse en construir y poner en producción las tecnologías que han adoptado. Para cuidar la infraestructura, monitorear circuitos de datos o verificar que existan suficientes recursos informáticos, las empresas buscan perfiles de ingenieros especializados en Machine Learning.

El ingeniero de machine learning evoluciona dentro de los equipos de datos, entre científicos de datos, ingenieros de datos, socios o incluso product managers. No se trata de una profesión nueva, sino de una especialidad que requiere conocimientos para responder a las necesidades de los equipos. La aparición de los machine learning engineers es consecuencia de la creciente madurez de las profesiones de datos.

Nuestro curso experto proporciona un mejor conocimiento en ingeniería de software. Le permite trabajar de manera más eficiente en el mantenimiento de los sistemas de producción. También obtendrá una comprensión más profunda de los desafíos de la producción, la obsolescencia de los circuitos de datos, la seguridad o la integridad de los datos. A medio camino entre la Data Engineering y la Data Science, sabrá cómo hacer que los datos sean utilizables tanto para científicos de datos como para ingenieros de datos.

El ingeniero de machine learning es un experto versátil que ocupa un lugar importante en los equipos data. Así que no lo dude más y únase a nuestro curso de expertos

El Machine Learning Engineer comparte misiones con el data scientist. Como él, desarrolla algoritmos de Machine Learning para resolver problemas de clasificación, recomendación, detección de anomalías…

Un Machine Learning Engineer puede evolucionar en muchas industrias. Trabajará en particular en la detección de anomalías, la detección de fraudes, la clasificación de búsquedas, la clasificación de textos / sentimientos, la detección de spam y muchos otros aspectos del Machine Learning.

Como experto en software para la construcción de sistemas complejos, es responsable de orientar el uso de tecnologías, datos y machine learning. Ayuda a imaginar, construir, implementar y desarrollar la próxima generación de herramientas de procesamiento de datos que servirán para transformar fundamentalmente las actividades de Data.

Sus misiones son diversas y variadas. Aplica las prácticas y estándares de desarrollo de software para desarrollar sistemas sólidos y sostenibles. Para lograr esto, debe mantener un rol activo en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo de software. También es necesario orientar a los equipos no técnicos en la comprensión de las best-practices para guiar el desarrollo de software.

Técnicamente, optimiza y mejora la eficiencia computacional de algoritmos y diseño de software. En cooperación con los data engineers y los data scientists, es responsable de poner en producción dicho software. Su colaboración también se extiende a los equipos de IT para asegurar la viabilidad de los proyectos o su avance.

Estas son algunas de las misiones del ingeniero de ML:

  • Identificar los principales problemas generados por la puesta en producción.
  • Crear un conjunto de pruebas para verificar el correcto funcionamiento de un proceso
  • Cree circuitos de Machine Learning automatizados y planificados
  • Crear y usar contenedores en entornos distribuidos

Nuestra formación :

Nuestra formación de ingenieros de ML está destinada a una audiencia ya especializada. Nuestro objetivo es capacitar a los data scientist para que pongan en producción sus proyectos. Por lo tanto, el dominio de los algoritmos y bibliotecas de Machine Learning es obligatorio para seguir la formación.

Además, la programación es esencial para poner en producción cualquier proyecto de machine learning. Por ello, también se valora el apetito por el código y el gusto por la informática.

¿No está seguro de cumplir estos requisitos previos? ¡Solicite una cita aquí para discutirlo con nuestros asesores educativos!

Cualquier inscripción requiere contactar con nuestro equipo pedagógico. Atentos a la escucha, ellos sabrán responder a sus preguntas, orientarlo en su camino y verificar desde el comienzo que sus expectativas estén alineadas con nuestra formación.

¡Pida una cita con ellos aquí!

Tras este intercambio, nuestro equipo le enviará un enlace para registrarse en nuestro sitio web.

Luego, nos pondremos en contacto por teléfono con usted para conversar sobre sus motivaciones, su proyecto y hablar sobre la financiación de la formación.

Luego, una prueba técnica de posicionamiento nos permitirá conocer y validar las bases con las que comienza. Para un ML Engineer se trata de un test técnico cronometrado que juzgará sus conocimientos tanto técnicos como teóricos.

Durante su reflexión y hasta aquí, no está comprometido con DataScientest y puede, si lo desea, no seguir adelante con su proceso.

Una vez que su proyecto esté confirmado, pasará a la fase de registro con nuestros equipos que se encargarán de iniciar su formación en la data science en todos los aspectos.2

DataScientest es la única organización que ofrece formación híbrida, es decir, tanto presencial como remota (aproximadamente 10% y 90% respectivamente). Esto permite combinar flexibilidad y rigor sin comprometer uno u otro. Es una elección cuidadosamente pensada que motiva nuestra pedagogía para permitir que el aprendizaje se concrete con motivación. Hemos detallado las ventajas de esta combinación única en un artículo sobre el tema.

Además, es muy posible seguir la formación de forma remota: los cursos presenciales se sustituyen por cursos de videoconferencia. Sin embargo, el seguimiento sigue siendo el mismo: los profesores están atentos y te siguen durante todo el proceso.

Para comprender mejor nuestro modo de aprendizaje en 2 minutos, descubra este video 

Al finalizar la formación usted sabrá:

  • Mover circuitos de Machine Learning de un entorno de exploración y desarrollo a un entorno de operaciones y producción
  • Crear circuitos de Machine Learning automatizados y planificados
  • Crear y usar contenedores en entornos distribuidos
  • Seguir el desarrollo y las pruebas implementadas para acompañar la evolución de un proyecto de machine learning

Nuestro Curso :

El curso está compuesto por bloques que a su vez están divididos en módulos que le permitirán dominar las competencias consideradas necesarias para la profesión de un Machine Learning Engineer

Gracias a los estudios que realizamos entre nuestras comunidades: DataBoss, Alumni, etc., nuestros expertos en data science pudieron construir un curso que responde precisamente a las competencias buscadas por las empresas.

A su vez, a lo largo de la formación, manejara las siguientes herramientas: Python, Git, Github, Flask, Docker, Kubernetes, Gitlab, Airflow…

Con una carga horaria de 100 horas, la formación se desarrolla 85% sobre nuestra plataforma de coaching personalizado y el 15% restante en forma de masterclass o con un profesor experimentado que dará su clase y responderá a todas sus preguntas.

Además de la plataforma y de las masterclass, trabajará en un proyecto conductor, que servirá para confirmar las competencias adquiridas y le permitirá ser directamente operacional.

La formación Machine Learning Engineer está disponible en formato “formación en continuo” que implica una participación de 8 a 10 horas por semanas durante 3 meses. Solicite una cita online para saber más.

Obviamente ! A lo largo de toda la formación, nuestros profesores estarán disponibles y a su disposición para responder a todas sus preguntas y acompañarlo en su formación profesional. Nuestra pedagogía reposa sobre el acompañamiento personalizado de principio a fin. Además, los mismos expertos en data que crearon el curso serán sus profesores.

Ellos mantendrán una relación humana cotidiana con usted, para motivar y seguirlo de cerca, para así asegurarse de su implicación en la formación y la calidad de la misma. ¡no lo dejaremos caer!

Por último, todos nuestros exámenes son corregidos a mano por nuestros expertos para garantizar un acompañamiento de calidad. De ahí que usted avanzara a su ritmo y lo acompañamos para ser directamente operacional al final de su formación.

A lo largo de toda su formación profesional, pondrá en práctica las herramientas aprendidas a través de un proyecto conductor.

El tema del proyecto depende de sus intereses. En efecto, usted elige el tema de su proyecto y deberá presentarlo a nuestros equipos para validarlo. Además, debe partir desde cero ya que no dispondrá de bases de datos limpiadas, los modelos no son pre-tratados… Con el acompañamiento de nuestros profesores avanzará step by step para concretar su proyecto.

Constituye una dimensión importante de su acción formativa: puntuada por revisiones y defensas con su director educativo para asegurar el progreso y buen funcionamiento del proyecto.
Le permite adquirir una experiencia operativa que es muy apreciada por las empresas de contratación. También asegura la calidad de la formación y los conocimientos adquiridos al final de la formación del machine learning engineer. 

En datos, cada profesión tendrá sus especificidades. Una cosa es común a todos, es la necesidad de intercambiar y comunicar sobre el uso de datos. Su trabajo es parte de un proceso ordenado basado en una cultura de datos común y una transferencia de información eficiente.

Es por eso que ofrecemos talleres que le permiten desarrollar sus soft skills. Entre ellos, particularmente:

  • Data class que tratan la gestión de proyectos
  • Acompañamiento con ateliers de CV y coaching profesional.
Como líder B2B en formación en data science, DataScientest goza de gran notoriedad entre las empresas que le confían formación en data science para sus equipos. Esta confianza aumenta enormemente el reconocimiento de sus diplomas.

La carrera de un Machine Learning engineer :

El Machine Learning Engineer se encuentra a mitad de camino entre un Data Scientist y un Data Engineer. Por lo tanto, sus oportunidades de encontrar un trabajo en el mercado laboral se multiplican aún más por el hecho de que debe dominar tanto la data science como el software engineering. Las capacidades adquiridas al final de la capacitación son tales que el Machine Learning Engineer no tendrá problemas para convertirse en data scientist, NLP scientist, software engineer…

Hoy en día, no existe casi ningún dominio en el que el Machine Learning no se aplique. Es cada vez más utilizado en sectores como la educación, la salud, y la informática. 

Como para un Data Scientist, Data Analyst o Data Engineer, el salario que puede esperar un Machine Learning Engineer varía en función de su experiencia, de la empresa que lo contrata y de la ciudad en la que ejerce su actividad profesional.

En promedio, un Machine Learning Engineer puede aproximadamente 25.000 € anuales. El salario de un experto puede aumentar hasta 60.000 € anuales. El salario promedio en Francia por ejemplo, es de 40.000 € anuales mientras que en EE.UU puede pasar los cientos de miles de euros!

¡Por supuesto ! El Machine Learning Engineer es el puente que conecta al Data Scientist y al Data Engineer. Como resultado, hace malabarismos entre las matemáticas, la estadística y la probabilidad, que son las principales herramientas del científico de datos, y la programación y producción, que son específicas del data engineer. Por lo tanto, existen puentes pasarelas bastante obvias entre el Machine Learning Engineer y el Data Engineer, pero también con el Data Scientists principalmente.

Nos services d'aide après la fin de la formation

Configuramos pruebas beta para toda nuestra comunidad de ex alumnos. De hecho, estas pruebas le permiten continuar su entrenamiento y adquirir habilidades de datos incluso después del final del entrenamiento.

También creamos newsletters redactadas por nuestros científicos de datos para compartir noticias y estas son desarrolladas por nuestros expertos en ciencia de datos..

Finalmente, la comunidad DataAlumni le permitirá desarrollar su red y discutir con antiguos aprendices sobre varios temas relacionados con la data science.

La  comunidad DatAlumni es una LinkedIn que reúne a ex alumnos de DataScientest. En esta página, se comparten preguntas, consejos y novedades tecnológicas para beneficio de todos. 

Sumado a esto, DataScientest lanzará en las próximas semanas un trombinoscopio que conectará exalumnos, este incluirá la empresa y el puesto de cada uno.

Inicialmente, DataScientest apoyó la transición data de las empresas.

Esto ha permitido crear fuertes vínculos entre los grandes grupos que han asegurado el crecimiento de nuestra estructura.
Posteriormente, son ellos quienes motivaron el lanzamiento de nuestra oferta a particulares con el fin de compensar la falta de perfiles competentes.

Esta necesidad de buenos perfiles se refleja en la encuesta que realizamos entre alrededor de cincuenta Chief Data Officer y gerentes de 30 empresas CAC 40.

Aprovechando nuestro pasado con grandes empresas, firmamos alianzas relacionadas con la contratación de nuestros egresados. Todas las empresas asociadas se comprometen a incluir a todos nuestros estudiantes al final de su formación en sus procesos de contratación: esto, junto con la ayuda para crear currículums y pasar entrevistas, significa que usted estará en la mejor posición para conseguir el trabajo de sus sueños!

No solo podemos ayudarlo, sino que también estamos en una posición ideal para hacerlo. 

Durante su formación, se organizan talleres profesionales y de CV organizados por el equipo de RR.HH. Estos le permiten preparar su solicitud y capacitarse para las pruebas de reclutamiento en data science.

Nuestro equipo de carrera está disponible para asesorarlo, apoyarlo y asegurar su integración profesional después de su graduación.

Para descubrir la lista de nuestras empresas asociadas, haga clic aquí 

¿Todavía no está seguro de qué curso se acerca más a sus expectativas?

¡Un miembro del equipo de DataScientest estará encantado de guiarle para que siga el entrenamiento adecuado!