Guide des certifications et certificats PyTorch

Dans le domaine en constante évolution de l'intelligence artificielle, PyTorch s'est imposé comme une plateforme de premier plan pour le développement de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Cet article est un guide complet pour comprendre les certificats et certifications PyTorch. Nous nous pencherons sur l'utilité d'apprendre PyTorch, ferons la distinction entre les certifications et les certificats, explorerons les meilleurs cours et discuterons du contexte plus large des certifications en matière de données et d'IA.

Pourquoi apprendre PyTorch est-il utile ?

Apprendre PyTorch, ce n'est pas seulement maîtriser une bibliothèque de programmation, c'est aussi débloquer un monde d'opportunités dans les domaines de l'apprentissage machine (ML) et de l'apprentissage profond (DL). Ces technologies sont au cœur des innovations en matière d'IA, des véhicules autonomes à la médecine personnalisée, ce qui fait que les compétences dans ces domaines sont très recherchées.

L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond offrent de belles carrières

Les carrières dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond offrent des perspectives prometteuses avec d'importantes possibilités de croissance et des salaires élevés. Les domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML) se développent rapidement, les emplois liés à l'IA et à l'apprentissage machine ayant augmenté de près de75 % au cours des quatre dernières années. Cette tendance devrait se poursuivre, rendant les carrières dans ces domaines très recherchées et lucratives​.

Si l'on examine les données relatives à l'emploi, on constate que les ingénieurs en apprentissage automatique, l'une des fonctions les plus importantes dans le domaine de l'IA, ont un salaire médian impressionnant. Par exemple, le salaire d'un ingénieur en apprentissage automatique peut atteindre 200 000 dollars, et de nombreux postes dans les domaines de l'IA et de l'intelligence artificielle sont rémunérés bien au-delà de 100 000 dollars. Ces fonctions sont non seulement gratifiantes sur le plan financier, mais elles jouent également un rôle essentiel dans la réalisation d'avancées technologiques dans différents secteurs, de la santé à l'éducation, en passant par la finance et le commerce de détail.​.

En outre, les perspectives d'emploi dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle sont extrêmement prometteuses, avec une croissance significative de la demande de professionnels compétents dans ces domaines. Selon le site U.S. Selon le Bureau of Labor Statistics (), les professions liées à l'informatique et à la technologie devraient connaître une croissance d'environ 15 % entre 2021 et 2031, ce qui est beaucoup plus rapide que la moyenne nationale pour l'ensemble des professions.

PyTorch est la bibliothèque d'apprentissage profond la plus populaire

PyTorch, avec son interface intuitive et son graphique de calcul dynamique, est devenu le favori des chercheurs et des développeurs. Sa popularité n'est pas seulement anecdotique ; de nombreuses enquêtes auprès des développeurs et des statistiques de téléchargement de paquets indiquent que PyTorch est l'une des bibliothèques d'apprentissage machine et d'apprentissage profond les plus populaires, aux côtés de bibliothèques telles que scikit-learn, TensorFlow et Keras. PyTorch compte près de 400 000 utilisateurs actifs sur GitHub, ainsi que 75,4k étoiles.

Les frameworks de science des données Python les plus populaires, montrant la croissance de la popularité de PyTorch - source.

Certifications et certificats PyTorch

Bien que PyTorch lui-même ne propose pas de certifications formelles, le paysage est riche de certificats et de cours conçus pour doter toute personne de compétences pratiques dans l'utilisation de PyTorch pour des projets d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Avant d'aborder ces cours, il convient de démystifier les certifications et les certificats.

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Certifications PyTorch vs. Certificats PyTorch

Il est essentiel de faire la distinction entre les certifications et les certificats. Les certifications impliquent souvent une évaluation complète par un organisme reconnu, tandis que les certificats signifient généralement l'achèvement d'un cours ou d'une série de cours. Dans le contexte de PyTorch, bien qu'il n'existe pas de certifications formelles, de nombreux certificats de haute qualité peuvent considérablement renforcer votre expertise et votre CV. Plus important encore, il existe de nombreuses certifications spécifiques à un rôle qui englobent PyTorch et d'autres outils de données et d'IA, comme nous l'explorerons plus loin dans l'article.

Principaux certificats et cours PyTorch

Se lancer dans un voyage d'apprentissage avec PyTorch ne doit pas être décourageant ! Vous trouverez ci-dessous une liste de cours pratiques et de certificats DataCamp pour vous aider à démarrer avec PyTorch.

Le cursus d'apprentissage profond en Python

• Qu'est-ce que c'est ? Une piste d'apprentissage complète sur l'apprentissage profond avec PyTorch en Python, couvrant les concepts fondamentaux à avancés.
• La durée de l'opération est de deux ans : 16 heures.
• Compétences clés acquises : Construire et déployer des modèles d'apprentissage profond dans diverses applications à l'aide de PyTorch.
• Instructeur : Plusieurs instructeurs, chacun spécialisé dans différents aspects de l'apprentissage profond.
• Coût : Inclus dans DataCamp Premium, à partir de 12,42 $/mois
• Certificat obtenu : Déclaration d'accomplissement à l'issue de la formation.

Cours intermédiaire sur l'apprentissage profond avec PyTorch

• Ce que c'est : Un cours sur les techniques avancées d'apprentissage profond utilisant PyTorch, en se concentrant sur les CNN et les RNN.
• La durée de l'opération est de deux ans : Environ 4 heures.
• Compétences clés acquises : Formation de réseaux neuronaux robustes, mise en œuvre d'architectures, régularisation, abandon, planification du taux d'apprentissage, classification d'images, prédiction de séries temporelles.
• Instructeur : Michał Oleszak, ingénieur en apprentissage automatique
• Coût : Inclus dans DataCamp Premium, à partir de 12,42 $/mois
• Certificat obtenu : Déclaration d'accomplissement à l'issue de la formation.

Introduction à l'apprentissage profond dans le cours PyTorch

• Ce que c'est : Une introduction à l'apprentissage profond avec PyTorch, qui enseigne comment construire des réseaux neuronaux et ajuster les hyperparamètres pour les problèmes de classification et de régression.
• La durée de l'opération est de deux ans : 4 heures.
• Compétences clés acquises : Comprendre l'apprentissage profond par rapport à l'apprentissage automatique, l'entraînement des réseaux neuronaux, la création de fonctions de perte, l'utilisation de TorchMetrics pour l'évaluation des modèles, la résolution de problèmes de classification et de régression avec l'apprentissage profond sur des données tabulaires et des données d'images.
• Instructeur : Maham Khan, scientifique de données senior
• Coût : Inclus dans DataCamp Premium, à partir de 12,42 $/mois
• Certificat obtenu : Déclaration d'accomplissement à l'issue de la formation.

Cours sur l'apprentissage profond pour le texte avec PyTorch

• Ce que c'est : Un cours sur l'application de l'apprentissage profond au traitement du texte avec PyTorch, couvrant le prétraitement du texte, l'encodage et la construction de modèles pour la classification et la génération.
• La durée de l'opération est de deux ans : 4 heures.
• Compétences clés acquises : Techniques de prétraitement des textes (tokenisation, stemming, lemmatisation), utilisation des CNN et RNN pour la classification des textes, génération de textes avec les RNN et les GAN, exploitation des modèles pré-entraînés pour la classification des textes, compréhension de l'architecture Transformer.
• Instructeur : Shubham Jain, scientifique de données
• Coût : Inclus dans DataCamp Premium, à partir de 12,42 $/mois
• Certificat obtenu : Déclaration d'accomplissement à l'issue de la formation.

Cours sur l'apprentissage profond pour les images avec PyTorch

• Ce que c'est : Un cours dédié à l'application de PyTorch pour des tâches liées à l'image telles que la classification, la détection d'objets, la segmentation et la génération d'images à l'aide de modèles d'apprentissage profond.
• La durée de l'opération est de deux ans : 4 heures.
• Compétences clés acquises : Classification d'images avec les CNN, détection d'objets avec les boîtes englobantes, segmentation d'images avec des masques et génération d'images avec les GAN.
• Instructeur : Michał Oleszak, ingénieur en apprentissage automatique
• Coût : Inclus dans DataCamp Premium, à partir de 12,42 $/mois
• Certificat obtenu : Déclaration d'accomplissement à l'issue de la formation.

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Au-delà de PyTorch : Certificats de rôle

Bien que les connaissances basées sur les outils soient inestimables, le paysage plus large des carrières en IA et en apprentissage automatique valorise souvent encore plus les certifications basées sur les rôles. Comprendre l'interaction entre la maîtrise des outils et l'expertise basée sur les rôles peut orienter votre parcours d'apprentissage vers des directions plus stratégiques et impactantes.

La valeur des certifications basées sur des outils

Les certifications basées sur des outils, telles que celles proposées par AWS, Tableau ou Azure, valident vos compétences techniques et votre maîtrise de plateformes ou de technologies spécifiques. Ils sont particulièrement utiles pour démontrer une expertise dans des outils qui sont largement adoptés dans tous les secteurs d'activité. Toutefois, leur inconvénient est qu'ils se concentrent sur l'utilisation de ces outils exacts plutôt que sur les métacompétences nécessaires pour réussir dans un rôle particulier.

L'intérêt des certifications basées sur le rôle

Les certifications basées sur les rôles, quant à elles, évaluent votre capacité à exécuter des fonctions professionnelles spécifiques et sont conçues pour vous préparer à des rôles particuliers au sein de l'industrie technologique. Ces certifications ont souvent un poids important car elles impliquent un ensemble complet de compétences qui vont au-delà de l'utilisation d'outils individuels.

Certification spécifique à un rôle avec DataCamp

DataCamp délivre des certifications spécialisées adaptées aux rôles uniques au sein de la profession de la donnée, vous assurant de valider votre expertise et de renforcer votre position dans le parcours professionnel que vous avez choisi. DataCamp offre gratuitement ces certifications aux abonnés Premium.

Certification d'analyste de données

• Public cible : Cette certification est parfaite pour les professionnels désireux de maîtriser l'analyse de données grâce à Python, R, SQL et Tableau.
• Domaines d'apprentissage fondamentaux : Il englobe des domaines essentiels tels que la manipulation des données, la visualisation et l'analyse statistique, permettant aux participants d'extraire des informations précieuses à partir des données.
• Composition du programme : Grâce à un mélange de cours, d'exercices pratiques et de projets, cette certification garantit une maîtrise approfondie des principes de l'analyse de données.

Certification de scientifique de données

• Public cible : Destinée aux aspirants data scientists, cette certification se concentre sur des compétences essentielles telles que l'analyse statistique, l'apprentissage automatique et le traitement des données.
• Domaines d'apprentissage fondamentaux : Le programme d'études couvre un large spectre, de l'analyse exploratoire des données, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, à des domaines spécialisés tels que le traitement du langage naturel (NLP).
• Composition du programme : Il offre une plongée en profondeur dans les pratiques et les outils de la science des données, complétée par une expérience de projet pratique pour consolider l'apprentissage.

Certification d'ingénieur des données

• Public cible : Destinée aux personnes passionnées par l'ingénierie des données, cette certification se concentre sur le développement d'infrastructures et de pipelines de données évolutifs.
• Domaines d'apprentissage fondamentaux : Les participants exploreront le traitement des big data, utiliseront des outils d'ingénierie des données (tels que Spark) et se familiariseront avec la gestion des bases de données.
• Composition du programme : Cette certification associe des connaissances théoriques à des applications pratiques, permettant aux apprenants de construire des systèmes efficaces de stockage et de traitement des données.

Grâce à ces certifications, DataCamp vérifie non seulement vos compétences, mais renforce également de manière significative votre crédibilité professionnelle, en offrant un parcours structuré pour maîtriser les capacités spécifiques à votre rôle dans le domaine des données.