Guide de certification des développeurs TensorFlow : Comment réussir en 2026

Préparation au certificat TensorFlow

La préparation à la certification TensorFlow a nécessité la maîtrise des concepts fondamentaux du machine learning et des compétences TensorFlow 2.x. Les principaux domaines concernés sont les suivants :

• Principes fondamentaux du ML et du Deep Learning : Indispensable pour comprendre et appliquer les techniques TensorFlow. Veuillez consulter notre cours « Principes fondamentaux du machine learning avec Python » pour vous initier à ce sujet. 
• Création de modèles TensorFlow : Maîtrise de TensorFlow pour la vision par ordinateur, les réseaux neuronaux convolutifs et le traitement du langage naturel.
• Compétences pratiques : Création d'algorithmes de reconnaissance d'images, de détection d'objets et de reconnaissance de texte.
• Analyse d'images du monde réel : Utilisation de diverses données d'images pour comprendre le traitement et l'évaluation des modèles.
• Stratégies de prévention du surapprentissage : Techniques telles que l'augmentation et les dropouts pour améliorer la précision et la fiabilité des modèles.
• Résolution de problèmes par la PNL : Application de TensorFlow aux défis du traitement du langage naturel.

Matériel et ressources d'étude recommandés

Si vous souhaitez améliorer vos compétences en TensorFlow et vous préparer à la nouvelle version de la certification TensorFlow, de nombreuses ressources sont à votre disposition pour vous aider à démarrer. Pour commencer, vous aurez besoin de :

• Compétences de base en programmation Python
• Des connaissances préalables en apprentissage automatique ou en apprentissage profond sont utiles, mais ne sont pas obligatoires.
• Des connaissances mathématiques en algèbre linéaire, probabilités, statistiques et calcul différentiel et intégral sont utiles mais ne sont pas obligatoires.

DataCamp propose une gamme de ressources pour vous aider à obtenir la certification TensorFlow, notamment :

• Cours d'introduction à TensorFlow en Python
• Tutoriel TensorFlow pour débutants
• Tutoriel sur les réseaux neuronaux convolutifs avec TensorFlow
• Tutoriel sur la mise en œuvre du transfert de style neuronal à l'aide de TensorFlow 2.0

Vous pouvez également consulter le livre « Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition ».

Le processus de certification TensorFlow

Pour obtenir la certification, il était nécessaire de suivre plusieurs étapes :

Étape 1

Veuillez examiner les critères de l'examen et vous familiariser avec les différentes compétences requises pour réussir l'examen.

Étape 2

Ensuite, veuillez vous inscrire à l'examen. Il était nécessaire de disposer d'un compte Gmail pour se connecter, et il fallait télécharger une pièce d'identité avec photo et fournir des informations de paiement.

Étape 3

Avant de passer la certification TensforFlow, il est nécessaire de préparer votre environnement d'examen. Cela implique l'installation du plugin TensorFlow Exam à l'aide de l'IDE PyCharm.

Étape 4

Il est maintenant temps de passer et de soumettre l'examen. Après avoir acheté l'examen, vous disposez de six mois pour le passer. Il y a une limite de temps ; vous disposerez d'un maximum de cinq heures pour terminer l'examen. Pour les personnes qui se sont inscrites à l'examen avant le 30 avril 2024, la date limite pour passer l'examen était le 31 mai 2024. La certification est désormais close.

Étape 5

Une fois votre examen soumis, il sera noté et vous pourrez consulter le statut de votre soumission sur votre portail candidat dans les 24 heures.

Étape 6

Une fois l'examen réussi, vous pouvez ajouter le certificat et le badge à votre CV et à vos profils publics, notamment GitHub, LinkedIn et Twitter, et rejoindre le réseau TensorFlow Certificate Network afin de rester en contact avec des recruteurs potentiels.

Certifications basées sur les rôles chez DataCamp

À mesure que le monde technologique évolue, l'accent a légèrement changé, passant de certifications générales basées sur la technologie à des qualifications davantage axées sur les rôles. Conscient de cette évolution, DataCamp a mis en place des certifications basées sur les rôles qui répondent à des fonctions spécifiques, alignant ainsi les parcours d'apprentissage sur les compétences réellement requises sur le lieu de travail.

Les programmes de certification de DataCamp sont élaborés avec soin, couvrant Python, SQL et R, et sont adaptés à différents rôles professionnels. Ces certifications ne sont pas seulement exhaustives, elles sont également rigoureuses, garantissant que les compétences évaluées sont indispensables pour les rôles respectifs.

• Data Scientist (associé et professionnel) : Cette certification explore des domaines essentiels pour les scientifiques des données, notamment la gestion des données, la programmation, l'expérimentation statistique, l'analyse exploratoire, le développement de modèles et la communication efficace.
• Analyste de données (associé et professionnel) : Conçue pour les analystes de données, cette certification met l'accent sur des compétences telles que la gestion des données, l'analyse exploratoire, la visualisation, les principes fondamentaux de l'analyse et la communication.
• Ingénieur de données (associé) : Axée sur les fondements des opérations de données, cette certification évalue les compétences en gestion des données, en programmation spécifique à l'ingénierie des données et en analyse exploratoire.

Les certifications basées sur les rôles de DataCamp offrent non seulement un parcours d'apprentissage, mais également un point de référence, permettant aux apprenants d'évaluer leurs compétences par rapport aux exigences en constante évolution du secteur.

Conclusion

La certification TensorFlow offre une opportunité unique aux personnes passionnées par l'apprentissage automatique de valider leurs compétences dans un format pratique et reconnu à l'échelle mondiale. Bien que l'examen soit temporairement suspendu pendant que l'équipe de TensorFlow évalue les prochaines étapes, il est toujours extrêmement utile de se préparer en acquérant les compétences nécessaires. De plus, grâce aux certifications basées sur les rôles de DataCamp, vous pouvez être certain d'être sur la bonne voie pour votre carrière.

Que vous soyez étudiant, développeur ou data scientist, les certifications peuvent constituer une étape importante dans votre carrière. Ils peuvent évaluer vos connaissances fondamentales et vos compétences pratiques en matière d'apprentissage automatique, de création de modèles TensorFlow, de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel.

Pour vous lancer dans cette aventure, commencez par suivre des cours fondamentaux tels que notre cours Introduction à TensorFlow en Python. Ce cours vous permettra d'acquérir les compétences et les connaissances nécessaires dans TensorFlow. Commencez votre parcours d'apprentissage dès aujourd'hui et faites un pas vers la mise en avant de votre expertise TensorFlow auprès du monde entier.