Guide des meilleures certifications en apprentissage automatique pour 2024

Qu'est-ce que la certification en apprentissage automatique ?

La certification en apprentissage automatique est une reconnaissance formelle accordée aux personnes qui ont démontré leur maîtrise des concepts, des techniques et des applications de l'apprentissage automatique. Ces certifications sont proposées par des établissements d'enseignement, des entreprises technologiques et des organisations professionnelles afin de valider les compétences d'une personne en matière de conception, de mise en œuvre et de gestion de projets d'apprentissage automatique.

Voici quelques-uns des principaux aspects de la certification en apprentissage automatique :

1. Validation des compétences: Les certifications attestent de la capacité d'un individu à relever les défis de la ML dans le monde réel, depuis le prétraitement des données et la sélection des modèles jusqu'au déploiement et à l'optimisation.
2. Reconnaissance de l'industrie: L'obtention d'une certification délivrée par un organisme réputé indique aux employeurs et aux pairs que le titulaire répond à certaines normes professionnelles, ce qui en fait un atout précieux sur le marché de l'emploi.
3. Parcours d'apprentissage: Pour obtenir une certification, il faut généralement s'engager dans un programme d'apprentissage structuré qui couvre les sujets essentiels de l'apprentissage automatique, ce qui permet d'acquérir une compréhension globale du domaine.
4. Avancement de la carrière: Pour les professionnels qui cherchent à entrer ou à progresser dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique, les certifications peuvent ouvrir des portes vers de nouvelles opportunités, des salaires plus élevés et des rôles plus influents au sein des organisations.
5. Apprentissage continu: Le processus de certification encourage l'apprentissage continu et l'adaptation aux nouvelles technologies et méthodologies, ce qui permet aux individus de se tenir au courant des dernières avancées dans le domaine du ML.

Par essence, la certification en apprentissage automatique est plus qu'un simple titre ; c'est un tremplin vers l'établissement d'une expertise dans l'un des domaines technologiques les plus dynamiques et ayant le plus d'impact aujourd'hui.

Créé à l'aide de DALL-E 3

Certification en apprentissage automatique vs certificat en apprentissage automatique

Les certifications et certificats en apprentissage automatique ont des objectifs différents dans le domaine du développement professionnel de l'apprentissage automatique. Une certification est une reconnaissance formelle par un organisme réputé que vous avez atteint un certain niveau de maîtrise dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il s'adresse à ceux qui cherchent à valider l'ensemble de leurs compétences et de leurs connaissances, ce qui nécessite souvent de passer des examens rigoureux. Ce type de diplôme est très apprécié dans l'industrie, en particulier pour ceux qui recherchent des postes de haut niveau.

D'autre part, un certificat est généralement délivré à l'issue d'un cours ou d'une série de cours, axés sur la transmission de connaissances ou de compétences spécifiques dans le domaine de l'apprentissage automatique. L'évaluation pour l'obtention d'un certificat consiste généralement à suivre des cours et à réaliser des projets, sans passer par les examens standardisés requis pour la certification. Si les certificats peuvent étoffer un CV en démontrant un engagement en faveur de la formation continue, ils n'ont généralement pas le même poids que les certifications en termes de validation de l'expertise.

Pourquoi suivre une certification en apprentissage automatique ?

Le Forum économique mondial prévoit une augmentation significative de la demande en spécialistes de l'IA et du ML, tablant sur une croissance de 40 % entre 2023 et 2027. De même, Statista suggère que l'IA et l'apprentissage automatique font partie des compétences technologiques les plus demandées. En tant que telles, les certifications en apprentissage automatique sont plus que de simples réalisations éducatives ; elles sont des passerelles vers de nouvelles opportunités de carrière et des voies d'avancement professionnel.

Pour les professionnels qui souhaitent accéder à des fonctions de ML ou qui cherchent à consolider leur expertise dans le domaine, une certification constitue un outil puissant. Il signale aux employeurs un engagement dans le domaine, une volonté de relever des défis complexes en matière de ML et un engagement à se tenir au courant des derniers développements.

En outre, la demande de praticiens qualifiés en ML ne cessant de croître, les certifications peuvent être l'élément différenciateur qui permet aux candidats de se démarquer sur un marché de l'emploi très encombré. Ils offrent une preuve tangible des compétences, souvent alignées sur les normes et les exigences du secteur, ce qui rend les personnes certifiées très attrayantes pour les employeurs potentiels.

L'apprentissage automatique est l'une des compétences technologiques les plus demandées - source

Les meilleures certifications en apprentissage automatique pour 2024

Maintenant que nous connaissons la valeur d'une certification en apprentissage automatique, examinons quelques-unes des meilleures options disponibles. Ils sont proposés par certains des plus grands noms du secteur, ce qui peut vous donner une longueur d'avance sur la concurrence sur le marché de l'emploi.

1. AWS Certified Machine Learning - Spécialité

La certification d'AWS est adaptée à ceux qui exercent un rôle de développement ou de science des données. Il valide la capacité à concevoir, mettre en œuvre et maintenir des solutions de ML pour des problèmes professionnels donnés. L'accent est mis sur l'exploitation des services cloud AWS et la compréhension des meilleures pratiques pour la mise en œuvre du ML.

• Pour qui? Les personnes dans un rôle de développement ou de science des données avec une expérience dans les charges de travail de ML/deep learning sur AWS.
• Prérequis:
• Deux ans d'expérience pratique en ML ou deep learning sur AWS.
• Connaissance des algorithmes ML de base et expérience dans l'optimisation des hyperparamètres.
• La durée de l'opération est de deux ans: 180 minutes pour l'examen.
• Coût: 300 dollars.

2. Google Cloud Certified - Ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning)

Cette certification est destinée aux professionnels qui construisent et maintiennent des modèles dans Google Cloud. Il met l'accent sur l'intégration des modèles de ML dans les applications et sur la gestion des performances des modèles. La certification est idéale pour ceux qui connaissent les produits et solutions Google Cloud.

• Pour qui? Les personnes qui construisent et maintiennent des modèles d'apprentissage automatique sur Google Cloud.
• Prérequis: Aucun, bien que 3 ans d'expérience dans l'industrie soient recommandés, avec 1 ou plusieurs années de conception et de gestion de solutions utilisant Goolge Cloud.
• La durée de l'opération est de deux ans: Examen de deux heures, 50-60 questions à choix multiples et à sélection multiple.
• Coût: 200 dollars.

3. Certifié par Microsoft : Collaborateur Azure Data Scientist

La certification de Microsoft s'adresse aux professionnels qui appliquent les services de ML et d'IA d'Azure dans leur flux de travail. Il teste les compétences en science des données et en apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'intégration des services Azure. Cette certification convient à ceux qui cherchent à démontrer leur maîtrise des solutions de ML basées sur le cloud.

• Pour qui? Professionnels spécialisés dans l'application de la science des données et du ML sur Azure, notamment la conception d'environnements pour les charges de travail de science des données, l'entraînement de modèles et le déploiement de solutions évolutives.
• Prérequis: Expérience dans Azure Machine Learning et MLflow, avec un accent sur l'application pratique dans la science des données.
• La durée de l'opération est de deux ans: La durée de la certification n'est pas précisée, mais elle comprend un examen.
• Coût: 165 dollars.

4. Professionnel certifié en apprentissage automatique Databricks

La certification de Databricks se concentre sur les compétences appliquées en ML, en particulier dans les environnements big data. Il évalue la capacité à construire, régler et déployer des modèles de ML à l'aide de la plateforme Databricks. Cette certification est particulièrement utile pour ceux qui travaillent avec des données volumineuses et qui cherchent à mettre en œuvre des solutions de ML évolutives.

• Pour qui? Personnes capables d'effectuer des tâches ML avancées à l'aide de Databricks Machine Learning, notamment le suivi des expériences, la gestion du cycle de vie des modèles, le déploiement et la surveillance de la dérive des données.
• Prérequis: Aucun prérequis spécifique n'est indiqué, mais une formation connexe et une expérience pratique des tâches de ML pertinentes sont fortement recommandées.
• La durée de l'opération est de deux ans: 120 minutes pour l'examen.
• Coût: 200 dollars.

5. Certificat d'apprentissage automatique eCornell

Le certificat eCornell propose une approche académique de l'apprentissage automatique. Il est conçu pour fournir une base théorique solide ainsi que des compétences pratiques en ML. Ce programme est idéal pour ceux qui préfèrent une approche plus structurée et éducative de l'apprentissage de la ML.

• Pour qui? Programmeurs, développeurs, analystes de données, statisticiens, scientifiques des données, ingénieurs en logiciel.
• Prérequis: Expérience préalable en mathématiques, familiarité avec Python, théorie des probabilités, statistiques, calcul à plusieurs variables et algèbre linéaire recommandée.
• La durée de l'opération est de deux ans: Environ 3,5 mois, avec un effort estimé de 6 à 9 heures par semaine.
• Coût: 3 750 dollars.

Comparaison des meilleures certifications en apprentissage automatique

Voici un tableau comparatif des certifications en apprentissage automatique mentionnées ci-dessus :

Choisir la certification qui vous convient

Avec une variété de certifications d'apprentissage automatique disponibles, il est crucial de choisir celle qui correspond le mieux à vos aspirations professionnelles et à votre niveau de compétences. Voici quelques éléments clés pour vous aider à faire le bon choix :

Évaluer votre niveau de compétences actuel et vos objectifs de carrière

Commencez par évaluer votre expertise actuelle en matière d'apprentissage automatique. Êtes-vous un débutant qui cherche à acquérir des connaissances de base ou un praticien expérimenté qui cherche à acquérir des compétences avancées ? Pensez également à vos objectifs de carrière à long terme. Par exemple, si vous êtes intéressé par des solutions de ML basées sur le cloud, les certifications d'AWS, de Google Cloud ou de Microsoft Azure pourraient être plus pertinentes.

Tenez compte de l'objectif et du programme de la certification

Chaque certification a un objectif unique. Par exemple, les certifications AWS et Azure sont plus alignées sur les services cloud, tandis que le certificat eCornell offre une approche plus large et académique. Examinez le programme et les résultats d'apprentissage de chaque certification pour vous assurer qu'ils correspondent à vos besoins d'apprentissage et aux compétences spécifiques que vous souhaitez acquérir.

Découvrez les conditions préalables et l'engagement requis

Tenez compte des conditions préalables à chaque certification. Certains peuvent nécessiter une expérience préalable ou une familiarisation avec des outils et des langages spécifiques. En outre, évaluez le temps et l'engagement financier requis pour chaque certification. Il est essentiel de trouver un équilibre entre ces facteurs et vos engagements personnels et professionnels.

Considérez la reconnaissance du secteur et les possibilités d'évolution de carrière

Cherchez à savoir comment les différentes certifications sont perçues dans le secteur. Recherchez des témoignages ou des études de cas de professionnels ayant obtenu les certifications. Cela peut permettre de comprendre comment ces certifications ont influencé leur carrière et comment elles pourraient influencer la vôtre.

Obtenir une certification en apprentissage automatique avec DataCamp

DataCamp propose une gamme variée de cours et de ressources qui peuvent être déterminants dans votre parcours vers l'obtention d'une certification en apprentissage automatique. Voici comment DataCamp peut vous aider à vous préparer et à obtenir une certification en apprentissage automatique :

1. Une offre de cours complète

DataCamp propose une variété de cours d'apprentissage automatique adaptés à différents niveaux de compétences, des débutants aux praticiens avancés. Notre cursus de compétences Machine Learning Fundamentals with Python est conçu pour développer des connaissances fondamentales, tandis que des cours plus spécialisés tels que Developing Machine Learning Models for Production et Feature Engineering for Machine Learning in Python se concentrent sur les applications pratiques et les concepts avancés de l'apprentissage automatique.

2. Expérience d'apprentissage pratique

Notre plateforme met l'accent sur une approche pratique et interactive de l'apprentissage. Cette méthode est particulièrement utile pour appréhender des concepts complexes d'apprentissage automatique et les appliquer à des scénarios réels.

Avec des cours comme Praticing Machine Learning Interview Questions in Python et Introduction to Deep Learning with Keras, les apprenants peuvent affiner leurs compétences grâce à des exercices pratiques et des projets.

3. Accès à divers matériels d'apprentissage

DataCamp propose une multitude de tutoriels, de webinaires et d'articles de blog qui complètent leur offre de cours. Ces ressources supplémentaires fournissent des informations approfondies sur divers sujets liés à l'apprentissage automatique et sur les dernières tendances du secteur.

Des ressources telles que What is a Confusion Matrix in Machine Learning? et A Comprehensive Introduction to Anomaly Detection sont très utiles pour approfondir vos connaissances au-delà du contenu structuré du cours.

Notre fiche de contrôle sur l'apprentissage automatique peut vous aider à vous préparer à la certification.

4. Apprentissage par projet

L'application de vos compétences à des projets réels est essentielle pour comprendre les aspects pratiques de l'apprentissage automatique. DataCamp offre des opportunités d'apprentissage basées sur des projets où vous pouvez travailler sur des ensembles de données réels et résoudre des problèmes réels d'apprentissage automatique.

Notre liste des meilleurs projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux vous permet d'appliquer ce que vous avez appris de manière pratique.

5. Préparation aux entretiens sur l'apprentissage automatique

Si vous souhaitez décrocher un emploi dans le domaine de l'apprentissage automatique, les cours de DataCamp peuvent vous aider à vous préparer aux entretiens techniques. La plateforme propose des ressources spécialement conçues pour vous aider à vous entraîner auxquestions d'entretien les plus courantes en matière d'apprentissage automatique.

En tirant parti de la vaste bibliothèque de cours de DataCamp, du format d'apprentissage interactif et des ressources supplémentaires, vous pouvez acquérir les compétences et la confiance nécessaires pour obtenir diverses certifications d'apprentissage automatique et exceller dans votre carrière d'apprentissage automatique.

Certification spécifique à un rôle avec DataCamp

DataCamp propose des certifications spécifiques à un rôle, adaptées aux besoins distincts des différents professionnels des données. Ces certifications sont conçues pour valider vos compétences et renforcer votre crédibilité dans le domaine que vous avez choisi. De plus, les certifications DataCamp sont gratuites pour les utilisateurs Premium.

1. Certification d'analyste de données

• Public cible : Idéal pour les professionnels qui veulent exceller dans l'analyse de données à l'aide d'outils comme Python, R, SQL et Tableau.
• Domaines d'apprentissage clés : La certification couvre la manipulation des données, la visualisation des données et l'analyse statistique, permettant aux apprenants d'acquérir les compétences nécessaires pour obtenir des informations exploitables à partir des données.
• Structure et contenu : Le programme comprend un mélange de cours, d'exercices pratiques et de projets, garantissant une compréhension complète des concepts d'analyse de données.

2. Certification de scientifique de données

• Public cible : Convient aux personnes qui souhaitent devenir des scientifiques des données, en se concentrant sur des compétences telles que l'analyse statistique, l'apprentissage automatique et la manipulation des données.
• Domaines d'apprentissage clés : Cette certification couvre un large éventail de sujets allant de l'analyse exploratoire des données à l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et même des sujets avancés comme le NLP.
• Structure et contenu : Il permet de comprendre en profondeur les méthodologies et les outils de la science des données, y compris les applications pratiques et les travaux de projet.

3. Certification d'ingénieur des données

• Public cible : Conçu pour les professionnels intéressés par l'ingénierie des données, en se concentrant sur la construction d'une infrastructure de données et de pipelines évolutifs.
• Domaines d'apprentissage clés : La certification englobe le traitement des big data, les outils d'ingénierie des données (comme Spark) et le travail avec les bases de données.
• Structure et contenu : Il associe des connaissances théoriques à des compétences pratiques, permettant aux apprenants de construire des systèmes efficaces de stockage et de recherche de données.

Les certifications de DataCamp

Quels emplois pouvez-vous obtenir avec une certification en apprentissage automatique ?

La certification en apprentissage automatique ouvre la voie à un large éventail d'opportunités de carrière dans le secteur de la technologie, car elle valide votre expertise dans l'un des domaines les plus recherchés. Voici quelques-uns des rôles clés que les candidats titulaires d'une certification en apprentissage automatique peuvent occuper :

1. Ingénieur en apprentissage automatique

• Rôle: Concevoir et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux, en optimisant les algorithmes pour la performance et l'évolutivité.
• Compétences: Maîtrise des langages de programmation comme Python ou R, connaissance des frameworks ML (par exemple, TensorFlow, PyTorch) et expérience des plateformes de cloud computing.

Consultez notre guide complet sur la façon de devenir ingénieur en apprentissage automatique pour en savoir plus. 

2. Scientifique des données

• Rôle: Analyser et interpréter des données complexes pour aider les organisations à prendre des décisions éclairées. Utilisez des techniques d'apprentissage automatique pour prédire les tendances et les modèles futurs.
• Compétences: Solides compétences analytiques, expérience des outils et logiciels statistiques et capacité à communiquer efficacement les résultats.

Pour en savoir plus sur la façon de devenir un scientifique des données, consultez notre guide en huit étapes. 

3. Ingénieur NLP (Natural Language Processing)

• Rôle: Travailler sur des systèmes qui permettent aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain. Les applications comprennent les chatbots, les services de traduction et l'analyse des sentiments.
• Compétences: Connaissance de la linguistique, expérience des bibliothèques et des cadres NLP et compétences en programmation.

Notre cursus de compétences Natural Language Processing With Python peut vous aider à maîtriser les fondamentaux dont vous aurez besoin pour poursuivre cette carrière. 

4. Analyste de données

• Rôle: Extraire et analyser des données afin d'identifier des tendances, des modèles et des idées. Il s'agit souvent d'utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer l'analyse des données.
• Compétences: Solides connaissances en statistiques, maîtrise des outils de visualisation des données et expérience du langage SQL et des langages de programmation.

Pour en savoir plus sur la façon de devenir analyste de données et sur les implications de cette fonction, consultez notre guide séparé. 

5. Développeur de Business Intelligence

• Rôle: Développer, déployer et maintenir des interfaces de BI, telles que des outils de requête, des tableaux de bord de visualisation des données et des outils de modélisation des données, en intégrant des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive.
• Compétences: Expérience des outils de BI, connaissance de la gestion des bases de données et compréhension des applications d'apprentissage automatique dans les entreprises.

Notre guide pour devenir développeur Power BI peut vous aider à vous orienter vers ce domaine. 

Réflexions finales

Poursuivre une certification en apprentissage automatique est une démarche stratégique dans le monde d'aujourd'hui, centré sur la technologie. Il améliore votre profil professionnel et approfondit votre compréhension des concepts essentiels de la ML. DataCamp, avec ses cours complets et ses certifications spécifiques à chaque rôle, offre un parcours sur mesure pour maîtriser l'apprentissage automatique, que vous soyez débutant ou praticien expérimenté.

Considérez le cursus des fondamentaux de l'apprentissage automatique sur DataCamp comme un point de départ ou une remise à niveau. Ce cursus fournit une base solide dans les techniques et concepts essentiels de ML, vous équipant des connaissances nécessaires pour exceller dans ce domaine.

Saisissez cette opportunité de faire progresser vos compétences et votre carrière. Commencez votre voyage dans l'apprentissage automatique avec le cursus Machine Learning Fundamentals de DataCamp et préparez-vous à réussir dans le monde en constante évolution de la science des données.