Il est vrai que le salaire annuel moyen d’un ingénieur spécialisé en apprentissage automatique aux États-Unis s’élève à 152 466 $. De plus, les professionnels travaillant pour de grandes entreprises comme eBay, Snap Inc ou Cruise peuvent percevoir des rémunérations annuelles supérieures à 200 000 $.
Si l’analyse des données vous passionne, vous orienter vers l’apprentissage automatique représente un choix de carrière judicieux. En effet, notre monde actuel repose de plus en plus sur les données, ce qui engendre une forte demande pour les experts en science des données et en apprentissage automatique.
Vous vous demandez peut-être où acquérir des compétences en apprentissage automatique ? La quantité d’informations disponibles sur internet pour apprendre l’apprentissage automatique ou les ressources dédiées à la science des données peut être décourageante.
Cependant, suivre une formation structurée est essentiel pour maîtriser efficacement toute compétence, et l’apprentissage automatique ne fait pas exception. C’est pourquoi j’ai établi une sélection des meilleurs cours d’apprentissage automatique, dispensés par des experts dans ce domaine.
Comment optimiser votre apprentissage en ligne ?
Si vous choisissez l’apprentissage en ligne, voici quelques conseils qui pourraient vous être utiles :
Autonomie : L’apprentissage en ligne exige une grande discipline personnelle pour mener une formation à son terme. Contrairement aux formations traditionnelles, les cours en ligne ne comportent pas de suivi obligatoire. Je vous recommande donc de vous responsabiliser quant à votre progression.
Pour ce faire, vous pouvez partager vos avancées avec d’autres personnes, par exemple en publiant vos réalisations sur les réseaux sociaux ou en informant vos amis de votre évolution dans le cours.
Participation aux discussions : Échangez avec vos pairs sur le contenu du cours, sur vos apprentissages, et interrogez-les sur leurs difficultés et leurs suggestions, surtout s’ils sont plus avancés. Cela vous aidera à éviter les erreurs courantes et à mieux assimiler la matière.
Ne pas hésiter à poser des questions : Certains cours en ligne incluent des sessions de questions-réponses, tandis que d’autres fournissent l’adresse e-mail d’un instructeur. N’hésitez pas à solliciter de l’aide si vous êtes bloqué sur un exercice ou si vous avez du mal à comprendre un concept.
Gestion du temps : Se fixer des objectifs à court terme est un excellent moyen d’atteindre un objectif plus lointain. Par conséquent, établissez des objectifs hebdomadaires et déterminez le nombre exact de cours à suivre chaque jour. Cela vous permettra de suivre vos progrès et de terminer la formation dans les délais.
Développez les compétences et les connaissances nécessaires pour l’industrie grâce à ces excellents cours en ligne sur l’apprentissage automatique. Découvrons-les sans plus attendre !
Spécialisation en apprentissage automatique
Renforcez vos connaissances des fondamentaux de l’IA et développez des compétences pratiques en apprentissage automatique grâce à cette spécialisation proposée par l’université de Stanford sur Coursera.
Cette formation est dirigée par Andrew Ng, fondateur de DeepLearning.AI, co-fondateur de Coursera et professeur à l’université de Stanford. Son seul nom devrait vous inciter à vous inscrire à ce cours.
Cette spécialisation est un programme de 3 cours, qui débute par l’apprentissage automatique supervisé. Ce module vous familiarisera avec les algorithmes d’apprentissage supervisé fondamentaux, créant ainsi une solide base dans ce domaine.
Le module suivant aborde les algorithmes avancés, notamment la construction de réseaux neuronaux et de modèles multi-classes. Enfin, le dernier cours, intitulé apprentissage automatique non supervisé, se penche sur le clustering et vous apprendra à développer des systèmes de recommandation.
Que vas-tu apprendre ?
- Régression
- Classification
- Algorithmes ML avancés
- Réseaux neuronaux artificiels
- Systèmes de recommandation
- Tensorflow
Apprentissage automatique avec Python
Le cours d’apprentissage automatique avec Python d’IBM vous enseigne divers algorithmes d’apprentissage automatique et leur mise en œuvre en Python.
Ce cours fait partie des programmes de certification d’IBM en science des données, notamment IBM Data Science Professional et IBM AI Professional. Saheed Aghabozorgi, expert en développement de méthodes analytiques avancées chez IBM, et Joseph Santarcangelo, Data Scientist chez IBM, sont les instructeurs de ce cours.
Avec une note moyenne de 4,7/5 décernée par plus de 13 000 participants, ce cours est un incontournable pour tous les passionnés de données.
Le dernier module du cours vous permettra d’acquérir une expérience pratique grâce à un projet dédié.
Que vas-tu apprendre ?
- Apprentissage automatique
- Python
- SciPy et scikit-learn
- Régression
- Classification
- Classification hiérarchique
Introduction à l’apprentissage automatique
Ce cours d’introduction à l’apprentissage automatique couvre tous les aspects qu’un débutant ou un professionnel des données de niveau intermédiaire devrait connaître.
Cette formation fait partie du nanodiplôme d’analyste de données d’Udacity. Suivez ce cours gratuit pour évaluer si ce nanodiplôme répond à vos besoins et à votre investissement.
Ce cours est un ensemble complet qui vous guide à travers le cycle de vie de l’apprentissage automatique. Vous y aborderez l’étude des données, l’extraction des caractéristiques pertinentes, le choix des algorithmes ML et les tests de performance du modèle.
Le cours ne se contente pas d’aborder les théories, mais il fournit des exemples d’applications concrètes pour un apprentissage intuitif.
Que vas-tu apprendre ?
Apprentissage automatique en production
Ce cours est le premier module de la spécialisation MLops. Chaque cours se concentre sur un aspect particulier du déploiement de modèles ML en production.
Comprendre l’apprentissage automatique et la science des données est important, mais être capable de mettre votre travail à l’échelle en production vous donnera un avantage concurrentiel. Si vous êtes passionné par les données et le déploiement, ce cours est peut-être fait pour vous.
Le cours se concentre davantage sur les systèmes de déploiement ML et la création de modèles stratégiques qui fonctionnent de manière optimale en production. De plus, vous apprendrez comment construire et faire fonctionner des systèmes ML intégrés en production avec un minimum de coûts et une efficacité maximale.
Andrew Ng, auteur de la spécialisation ML mentionnée plus haut, est également l’instructeur de ce cours.
Que vas-tu apprendre ?
- Cycle de vie et déploiement du ML
- Sélection de modèles et stratégies de formation
- Évaluation du modèle
- Dérive conceptuelle
- Base de référence du modèle
- Défis de déploiement
- Cadrage et conception du projet
Python pour la science des données et le ML
Udemy est une plateforme d’apprentissage en ligne populaire et accessible avec plus de 50 millions d’apprenants dans le monde.
Si vous recherchez un excellent cours d’apprentissage automatique sur Udemy, le bootcamp Python for Data Science et ML apparaît parmi les premiers résultats.
Ce cours de 25 heures est dirigé par Jose Portilla, responsable de la science des données pour Pierian Training. Certains de ses élèves travaillent pour Salesforce, Starbucks et McKinsey.
Le cours vous initie à la programmation Python, puis vous guide dans l’analyse et la visualisation de données à l’aide de Python. Enfin, vous aborderez les algorithmes d’apprentissage automatique, en les mettant en pratique à travers des cas d’utilisation concrets.
Que vas-tu apprendre ?
- Programmation Python
- Pandas pour l’analyse de données
- Seaborn pour la visualisation
- Implémentation d’algorithmes ML
- PNL (traitement du langage naturel)
- Réseaux neuronaux
- Introduction au big data
Cours intensif d’apprentissage automatique
Des connaissances basiques en mathématiques et en syntaxe Python sont suffisantes pour suivre ce cours accéléré d’apprentissage automatique proposé par les développeurs de Google.
Vous ne trouverez pas un seul instructeur pour tous les modules du cours. Une équipe de 2 à 3 experts Google vous propose le contenu, chacun apportant son expertise dans des domaines spécifiques du ML.
Le cours comprend 15 heures de formation, réparties en 25 leçons, plus de 30 exercices et des études de cas réelles avec des éléments visuels interactifs. Ainsi, ce cours vous permettra d’appliquer l’apprentissage automatique à travers des cas d’utilisation et des exercices pratiques.
Cette plateforme d’apprentissage de Google Developers vous propose non seulement des cours avancés pour résoudre divers problèmes d’apprentissage automatique, mais également des cours spécialisés sur les arbres de décision, le clustering, les systèmes de recommandation, la classification d’images, etc.
Que vas-tu apprendre ?
- Concepts de ML
- Algorithmes de ML
- Études de cas réelles
- Techniques d’ingénierie ML
Apprentissage automatique CS229
Le cours CS229 sur l’apprentissage automatique est un programme académique intensif de 2 à 3 mois proposé par la Stanford School of Engineering, dont le coût varie entre 4 000 et 6 000 $.
S’agissant d’un cours en direct, vous n’apprendrez pas seulement les concepts habituels du ML, mais également les recherches récentes sur l’apprentissage automatique et les dernières implémentations dans le monde réel.
D’après nos sources, Tengyu Ma, professeur adjoint d’informatique et de statistiques à Stanford, et Christopher Ré, professeur associé au Stanford AI Lab, sont les instructeurs.
Les exigences préalables à ce cours sont plus élevées. Vous devez être titulaire d’une licence avec une moyenne supérieure à 3. De plus, la capacité à programmer en Python et une compréhension de base de Numpy et de Pandas sont préférables. Des connaissances en calcul, en algèbre et en probabilités sont également nécessaires pour assimiler les concepts expliqués.
Que vas-tu apprendre ?
- Apprentissage supervisé
- Regroupement (clustering)
- Reconnaissance de formes statistiques
- Réduction de la dimensionnalité
- Réseaux neuronaux
- Applications ML du monde réel
Fondements de l’apprentissage automatique
Ce cours en sept modules proposé par l’université de Washington débute par une introduction au ML et son impact sur le monde, puis aborde les aspects techniques avec la régression, le clustering et se termine par un module dédié au Deep learning.
Emily Fox, professeur d’apprentissage automatique à l’université de Washington, est l’instructrice principale et sera présente tout au long de ce cours.
À la fin de ce cours, vous apprendrez à extraire des données, à analyser les sentiments à partir d’avis clients, à formuler des recommandations de produits et à effectuer des recherches d’images, en développant un système d’apprentissage automatique de prédiction immobilière. Vous pourrez appliquer ces apprentissages à de nombreux problèmes de ML.
Cependant, certains apprenants ont eu des difficultés à installer et à travailler avec Graphlab. De plus, la version Python utilisée dans ce cours est obsolète, ce qui peut poser des problèmes de compatibilité.
Que vas-tu apprendre ?
- Bases de Python
- Concepts de l’apprentissage automatique
- L’apprentissage en profondeur
- Regroupement (clustering)
- Systèmes de recommandation
Science des données : apprentissage automatique
Le cours de science des données de l’université de Harvard vous enseigne l’apprentissage automatique en vous guidant à travers chaque étape de la création d’un système de recommandation de films. Ce cours fait partie du programme de certification professionnelle Data Science de Harvard.
Vous découvrirez les données d’entraînement, la création de relations prédictives, le sur-apprentissage, la validation croisée et bien plus. Vous développerez ainsi une compréhension intuitive pour créer des systèmes de recommandation pour les plateformes de commerce en ligne, les plateformes de streaming OTT, les sites Web, etc.
Cette formation vous coûtera environ 100 $ et vous donnera un accès illimité au matériel de cours. Cependant, une version gratuite est disponible avec un accès limité au matériel et sans évaluation notée.
Rafael Irizarry, professeur de biostatistique à l’université de Harvard, est l’instructeur de ce cours.
Que vas-tu apprendre ?
- Algorithmes d’apprentissage automatique
- Analyse des composantes principales
- Régularisation
- Systèmes de recommandation de films
- Validation croisée
Derniers mots
Maîtriser l’apprentissage automatique peut être difficile, mais avec la liste des cours mentionnés dans cet article, vous pouvez y parvenir. Que vous soyez un débutant souhaitant acquérir les bases du ML ou un ingénieur ML cherchant à améliorer ses compétences, cette liste vous couvre.
Cependant, si vous envisagez une carrière dans le domaine du ML, ne vous arrêtez pas à la fin du cours. Mettez vos connaissances en pratique dans le cadre de projets concrets. De plus, restez informé des dernières technologies en consultant des documents de recherche.
Vous pouvez également consulter ces ressources PyTorch pour améliorer vos compétences en matière de données.