6 Best Machine Learning Courses: Online ML Certifications

Le machine learning (ML) est un secteur en rapide évolution et l’un des ensembles de compétences les plus recherchés par les programmeurs, les data scientists et les professionnels de l’intelligence artificielle en devenir. Les certifications — une reconnaissance officielle de votre expertise en ML par un organisme de certification réputé — peuvent vous aider à vous démarquer sur un marché de l’emploi concurrentiel, poussant de nombreux professionnels du ML à rechercher des certifications en machine learning auprès de Google, IBM, AWS et d’autres grandes entreprises de l’IA.

En règle générale, les programmes de certification en ML sont dispensés par des experts du secteur ou des enseignants-chercheurs et comprennent des supports de cours sous forme de vidéos, de quiz, de travaux pratiques et de lectures, le tout culminant avec un examen final de certification — et pouvant déboucher sur une évolution de carrière. Voici ma sélection des meilleures certifications en machine learning :

• Understanding Machine Learning: Idéal pour comprendre les bases du ML
• Machine Learning Specialization: Idéal pour développer des compétences pratiques en ML
• IBM Machine Learning Professional Certificate: Idéal pour maîtriser le ML centré sur les données 
• Microsoft Azure Data Scientist Associate Certification: Idéal pour mettre en avant son expertise en ML dans Microsoft Azure
• AWS Certified Machine Learning: Idéal pour valider son expertise en ML dans AWS
• Google Professional Machine Learning Engineer: Idéal pour démontrer ses compétences en ML avec les solutions Google Cloud

Tableau comparatif des certifications en machine learning

Lors du choix d’une certification en machine learning certification, il est important de prendre en compte l’organisme certificateur, la durée du programme et le coût de la formation. Vous devez également vous assurer qu’elle correspond à votre niveau d’expérience en intelligence artificielle et en ML, et qu’elle propose des ressources et des méthodes d’étude adaptées à votre style d’apprentissage.

Les 6 meilleures formations et certifications en machine learnings

Les certificats en machine learning fournissent des compétences précieuses à toute personne souhaitant faire carrière dans l’intelligence artificielle et la data science. Les formations pour débutants présentent les bases du machine learning, les concepts statistiques, l’analyse des données et la programmation Python, tandis que les formations de niveau intermédiaire abordent plus en profondeur le ML, les modèles d’IA, le deep learning, et bien plus encore. Les apprenants avancés peuvent valider leur expertise dans les algorithmes de machine learning, le réglage des modèles et les applications concrètes du ML.

Notre liste couvre à la fois les certificats et les certifications. Les certificats attestent que vous avez suivi une formation ou un cours, tandis que les certifications sont des titres reconnus par le secteur qui démontrent vos compétences et vos connaissances spécifiques.

Understanding Machine Learning

Idéal pour comprendre les bases du ML | Niveau débutant

Cette formation non technique proposée par DataCamp couvre les fondamentaux du machine learning et ses liens avec la data science et l’IA. Elle aborde le jargon du machine learning, les différents types de ML, l’évaluation des modèles de ML et les cas d’usage du deep learning. DataCamp propose gratuitement les premiers chapitres, ce qui vous permet de découvrir les bases du machine learning, les domaines connexes et le processus d’un workflow de ML. Les abonnés payants peuvent accéder à des cours approfondis sur le ML et explorer des applications du deep learning telles que la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel (NLP).

Pourquoi je l’ai choisi

J’ai choisi cette formation parce qu’elle propose des leçons claires, concises et faciles à comprendre pour les débutants à la recherche d’une courte introduction aux bases du machine learning, sans programmation. Elle offre une expérience pratique pour consolider les acquis, ainsi que des exemples concrets permettant aux apprenants de mieux comprendre les différents cas d’usage du ML. La formation est également accessible aux débutants qui souhaitent explorer les leçons avant de s’engager financièrement, puisque DataCamp propose des chapitres gratuits. Vous devez passer à la version payante de DataCamp, à partir de 13 dollars US par mois, facturés annuellement.

Compétences acquises

• Connaissances de base en machine learning
• Apprentissage supervisé et non supervisé
• Processus de workflow du machine learning
• Modèles de machine learning
• Cas d’usage du deep learning

Principaux détails de la formation

Voici un aperçu général de ce qu’il faut savoir sur les prérequis, les frais, la durée, le format et le contenu de la formation :

Prérequis de la formation

• Aucun prérequis

Frais, durée et format de la formation

• Gratuit (chapitre 1)
• À partir de 13 dollars US par mois, facturés annuellement pour un accès complet
• Deux heures pour terminer la formation
• Apprentissage en ligne à son rythme via DataCamp

Contenu et évaluations de la formation

• Qu’est-ce que le machine learning ?
• Modèles de machine learning
• Deep learning 

Les deux chapitres restants sont accessibles uniquement aux utilisateurs payants. Ils comprennent des évaluations et des exercices sur les différents types d’apprentissage, le réglage des hyperparamètres, l’analyse des sentiments, la détection des biais du ML et bien plus encore.

Machine Learning Specialization

Idéal pour développer des compétences pratiques en ML | Niveau débutant

Stanford et DeepLearning.AI proposent cette spécialisation en machine learning accessible aux débutants, qui présente les principaux concepts de l’intelligence artificielle et apprend à créer et à entraîner des modèles de ML avec Python. Contrairement à la plupart des autres programmes de certification, cette spécialisation en ML, composée de trois cours, s’adresse aux débutants complets et ne nécessite que des connaissances en mathématiques de niveau lycée et des compétences de base en programmation.

Grâce à sa faible barrière à l’entrée et à son expérience d’apprentissage immersive, complète et pratique, la Machine Learning Specialization constitue une option idéale pour les futurs professionnels de l’IA qui souhaitent se lancer dans ce domaine.

Pourquoi je l’ai choisie

Cette certification est idéale pour les débutants qui souhaitent se lancer dans le machine learning, la data science, le développement logiciel et d’autres domaines connexes. Elle permet de maîtriser les concepts fondamentaux de l’IA et de développer des compétences pratiques en machine learning grâce à un programme complet divisé en trois cours, dispensés par le visionnaire de l’IA Andrew Ng. À l’issue du programme, les apprenants peuvent obtenir un certificat partageable délivré par Stanford Online et DeepLearning.AI, qui proposent des programmes d’IA en ligne reconnus par le secteur.

Compétences acquises

• Créer des modèles de ML avec NumPy et scikit-learn
• Appliquer les bonnes pratiques de développement et d’utilisation du ML
• Créer et entraîner un réseau neuronal avec TensorFlow
• Créer des systèmes de recommandation avec une approche de filtrage collaboratif

Principaux détails de la formation

Voici un aperçu général de ce qu’il faut savoir sur les prérequis, les frais, la durée, le format et le contenu de la formation :

Prérequis de la formation

• Bases de la programmation (boucles for, fonctions, instructions if/else)
• Mathématiques de niveau lycée (arithmétique, algèbre)

Frais, durée et format de la formation

• 49 dollars US par mois
• Deux mois à raison de 10 heures par semaine
• Formation en ligne à son propre rythme via Coursera

Contenu et évaluations du cours

• Apprentissage supervisé : régression et classification
• Algorithmes d’apprentissage avancés
• Apprentissage non supervisé, systèmes de recommandation et apprentissage par renforcement

Certificat professionnel IBM en machine learning

Idéal pour maîtriser le machine learning centré sur les données | Niveau intermédiaire

Le certificat professionnel IBM en machine learning est conçu pour aider les professionnels de la tech de niveau intermédiaire à maîtriser des concepts et des compétences pratiques et actuels en machine learning, qu’ils pourront appliquer à l’analyse de jeux de données réels. Au fil de six cours, vous apprendrez l’analyse exploratoire des données pour le machine learning, le machine learning supervisé et non supervisé, ainsi que l’apprentissage profond et par renforcement. Le programme se conclut par un projet de synthèse dans le cadre duquel vous entraînerez un réseau neuronal, construirez des modèles de régression, créerez des systèmes de recommandation en Python, et bien plus encore.

Pourquoi je l’ai choisi

Le certificat professionnel d’IBM, qui comprend six cours, est un programme idéal pour les scientifiques, les analystes métier et les développeurs logiciels qui souhaitent améliorer leurs compétences analytiques en science des données et en machine learning. Toutefois, ce certificat est également très utile aux professionnels du machine learning qui aspirent à occuper divers postes axés sur les données. Il se distingue par l’importance accordée aux compétences concrètes qui permettent aux professionnels de l’IA de se préparer à une carrière dans le machine learning. Grâce à ce certificat professionnel, vous maîtriserez des compétences pratiques actuelles et recherchées en machine learning, proposées par un organisme certificateur réputé et une entreprise d’IA de premier plan.

Compétences acquises

• Compétences et connaissances pratiques utilisées par les experts
• Connaissance de KNN, de la PCA et du filtrage collaboratif non négatif
• Comparer les algorithmes de machine learning à l’aide de Python
• Prédire les évaluations de cours en entraînant un réseau neuronal
• Construire des modèles de régression et de classification

Principales informations sur le cours

Voici un aperçu général de ce qu’il faut savoir concernant les prérequis, les frais, la durée, le format et le contenu du cours :

Prérequis du cours

• Compétences en programmation Python
• Connaissances en statistiques et en algèbre linéaire

Frais, durée et format du cours

• 39 dollars US par mois
• Trois mois à raison de 10 heures par semaine
• Formation en ligne à son propre rythme via Coursera

Contenu et évaluations du cours

• Analyse exploratoire des données pour le machine learning
• Apprentissage supervisé : régression
• Apprentissage supervisé : classification
• Apprentissage non supervisé
• Apprentissage profond et apprentissage par renforcement
• Projet de synthèse en machine learning

À l’issue du programme de six cours, vous devrez réaliser le projet de synthèse, qui comprend la préparation d’une présentation finale et l’évaluation des projets de vos pairs.

Certification Microsoft Azure Data Scientist Associate

Idéale pour mettre en valeur son expertise en machine learning sur Microsoft Azure | Niveau intermédiaire

La certification Microsoft Azure Data Scientist Associate est un examen en ligne de 100 minutes destiné aux data scientists et aux développeurs de niveau intermédiaire qui savent utiliser les techniques de science des données et de machine learning pour développer et exécuter des charges de travail de machine learning sur Azure. Les compétences évaluées lors de l’examen comprennent la conception et la préparation de solutions de machine learning la conception et la préparation, l’entraînement des modèles, l’exploration des données, le déploiement des modèles et leur réentraînement — le tout dans Microsoft Azure. Pour vous aider à préparer l’examen, Microsoft propose 13 heures de contenu pédagogique, 100 vidéos de préparation, une évaluation d’entraînement et un environnement de test dans lequel vous pouvez vous exercer à répondre aux questions dans la même interface que celle utilisée le jour de l’examen.

Pourquoi je l’ai choisie

La certification Microsoft Azure Data Scientist Associate vous permet de vous démarquer sur un marché de l’emploi de l’IA concurrentiel. L’obtention de cette certification démontre votre capacité à gérer la préparation des données, à entraîner et déployer des modèles, ainsi qu’à surveiller des solutions de machine learning avec Python, Azure Machine Learning et MLflow. Les développeurs professionnels, les data scientists et les ingénieurs en machine learning qui souhaitent valider leurs compétences en déploiement et en maintenance de charges de travail de machine learning sur Azure trouveront dans cette certification un atout précieux pour se positionner en tant qu’experts de la science des données et du machine learning.

Compétences acquises

• Créer des environnements de travail adaptés aux charges de travail de science des données
• Entraîner des modèles de machine learning
• Mettre en œuvre des pipelines
• Préparer  la mise en production
• Gérer, déployer et surveiller des solutions de machine learning évolutives

Principales informations sur le cours

Voici un aperçu général de ce qu’il faut savoir concernant les prérequis, les frais, la durée, le format et le contenu de la certification :

Prérequis de l’examen de certification

• Expérience d’Azure Machine Learning et de MLflow
• Expertise du domaine en bonnes pratiques en science des données

Frais, durée et format du cours

• $165
• 100 minutes pour passer l’évaluation
• Examen surveillé en ligne

Contenu de l’examen de certification

• Concevoir et préparer une solution de machine learning
• Explorer les données et entraîner des modèles
• Préparer un modèle pour son déploiement
• Déployer et réentraîner un modèle

AWS Certified Machine Learning

Idéale pour valider son expertise en machine learning sur AWS | Niveau avancé

La certification AWS Certified Machine Learning Specialty est un examen de trois heures qui valide votre capacité à créer, entraîner, ajuster et déployer des modèles de machine learning sur AWS. L’examen peut être passé en présentiel ou en ligne et évaluera votre capacité à expliquer l’intuition qui sous-tend les algorithmes fondamentaux de machine learning, à optimiser les hyperparamètres et à appliquer les bonnes pratiques d’entraînement et de déploiement des modèles. Si vous souhaitez vous préparer, consultez AWS Skill Builder, où vous trouverez du contenu pédagogique et des questions d’entraînement utiles.

Pourquoi je l’ai choisie

Ce certificat s’adresse aux développeurs professionnels et aux data scientists qui ont travaillé avec le machine learning sur AWS et souhaitent valider ces compétences auprès des employeurs, peut-être pour décrocher un poste plus senior en science des données. J’ai choisi cette certification, car l’obtention de l’AWS Certified Machine Learning Specialty démontre votre expertise dans la création, l’entraînement, l’ajustement et le déploiement de modèles de machine learning sur AWS. En outre, obtenir une certification d’un organisme aussi respecté qu’AWS offre un avantage concurrentiel aux professionnels qui cherchent à se démarquer dans le secteur de l’IA.

Compétences acquises

• Concevoir, déployer, optimiser et maintenir des solutions de machine learning
• Sélectionner l’approche de machine learning appropriée pour un problème métier
• Identifier les services AWS adaptés à la mise en œuvre de solutions de machine learning
• Mettre en œuvre des solutions de machine learning évolutives, économiques, fiables et sécurisées

Principales informations sur le cours

Voici un aperçu général de ce qu’il faut savoir concernant les prérequis, les frais, la durée, le format et le contenu de la certification :

Prérequis de l’examen de certification

• Au moins deux ans d’expérience pratique du machine learning avec AWS Cloud
• Capacité à expliquer l’intuition qui sous-tend les algorithmes fondamentaux de machine learning
• Expérience de l’optimisation de base des hyperparamètres, du machine learning et des frameworks d’apprentissage profond
• Capacité à appliquer les bonnes pratiques d’entraînement, de déploiement et d’exploitation des modèles

Frais, durée et format du cours

• $300
• Trois heures pour passer l’examen
• Centre d’examen Pearson VUE ou examen surveillé en ligne

Contenu de l’examen de certification

L’examen comporte notamment deux types de questions : des questions à choix multiple et des questions à réponses multiples. L’examen de certification couvre les domaines suivants :

• Domaine 1 : ingénierie des données
• Domaine 2 : analyse exploratoire des données
• Domaine 3 : modélisation
• Domaine 4 : mise en œuvre et exploitation du machine learning

Google Professional Machine Learning Engineer

Idéale pour démontrer ses compétences en machine learning avec les solutions Google Cloud | Niveau avancé

Le certificat Google Professional Machine Learning Engineer est un examen destiné aux professionnels du machine learning qui créent et optimisent des modèles de machine learning à l’aide des technologies et des bonnes pratiques de Google Cloud. Les sections de l’examen portent notamment sur l’architecture de solutions de machine learning low-code, la collaboration avec les équipes pour gérer les modèles, la transformation de prototypes en modèles de machine learning, la mise à disposition et la mise à l’échelle des modèles, l’automatisation des pipelines de machine learning et la surveillance des solutions de machine learning. Google propose des supports de formation dans son parcours Machine Learning Engineer Learning Path, qui comprend 14 cours et un atelier pratique. Google propose également une série de huit cours sur Coursera pour préparer l’examen.

Pourquoi je l’ai choisi

La certification Professional Machine Learning Engineer permet aux ingénieurs et développeurs spécialisés en machine learning en activité de mettre en valeur leurs connaissances des technologies Google Cloud, des bonnes pratiques d’ingénierie du machine learning et des techniques de machine learning. En obtenant cette certification reconnue par le secteur, vous démontrez une solide compréhension de l’écosystème de machine learning de Google Cloud et de ses cas d’usage concrets, ce qui fait de vous un atout précieux pour toute organisation souhaitant appliquer Google Cloud à ses workflows de machine learning.

Compétences acquises

• Concevoir des solutions d’IA low-code
• Transformer des prototypes en modèles de machine learning
• Automatiser et orchestrer des pipelines de machine learning
• Collaborer au sein des équipes et entre les équipes
• Mettre à disposition et mettre à l’échelle des modèles
• Surveiller des solutions d’IA

Principales informations sur le cours

Voici un aperçu général de ce qu’il faut savoir concernant les prérequis, les frais, la durée, le format et le contenu de la certification :

Prérequis de l’examen de certification

• Plus de trois ans d’expérience dans le secteur, dont au moins un an consacré à la conception et à la gestion de solutions utilisant Google Cloud

Frais, durée et format du cours

• 200 dollars US, taxes éventuelles en sus
• Deux heures (50 à 60 questions)
• Examen surveillé sur site dans un centre d’examen ou examen surveillé en ligne

Contenu de l’examen de certification

• Section 1 : concevoir l’architecture de solutions d’IA low-code
• Section 2 : collaborer au sein des équipes et entre les équipes pour gérer les données et les modèles
• Section 3 : transformer des prototypes en modèles de machine learning
• Section 4 : mettre à disposition et mettre à l’échelle des modèles
• Section 5 : automatiser et orchestrer des pipelines de machine learning
• Section 6 : surveiller des solutions d’IA

Principaux avantages de l’obtention d’une certification en machine learning

Voici quelques-unes des meilleures raisons d’obtenir une certification en machine learning, qu’il s’agisse de lancer une carrière dans le ML ou de rester au fait des techniques les plus récentes.

Validez vos compétences et vos connaissances en machine learning

Les certifications en machine learning démontrent votre capacité à appliquer vos compétences à des problèmes concrets, ce qui fait de vous un atout précieux pour vos employeurs. Dire à un employeur potentiel que vous avez une grande expérience du développement de solutions de ML dans Google Cloud est une chose, mais lui présenter un certificat délivré par Google vous donne un avantage. Grâce aux programmes de certification ou aux cours en ligne, vous pouvez passer des évaluations et obtenir des certificats auprès d’institutions réputées, qui prouvent que vous disposez des connaissances et des compétences nécessaires pour vous démarquer sur le marché de l’emploi dans le ML et la science des données.

Commencez une carrière dans le machine learning

Les certifications en machine learning peuvent constituer un outil précieux pour lancer une carrière dans ce domaine. Si vous n’êtes pas certain de la différence entre le ML, le deep learning et l’IA générative, certaines certifications sont conçues pour aider les débutants complets à en apprendre les bases. Les cours d’introduction abordent les fondamentaux du machine learning, les compétences pratiques en ML, l’analyse des données et bien plus encore.

Découvrez les techniques, outils et tendances actuels du ML

Les programmes de certification proposent des supports pédagogiques fondés sur les techniques, les outils et les frameworks que les data scientists et les ingénieurs ML utilisent dans leur travail quotidien. Cela fait d’un tel programme une option intéressante, même pour les professionnels expérimentés du ML qui souhaitent mettre à jour leurs compétences afin de rester en phase avec les meilleures pratiques actuelles, tout en obtenant une reconnaissance officielle.

Apprenez à un prix abordable par rapport aux diplômes universitaires

Par rapport aux diplômes universitaires en informatique ou en analyse de données, qui coûtent plus de six chiffres, ces programmes de certification vous permettent de faire valoir vos compétences en machine learning et d’obtenir une qualification reconnue pour seulement quelques centaines de dollars.

Progressez à votre propre rythme

Les programmes de certification vous permettent de préparer les examens de certification et de suivre des cours de machine learning à votre rythme, dans le confort de votre domicile. Ils sont donc particulièrement adaptés aux professionnels de la tech très occupés.

Comment choisir la meilleure certification en machine learning pour vous

Lorsque vous choisissez un certificat en machine learning, il est important de tenir compte des éléments suivants :

• Prix : Trouvez une certification adaptée à votre budget.
• Prérequis : Assurez-vous que les cours et/ou les examens correspondent à votre niveau d’expérience.
• Spécialisation : Certains programmes sont conçus pour les professionnels qui connaissent déjà une solution particulière (par exemple, le certificat de Google porte sur la création de modèles de ML à l’aide des technologies de G Suite) ; choisissez donc un programme axé sur les outils avec lesquels vous prévoyez de travailler.
• Supports pédagogiques : Que vous découvriez un nouveau sujet lié au ML depuis zéro ou que vous cherchiez à combler certaines lacunes pour préparer l’examen, consultez les supports d’étude et les cours en ligne afin de vérifier qu’ils répondent suffisamment à vos besoins.
• Objectifs de carrière : Choisissez un programme de certification qui vous aidera à décrocher le poste ou la promotion que vous convoitez.

En résumé, la meilleure certification en machine learning sera celle qui correspond à votre budget, à votre niveau d’expérience et à vos délais, tout en vous aidant à atteindre vos objectifs professionnels précis dans le domaine du machine learning et de l’IA.

Comment j’ai évalué les certifications en machine learning

Pour évaluer les différentes certifications en machine learning disponibles sur le marché et trouver les meilleures, j’ai examiné le coût de la certification, la réputation de l’organisme certificateur, la qualité des supports pédagogiques et l’accessibilité.

• Coût : J’ai étudié le coût de la certification en machine learning en tenant compte du temps à y consacrer ainsi que des frais d’examen et de cours.
• Réputation de l’organisme certificateur : La crédibilité de l’organisme certificateur a été prise en compte, car il est susceptible de proposer des cours à la pointe et constituera un atout de poids sur votre CV auprès de futurs employeurs.
• Qualité des supports de cours et de préparation à l’examen : J’ai examiné les supports pédagogiques pour déterminer s’ils prépareraient correctement les futurs professionnels du machine learning aux postes auxquels ils candidatent. Je me suis concentré sur les expériences d’apprentissage pratiques, comme les projets et les travaux à réaliser.
• Accessibilité : Pour évaluer l’accessibilité, j’ai vérifié s’il était facile pour les utilisateurs de se préparer à l’examen et de le passer depuis leur domicile, ainsi que des facteurs tels que l’accès aux formateurs et l’apprentissage à son propre rythme.

Foire aux questions (FAQ)

En résumé : les meilleures certifications en machine learning

Une certification en machine learning est l’un des moyens les plus abordables et les plus rapides de valider vos connaissances et votre expertise en machine learning — et de décrocher un nouveau poste lucratif. Une fois l’examen réussi, vous pouvez ajouter le certificat officiel à votre profil LinkedIn et à votre CV pour vous aider à décrocher un emploi dans le machine learning ou à obtenir une promotion. Parmi les nombreuses certifications et formations en machine learning disponibles, la meilleure option propose un programme complet, des compétences pratiques et une qualification reconnue par le secteur. Mes recommandations recensent les meilleurs programmes de machine learning, mais prenez en compte vos objectifs de carrière à long terme et le domaine précis du ML que vous souhaitez explorer avant de décider quelle option vous convient.

Si vous recherchez d’autres certifications en IA pour vous démarquer, consultez notre liste des meilleures certifications en IA.