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Des frais du prestataire de paiement (Mobile Money, environ 4 %) s'ajoutent au moment du paiement.
En achetant, vous acceptez nos Conditions Générales de Vente.
Prix : 10 000 FCFA, auquel s'ajoutent les frais de paiement du prestataire (environ 4 %), affichés avant la confirmation.
MOYEN DE PAIEMENT
Paiement traité en francs CFA. Des frais de transaction du prestataire de paiement s'ajoutent au montant affiché, visibles avant la confirmation du paiement.
- Toutes les heures de contenu, sans date limite
- CodeLab dans le navigateur, rien à installer
- Tuteur IA disponible à toute heure
- Correction par IA sur les exercices notés
- Examen final et certificat vérifiable + défi terrain facultatif pour la mention Pratique terrain validée
Examen final : 2 tentatives, seuil de réussite 70 %. En cas de second échec, un délai d'ajournement s'applique avant de retenter, avec des frais de reprise de 6 500 FCFA — voir les Conditions Générales d'Utilisation.
Accès à vie. Aucune date limite : vous pouvez terminer en 12 semaines comme en dix mois.
Machine Learning Engineer
Construire, valider et déployer des modèles prédictifs avec du code
- Niveau
- Intermédiaire
- Durée
- 12 semaines
- Volume horaire
- 65 h(estimation de travail personnel)
- Prix
- 10 000 FCFA
Le programme, module par module
- Module 1
Python scientifique (NumPy, Pandas)
Charger, explorer et nettoyer un jeu de données avec NumPy et Pandas avant de l'offrir à un modèle.
- Module 2
Statistiques pour le ML
Lire une distribution, tester une relation et auditer un jeu de données pour interpréter un modèle sans se laisser tromper.
- Module 3
Préparation et feature engineering
Nettoyer, encoder et créer des variables prédictives à partir de journaux bruts, sans jamais utiliser une information postérieure à la date de référence.
- Module 4
Modèles supervisés
Entraîner, interpréter et comparer régression, arbre de décision et forêt aléatoire avec une métrique choisie pour le métier.
- Module 5
Modèles non supervisés
Regrouper des clients sans étiquette, réduire un jeu de données à deux dimensions et transformer des groupes en segments exploitables.
- Module 6
Boosting avec XGBoost
Expliquer le gradient boosting, régler XGBoost avec méthode et choisir un modèle et un seuil sur un problème de fraude très déséquilibré.
- Module 7
Deep Learning avec PyTorch
Manipuler des tenseurs, construire un réseau de neurones, lire son entraînement et décider s'il vaut mieux que le modèle à base d'arbres.
- Module 8
Validation et optimisation
Valider un modèle sans fuite d'information, régler ses hyperparamètres avec un budget et mesurer honnêtement le gain obtenu.
- Module 9
Déploiement d'un modèle via API
Enregistrer un modèle avec son prétraitement, l'exposer par une API validée et préparer sa mise en conteneur.
- Module 10
Projet final et certification
Cadrer un projet de machine learning de bout en bout, le livrer dans un dépôt testé et préparer sa soutenance sur la grille de notation.
- Module 11
Insertion professionnelle et certification
CertificationPrésenter ses projets de machine learning par un CV et un portfolio défendables, et s'entraîner à une étude de cas d'entretien technique.
Combien de temps cela va-t-il me prendre ?
Durée : 65 h (estimation de travail personnel)
3 h/sem ≈ 22 sem.
6 h/sem ≈ 11 sem.
12 h/sem ≈ 6 sem.
20 h/sem ≈ 4 sem.
Estimations, pas des délais. Vous pouvez suspendre un mois et reprendre où vous en étiez.
CERTIFICAT VÉRIFIABLE EN LIGNE
Ce que vous livrez à la fin
Présenter ses projets de machine learning par un CV et un portfolio défendables, et s'entraîner à une étude de cas d'entretien technique.
Voir un exemple de certificatComment se passe la certification
Trois paliers, du plus simple au plus exigeant. Chacun n'affirme que ce qu'il vérifie vraiment.
Attestation de suivi
S'obtient par : Modules suivis
Atteste : Vous avez suivi le parcours — sans évaluation notée.
Certificat de réussite
S'obtient par : Parcours complet sur la plateforme, projet final compris, et examen final réussi
Atteste : Vos connaissances et votre projet final, évalués par la plateforme.
Mention Pratique terrain validée
S'obtient par : Défi terrain réalisé après l'examen, dans une situation réelle, avec preuves
Atteste : Un mentor CoursTech a examiné et validé une vraie mise en pratique.
La mention s'ajoute à votre certificat de réussite, elle ne le remplace jamais : rien ne bloque le certificat pour une raison hors de la plateforme.
Accompagnement et validation par mentor : traités sur demande, sous 72 h ouvrées. Si aucun mentor n'est actif, la mention reste ouverte 12 mois comme prévu : aucun apprenant n'est pénalisé.
Sessions avec un mentor : places limitées, sur demande. Réponse sous 48 h.
Voir un exemple de certificat avec la mention →Ce que prouve votre certificat →