Ingénieur Machine Learning
Machine Learning Engineer
Parcours complet pour devenir ingénieur ML: de la préparation des données aux modèles en production avec Python, scikit-learn et MLOps.
📋Prérequis
Python, mathématiques (algèbre, statistiques), bases de programmation
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase fondamentale - ML classique
Durée estimée : 2-3 mois
Comprendre les algorithmes ML et le pipeline complet
Fondamentaux ML
Concepts de base et workflow ML
📚Sujets principaux :
- •Supervised vs Unsupervised
- •Train/Test Split
- •Overfitting/Underfitting
- •Bias-Variance
- •Cross-validation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Classification iris
- ✓Régression prix maisons
- ✓Clustering clients
Algorithmes classiques
Régression, arbres et ensembles
📚Sujets principaux :
- •Linear/Logistic Regression
- •Decision Trees
- •Random Forest
- •Gradient Boosting
- •XGBoost
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Prédiction churn
- ✓Scoring crédit
- ✓Détection fraude
Feature Engineering
Préparation et transformation des features
📚Sujets principaux :
- •Encoding catégoriel
- •Scaling/Normalization
- •Feature selection
- •Polynomial features
- •Dimensionality reduction (PCA)
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Pipeline complet
- ✓Feature importance
- ✓Réduction dimensions
Phase avancée - Optimisation et évaluation
Durée estimée : 2-3 mois
Optimiser et évaluer rigoureusement les modèles
Hyperparameter Tuning
Recherche des meilleurs hyperparamètres
📚Sujets principaux :
- •Grid Search
- •Random Search
- •Bayesian Optimization
- •Optuna
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Tuning XGBoost
- ✓Auto ML simple
Métriques et évaluation
Choisir et interpréter les bonnes métriques
📚Sujets principaux :
- •Accuracy/Precision/Recall
- •F1-Score
- •ROC-AUC
- •Confusion Matrix
- •RMSE/MAE
- •Business metrics
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Analyse A/B test
- ✓Comparaison modèles
- ✓Rapport métrique
Interpretabilité
Expliquer les prédictions des modèles
📚Sujets principaux :
- •SHAP
- •LIME
- •Feature importance
- •Partial dependence plots
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Explication prédiction
- ✓Dashboard SHAP
Phase production - MLOps
Durée estimée : 2-3 mois
Déployer et monitorer des modèles en production
Versioning & Tracking
MLflow, DVC et gestion d'expériences
📚Sujets principaux :
- •MLflow
- •DVC
- •Model registry
- •Experiment tracking
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Tracking expériences
- ✓Versioning modèles
Déploiement modèle
API REST et serving
📚Sujets principaux :
- •FastAPI
- •Docker
- •Model serving
- •Batch vs real-time
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓API prédiction
- ✓Container Docker
Monitoring & Retraining
Surveiller la performance en production
📚Sujets principaux :
- •Model drift
- •Data drift
- •Performance monitoring
- •Retraining pipeline
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Dashboard monitoring
- ✓Pipeline retraining
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Pratique régulière
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Prenez des notes
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Fixez des objectifs
Divisez le parcours en petits objectifs et célébrez vos progrès