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Parcours de formation Math for Machine Learning sur JetBrains Academy

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Aujourd’hui, le machine learning (ML) est présent dans tous les domaines. Il permet de mieux détecter les logiciels malveillants et les menaces internes en analysant continuellement les données afin de trouver des modèles et motifs récurrents, il aide les entreprises à augmenter leur productivité et à améliorer la qualité des services qu’elles délivrent et il peut nous recommander des films susceptibles de nous plaire. Les performances et le potentiel du machine learning incitent de nombreuses personnes à s’y intéresser, mais l’écriture d’algorithmes et de programmes pour le machine learning n’est pas simple et requiert une connaissance approfondie des mathématiques.

C’est pourquoi nous avons décidé d’ajouter un nouveau parcours de formation Math for Machine Learning sur JetBrains Academy ! Ce parcours permet d’acquérir les bases nécessaires au développement de modèles de machine learning. Il décompose des concepts mathématiques complexes pour les restituer dans un cours théorique facile à comprendre et propose ensuite des exercices pour mettre ces nouvelles connaissances en pratique.

Parcours de formation Math for Machine Learning sur JetBrains Academy

COMMENCER

Ce que vous allez apprendre

Ce parcours de formation a pour objectif de vous faire découvrir ce qui se passe dans les coulisses du machine learning, de la régression linéaire à l’algorithme du gradient, et permet de bien comprendre les tâches de régression, qui jouent un rôle important dans le machine learning. Vous allez également :

✅ Apprendre les fondamentaux des ensembles et des fonctions numériques.
✅ Découvrir comment la probabilité est liée à la régression linéaire et aux tâches de classification.
✅ Vous familiariser avec les problèmes d’optimisation et comprendre leur rapport avec les dérivées.
✅ Explorer les vecteurs et les matrices et découvrir comment ils peuvent être utiles pour la résolution des problèmes de régression linéaire.
✅ Comprendre ce qu’est l’algorithme du gradient et comment il peut être appliqué à la régression logistique.

Outre le contenu théorique, vous aurez l’opportunité de faire de nombreux exercices pratiques de complexité variable.

Et ensuite ?

Deux parcours de formation dédiés au machine learning sont actuellement disponibles sur JetBrains Academy : Math for Machine Learning et Introductory Machine Learning in Python. Si vous souhaitez acquérir une connaissance approfondie du machine learning et les compétences nécessaires pour devenir un expert dans ce domaine, nous vous recommandons de les suivre tous les deux (dans l’ordre que vous souhaitez).

Le premier parcours aborde les concepts mathématiques du machine learning, alors que le second permet de comprendre les principaux types d’algorithmes de machine learning et offre une expérience pratique des bibliothèques Python telles que NumPy, pandas et scikit-learn.  

Quel que soit le parcours choisi, vous recevrez un certificat de réussite personnalisé à l’issue de votre formation. Vous pouvez le télécharger à tout moment dans votre profil JetBrains Academy et l’ajouter à votre CV ou à votre profil LinkedIn.

Perspectives de carrière

Si vous avez pour projet de vous lancer dans une carrière d’ingénieur ML junior, cette formation est faite pour vous ! Ajoutez-y quelques connaissances en statistiques, en techniques de visualisation des données et en SQL, et vous pourrez prétendre à des postes d’analyste de données ou de data scientist.

Nous espérons que vous apprécierez d’étudier le machine learning avec nous. Si vous avez des questions ou souhaitez nous faire part de votre avis, n’hésitez pas à laisser un commentaire ci-dessous ou à nous contacter à l’adresse academy@jetbrains.com.

Continuez à apprendre !

L’Équipe JetBrains Academy

Auteur de l’article original en anglais :

Delphine Massenhove

Anastasia Khramushina

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