Certification Mathématiques pour le Machine Learning et la Science des Données
La certification Mathématiques pour le Machine Learning et la Science des Données valide la maîtrise des concepts mathématiques fondamentaux qui sous-tendent les algorithmes modernes d’intelligence artificielle.
- Format de l’examen : 50 questions
- Durée de l’examen : 90 minutes
- Coût : 449 D.T H/T
La certification “Mathématiques pour le Machine Learning et la Science des Données” valide la maîtrise des concepts mathématiques fondamentaux qui sous-tendent les algorithmes modernes d’intelligence artificielle. Conçue pour attester d’une compréhension approfondie et pratique, cette certification couvre les trois piliers essentiels : l’algèbre linéaire, le calcul différentiel et les probabilités et statistiques.
Inspiré par la pédagogie innovante de programmes de référence, l’examen évalue non seulement la connaissance théorique, mais aussi la capacité à appliquer ces concepts dans des contextes de programmation, notamment en Python. Pour un praticien en science des données ou en machine learning, une base mathématique solide est le prérequis indispensable pour créer des modèles performants, interpréter leurs résultats avec précision et innover au-delà des bibliothèques standards. Cette certification atteste formellement de cette compétence fondamentale.
À Qui s'Adresse Cette Certification ?
Cette certification s’adresse aux professionnels et étudiants qui souhaitent valider formellement leur expertise mathématique appliquée à l’IA. Elle est particulièrement adaptée aux profils suivants :
Aspirants Data Scientists et Ingénieurs en Machine Learning : Pour ceux qui débutent leur carrière et souhaitent prouver qu’ils possèdent les fondations théoriques requises par les employeurs les plus exigeants.
Développeurs et Ingénieurs Logiciels en Reconversion : Pour les professionnels de la tech qui transitionnent vers des rôles en IA et ont besoin de formaliser leurs connaissances mathématiques auto-acquises.
Professionnels Expérimentés : Pour les praticiens de l’IA désirant obtenir une reconnaissance officielle de leurs compétences, renforcer leur crédibilité et accéder à des rôles de R&D ou de leadership technique.
Étudiants en Informatique, Mathématiques ou Ingénierie : Pour les étudiants avancés qui veulent compléter leur cursus académique avec une certification reconnue par l’industrie, démontrant leur capacité à appliquer la théorie à des problèmes pratiques.
Compétences Validées par l'Examen
Le candidat certifié démontre sa capacité à :
Algèbre Linéaire :
Manipuler les vecteurs, matrices et tenseurs, qui sont les structures de données fondamentales en Machine Learning.
Résoudre des systèmes d’équations linéaires à l’aide de techniques comme l’élimination de Gauss.
Comprendre et interpréter des concepts clés tels que le rang d’une matrice, les transformations linéaires, les déterminants, les valeurs propres (eigenvalues) et les vecteurs propres (eigenvectors).
Appliquer ces concepts pour comprendre le fonctionnement d’algorithmes comme l’Analyse en Composantes Principales (ACP).
Calcul Différentiel :
Calculer les dérivées de fonctions d’une ou plusieurs variables et comprendre leur signification géométrique et pratique.
Utiliser les dérivées et les gradients pour formuler et résoudre des problèmes d’optimisation.
Comprendre et appliquer l’algorithme de descente de gradient, la pierre angulaire de l’entraînement de la plupart des modèles de Machine Learning.
Saisir les mécanismes mathématiques de la rétropropagation (backpropagation) dans les réseaux de neurones.
Probabilités et Statistiques :
Appliquer les règles fondamentales des probabilités, y compris la probabilité conditionnelle et le théorème de Bayes.
Décrire et utiliser diverses distributions de probabilité (e.g., Bernoulli, Binomiale, Gaussienne).
Calculer et interpréter des mesures statistiques descriptives (moyenne, variance, covariance).
Comprendre les principes de l’inférence statistique, notamment le Théorème Central Limite, l’estimation par maximum de vraisemblance (MLE) et les approches bayésiennes.
Formuler et interpréter les résultats des tests d’hypothèses et des intervalles de confiance.
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Atteste de votre maîtrise des trois piliers mathématiques de l'IA (Algèbre Linéaire, Calcul Différentiel, Probabilités & Statistiques).
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Idéal pour les aspirants data scientists, les développeurs en reconversion, les professionnels expérimentés et les étudiants.
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Le contenu couvre tous les concepts essentiels, des vecteurs à la descente de gradient, du théorème de Bayes aux tests d'hypothèses.
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50 questions à choix multiples à compléter en 90 minutes, entièrement en ligne.
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Un certificat numérique et vérifiable pour renforcer votre CV et votre profil LinkedIn.
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Passez l'examen directement sans obligation de suivre une formation préalable.
449 D.T
Programme Détaillé de l'Examen
Le programme est structuré en trois modules principaux, alignés avec les compétences à valider.
Module 1 : Algèbre Linéaire pour le Machine Learning et la Science des Données
Module 2 : Calcul Différentiel pour le Machine Learning et la Science des Données
Module 3 : Probabilités & Statistiques pour le Machine Learning & la Science des Données
Inscription & Admission
Certification Officielle
DeepLearn Academy propose une option unique pour les professionnels et étudiants possédant déjà une expérience significative en Intelligence Artificielle : la certification par passage d’examen direct. Cette modalité vous permet d’obtenir une reconnaissance officielle de vos compétences, attestée par une certification reconnue, sans devoir suivre un parcours de formation complet.
Modalités de l'Examen
Prérequis Recommandés
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