Formation Machine Learning Engineer

Afin d’intégrer la formation, il convient d’être titulaire d’une certification de niveau 6 ou équivalent, dans les domaines de l’informatique et/ou du numérique. Un bon niveau en mathématiques est également nécessaire. 

Ces prérequis existent car bien que la formation soit centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des notions abordées, comme par exemple les algorithmes de Machine Learning.

L’accès au dispositif est soumis à l’étude du dossier ainsi qu’à des examens (écrits + entretien) portant avant tout sur les objectifs et la motivation des postulants ; ils peuvent également comporter des éléments d’appréciations relatifs à des aspects plus techniques, aux stages et expériences professionnelles antérieurs

Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

Le référentiel pédagogique du Machine Learning Engineer est découpé en 4 blocs de compétences (certification RNCP38587) :

Chaque bloc peut être acquis individuellement. La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 130 jours minimum.

Des évaluations continues sous la forme de cas pratiques en ligne jalonnent le parcours de formation, leurs modalités seront explicitées par le formateur en début de module. 

Ces évaluations sont corrigées à la main par notre panel de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité ! 

Les modalités d’évaluations certificatives des 4 blocs RNCP sont détaillées ci-dessous :

Bloc 1 : Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise

• Epreuve RNCP – Mise en situation professionnelle reconstituée à travers un jeu de rôle avec simulation MOA/MOE. Chaque candidat réalise en équipe et pour le compte d’une entreprise donnée : un audit, un cahier des charges, une proposition de solution d’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le schéma directeur informatique.

Bloc 2 : Elaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée

• Epreuve RNCP 2.1 – Mise en situation professionnelle projet d’implémentation et d’utilisation des modèles et algorithmes relatifs au Machine Learning dans un cas pratique réel.
• Epreuve RNCP 2.2 – Mise en situation professionnelle reconstituée développement d’une application (sous la forme d’un client lourd, d’un site web ou d’une application mobile) interagissant avec une API (interface de programmation applicative) hébergeant différents modèles pré-entraînés grâce aux datasets appropriés et préalablement constitués.

Bloc 3 : Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données

• Epreuve RNCP 3.1 – Mise en place d’un projet Big Data, avec proposition d’une infrastructure adaptée (plateforme Hadoop, Spark, gestion de flux avec Kafka) et installation.
• Epreuve RNCP 3.2 – Projet de manipulation des principaux composants d’une solution de cloud IaaS avec les produits d’un fournisseur Cloud (Amazon Web Services, Azure ou AliBaba).

Bloc 4 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

• Epreuve RNCP 4.1 – Chaque candidat résout, sur une plateforme professionnelle de type  Kaggle, des problèmes en science des données.
• Epreuve RNCP 4.2 – Mise en place d’une solution d’amélioration de la performance d’une entreprise à l’aide d’outils de type Systèmes Décisionnels (PowerBI)

Chaque bloc peut être acquis individuellement. La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 130 jours minimum.

A noter : les entrées et sorties de formation ont lieu chaque mois, mais les jurys validant la diplomation des candidats se tiennent deux fois par an, en février et en novembre.

Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences sont développées, vous allez mener plusieurs projets en groupe en fonction du découpage du cursus : 

Ces projets pourront provenir de notre catalogue, composé de sujets variés et reposant sur des problématiques techniques d’entreprise. Vous pourrez aussi proposer des projets personnels, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique valide ceux-ci.

C’est une façon extrêmement efficace de passer de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours.

Ce sont des projets fortement appréciés des entreprises car ils assurent la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue du parcours Machine Learning Engineer puisque l’utilisation des soft-skills est également très présente. Ces projets vous apprendront ainsi à :

• transmettre des informations ;

• présenter et vulgariser son travail ;

• mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)

En somme, ces projets vont nécessiter un véritable investissement qui représente a minima le tiers de votre temps de formation.

Les 200 heures à allouer aux projets qui jalonnent le cursus se répartissent comme suit : 

• projet Data Scientist : 120h ;
• projet MLops : 50h ; 
• projets Data Product management : 30h.

Les projets sont encadrés par des mentors DataScientest qui échangeront régulièrement avec vous pour s’assurer de votre progression et pour vous guider.

Si vous souhaitez renforcer vos compétences, DataScientest a mis en place différents cursus experts ainsi que des certifications éditeurs (AWS ou Microsoft Azure) pour vous permettre d’approfondir vos connaissances et vous perfectionner dans la data.

Si le fonctionnement de Siri ou la création de voitures autonomes vous intéressent, le cursus Deep Learning est fait pour vous ! A travers deux parcours de spécialisation, vous connaîtrez tout sur le traitement du langage avec le Natural Language Processing (NLP), ou bien, sur le traitement de l’image grâce à la Computer Vision.

Vous pouvez aussi suite à la certification Cloud Practitioner vous spécialiser en vous préparant pour une certification plus technique d’AWS (AWS Solutions Architect) ou même de vous former sur Azure. 

La validation des compétences développées au cours de notre formation Machine Learning Engineer vous permettra de valider l’intégralité de la certification RNCP de niveau 7 « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle » RNCP38587 enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 09-02-2024. Pour en savoir plus, consulter la fiche.

Par ailleurs, la validation de votre formation vous permettra d’obtenir un certificat de formation « Machine Learning Engineer » des  Mines Paris – PSL Executive Education. Vous pourrez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’un acteur de référence dans les domaines de l’innovation, des mathématiques et de l’ingénierie numérique.

Aussi, le cursus Machine Learning Engineer vous apportera les compétences nécessaires à la validation des certifications éditeur AWS Cloud Practitioner RS5611 et AWS Solution Architect Associate. L’obtention des certifications se fait par passage d’examens soit en centre certifié soit en ligne sur les plateformes Pearson VUE ou PSI. Les vouchers d’examens sont inclus dans le prix de formation.

De plus, en tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation à la data science de leurs équipes. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplômes.