Machine Learning Foundations
Certification européenne validant les compétences fondamentales en apprentissage automatique : algorithmes supervisés et non-supervisés, prétraitement de données, évaluation de modèles et déploiement.
Compétences clés
- ✓Implémenter des algorithmes de ML supervisés et non-supervisés
- ✓Préparer et transformer des données pour l'entraînement
- ✓Évaluer et optimiser les performances des modèles
- ✓Déployer des modèles ML en environnement de production
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Data analysts évoluant vers le machine learning
- →Développeurs Python intégrant des modèles prédictifs
- →Ingénieurs data débutants en ML
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans bases en Python ou statistiques : orientez-vous d'abord vers 'Python for Data Analysis' niveau Standard
- →Experts ML cherchant des compétences avancées en deep learning : consultez 'Deep Learning Engineer' niveau Master 801
Prérequis & conditions d'accès
Inscription en ligne, paiement du voucher, accès à un ordinateur avec webcam pour la surveillance.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Algorithmes ML
Maîtrise des algorithmes de régression, classification, clustering et réduction dimensionnelle avec scikit-learn et TensorFlow.
Feature Engineering
Techniques avancées de prétraitement, normalisation, encodage et sélection de features pour maximiser la performance des modèles.
Évaluation & Tuning
Validation croisée, métriques de performance, détection d'overfitting et optimisation d'hyperparamètres avec GridSearch et Optuna.
MLOps Foundations
Versioning de modèles, pipeline CI/CD, monitoring de drift et déploiement avec MLflow, Docker et API REST.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux du Machine Learning
Introduction aux paradigmes d'apprentissage (supervisé, non-supervisé, semi-supervisé, par renforcement). Comprendre le compromis biais-variance et son impact sur la généralisation. Méthodologies de séparation train/validation/test. Validation croisée (k-fold, stratified, time series split). Introduction aux métriques d'évaluation selon le type de problème.
Prétraitement et Feature Engineering
Exploration et analyse de données (EDA) avec pandas et matplotlib/seaborn. Détection et traitement des valeurs manquantes (imputation, suppression). Gestion des outliers et valeurs aberrantes. Techniques de normalisation (Min-Max, Z-score) et standardisation. Encodage de variables catégorielles (one-hot, label, ordinal, target encoding). Feature scaling et transformation (log, Box-Cox). Création de features dérivées et interaction terms. Sélection de features (filter, wrapper, embedded methods).
Algorithmes Supervisés
Régression linéaire simple et multiple, hypothèses et diagnostics. Régression logistique binaire et multinomiale. Arbres de décision (CART) et critères de split (Gini, entropie). Méthodes d'ensemble : Bagging et Random Forest. Gradient Boosting (GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost). Support Vector Machines (SVM) pour classification et régression. K-Nearest Neighbors (KNN) et choix de k. Introduction aux réseaux de neurones : perceptron, MLP, fonction d'activation, backpropagation.
Algorithmes Non-Supervisés et Évaluation
Clustering : K-means, choix du nombre de clusters (elbow method, silhouette). DBSCAN et clustering basé sur la densité. Réduction de dimensionnalité : PCA (Analyse en Composantes Principales), t-SNE, UMAP. Métriques de classification : accuracy, precision, recall, F1-score, support. Matrice de confusion et interprétation. Courbes ROC et AUC. Métriques de régression : MSE, RMSE, MAE, R². Détection d'overfitting et underfitting.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Quelle différence avec les certifications AWS ML ou Google Cloud ML?
PROVA Machine Learning Foundations est vendor-agnostic et se concentre sur les fondamentaux théoriques et pratiques du ML, indépendamment des plateformes cloud. Contrairement aux certifications américaines liées à un écosystème propriétaire, notre approche européenne privilégie la transférabilité des compétences et l'utilisation d'outils open-source reconnus.
Faut-il connaître le deep learning pour cette certification?
Non, cette certification couvre les fondamentaux du machine learning classique. Les réseaux de neurones sont abordés uniquement dans leurs principes de base (perceptron, MLP simple). Pour le deep learning avancé (CNN, RNN, Transformers), consultez notre certification 'Deep Learning Engineer' niveau Master 801.
Quels langages et frameworks sont utilisés dans l'examen?
L'examen se base principalement sur Python avec scikit-learn, pandas et numpy. Les cas pratiques peuvent inclure du code TensorFlow/Keras basique. La documentation officielle est accessible pendant l'examen pour les syntaxes spécifiques.
Le certificat est-il reconnu par les entreprises européennes?
Oui, PROVA est aligné sur le cadre EQF et référencé ESCO, ce qui garantit sa reconnaissance dans l'espace européen. Plus de 200 entreprises en France, Belgique, Allemagne et Suisse reconnaissent déjà nos certifications Tech & IT comme références de compétences vérifiables.
Puis-je repasser l'examen en cas d'échec?
Oui, vous pouvez repasser l'examen après un délai de 14 jours. Un nouveau voucher doit être acheté. Le rapport PROVA DNA de votre première tentative identifie précisément vos axes d'amélioration pour optimiser votre préparation.
Ils se sont certifiés
« Excellente certification pour passer du reporting BI au machine learning opérationnel. Les cas pratiques sont réalistes et le rapport PROVA DNA m'a permis d'identifier mes points faibles en feature engineering. J'ai décroché un poste de ML Engineer 2 mois après. »
« Enfin une certification ML européenne qui ne pousse pas vers un cloud provider américain. Le contenu est dense mais très bien structuré. La partie déploiement avec Docker et FastAPI est particulièrement utile pour intégrer des modèles dans nos APIs. »
« J'avais déjà des bases en Python et stats, cette certification m'a permis de structurer mes connaissances et de combler mes lacunes en algorithmes d'ensemble. Le format d'examen est exigeant mais juste. Le certificat est reconnu par mon employeur et valorisé en entretien. »
Reconnaissance internationale
Couvre les mêmes domaines fondamentaux que les parcours AWS Certified Machine Learning (partie Foundations) ou Google Cloud ML Engineer (niveau associé), mais avec une approche vendor-agnostic et open-source.
AWS et Google Cloud sont des marques déposées d'Amazon Web Services Inc. et Google LLC respectivement. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.