6 machine learning certification populaires : Votre guide 2025

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Les machine learning certification peuvent vous aider à vous démarquer des autres candidats pour des emplois en science des données et en programmation. Elles peuvent vous aider à démontrer vos connaissances, votre expérience et votre crédibilité dans le domaine de l'apprentissage automatique. Dans l'article suivant, vous découvrirez six certifications et programmes populaires en apprentissage automatique et apprendrez comment choisir celui qui vous convient.

Si vous êtes prêt à commencer immédiatement et à obtenir des titres reconnus par les employeurs de la part des experts de DeepLearning.AI et de l'Université Stanford, envisagez de consacrer deux mois pour suivre la Spécialisation en apprentissage automatique en ligne et à votre rythme.

Certificat vs. certification : quelle est la différence ?

Les termes certificat et certification sont souvent utilisés de manière interchangeable. Cependant, une certification indique que vous avez réussi un examen, tandis qu'un certificat atteste que vous avez terminé avec succès une formation.

Si vous avez déjà une certaine expérience et avez besoin de titres qui reflètent ces connaissances, vous bénéficierez probablement de l'étude et du passage d'un examen de certification. Si vous souhaitez perfectionner vos compétences grâce à un programme éducatif et obtenir des titres à la fin, un certificat peut être le plus adapté pour vous.

Ceux qui ont l'intention de renforcer leur CV et leurs compétences peuvent envisager les deux, car les programmes de certificats sont souvent utilisés pour préparer les examens de certification.

Comment choisir un programme d'apprentissage automatique qui vous convient

Pour identifier quel parcours d'apprentissage correspond le mieux à vos objectifs de carrière, tenez compte de ces facteurs :

• Contenu du cours : Identifier les domaines à développer pour votre développement professionnel peut vous aider à réduire vos choix. Notez les compétences spécifiques que vous souhaitez acquérir, comme l'ingénierie des caractéristiques, l'analyse exploratoire des données ou l'évaluation de modèles, et faites-les correspondre aux descriptions des programmes.

• Durée : Jongler entre le développement professionnel tout en travaillant à temps plein, en allant à l'école ou en s'occupant d'autres obligations peut être difficile. Assurez-vous que la charge de travail et les délais associés à votre parcours d'apprentissage choisi vous semblent gérables.

• Résultat : Réfléchissez à la raison pour laquelle vous souhaitez obtenir un certificat ou une certification. Si vous recherchez un nouveau rôle, parcourez les offres d'emploi pour les postes qui vous intéressent et notez les compétences et qualifications demandées. Certains employeurs demandent des certifications par leur nom. Si certaines des qualifications sont basées sur des compétences ou si vous souhaitez étudier avant de passer un examen, vous pourriez bénéficier d'un programme de certificat.

• Coût : Bien que cela dépende de l'organisation qui l'offre, les prix de certification incluent parfois uniquement le prix de l'examen. La formation préalable ou les supports d'étude peuvent être disponibles à un coût séparé. Recherchez ce que le prix de votre certificat choisi inclut avant de vous inscrire et considérez si vous aurez également besoin d'instruction.

• Prérequis : Si vous recherchez une introduction à l'apprentissage automatique, envisagez de sélectionner un programme de certification de niveau débutant. Les programmes de certificat de niveau débutant sont conçus pour couvrir les concepts essentiels afin de développer une expertise fondamentale. Ceux qui ont des connaissances préalables dans le domaine de l'apprentissage automatique peuvent bénéficier davantage de programmes de niveau intermédiaire ou avancé qui se concentrent sur les techniques d'apprentissage automatique et les compétences techniques.

Vous développez encore vos compétences fondamentales en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique ? Inscrivez-vous au cours L'essentiel de l'IA de Google, adapté aux débutants, et vous pourrez obtenir un certificat partageable en seulement 10 heures d'étude.

6 certifications et certificats en apprentissage automatique

Les certificats et les certifications sont des outils précieux pour faire progresser votre carrière et développer davantage d'expertise. Dans la liste suivante, vous trouverez six machine learning certification populaires en apprentissage automatique.

1. Spécialisation en apprentissage automatique d'Andrew Ng

La Spécialisation en apprentissage automatique du visionnaire de l'IA Andrew Ng est un programme éducatif en ligne de trois cours conçu pour aider les apprenants à maîtriser les concepts fondamentaux de l'IA et à développer des compétences pratiques en apprentissage automatique (ML), comme la construction et l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique.

Cette Spécialisation très réputée est proposée conjointement par l'Université Stanford et DeepLearning.AI, et est spécifiquement conçue pour les débutants ainsi que pour les apprenants plus avancés. Après avoir terminé la Spécialisation, vous recevrez un certificat partageable que vous pourrez citer sur votre CV pour démontrer vos connaissances et compétences aux employeurs potentiels.

Prérequis : Le cours convient aux débutants ayant des connaissances en codage de base et des concepts mathématiques de niveau lycée.

Coût : Le cours coûte 59 USD par mois par abonnement à Coursera Plus [1].

2. Certificat Professionnel IBM en apprentissage automatique

Le Certificat Professionnel en apprentissage automatique d'IBM est un programme éducatif en ligne de six cours qui dote les apprenants de compétences pratiques en ML, telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, les réseaux de neurones et l'apprentissage profond. Le programme présente également aux apprenants des sujets spécialisés tels que l'analyse des séries temporelles et l'analyse de survie.

Après avoir terminé les six cours du programme, vous recevrez un certificat professionnel d'IBM et de Coursera qui indique que vous avez terminé le cursus. Ce certificat peut être cité sur votre CV pour indiquer vos connaissances et compétences aux employeurs potentiels.

Prérequis : Il n'y a pas de prérequis pour suivre le cours, mais IBM suggère que vous possédiez une certaine expérience connexe et que vous ayez un niveau de connaissances intermédiaire.

Coût : Le cours coûte 59 USD par mois par abonnement à Coursera Plus [1].

3. AWS Certified Machine Learning - Specialty

La certification Apprentissage automatique certifié - Spécialité d'Amazon Web Service (AWS) indique votre expertise dans la construction, l'entraînement et l'exécution de modèles ML dans AWS.

Pour obtenir la certification, vous devez passer et réussir un examen de 180 minutes composé de 65 questions à choix multiples et à réponse. Conçu pour les développeurs professionnels et les data scientists, l'examen teste votre compréhension des algorithmes ML, votre capacité à mettre en œuvre l'optimisation des hyperparamètres et à appliquer les meilleures pratiques lors de l'entraînement, du déploiement et de l'exploitation des modèles d'apprentissage automatique.

Prérequis : L'examen est conçu pour ceux qui ont au moins un an d'expérience pratique dans le développement, l'exécution ou la conception d'architectures de charges de travail ML et d'apprentissage profond sur AWS.

Coût : 300 USD (plus taxes) [2]

Préparez-vous pour AWS avec AWS

Vous pouvez vous préparer à cet examen en suivant un cours conçu par AWS lui-même sur Coursera.  Dans Introduction à l'apprentissage automatique sur AWS d'AWS, vous explorerez les services qui font le gros du travail en matière de vision par ordinateur, d'extraction et d'analyse de données, de traitement du langage, de reconnaissance vocale, de traduction, d'entraînement de modèles ML et d'agents virtuels.

4. Certification Google Professional Machine Learning Engineer

La certification Ingénieur professionnel en apprentissage automatique de Google indique votre expertise dans la conception, la construction et la production de modèles d'apprentissage automatique en utilisant Google Cloud et des techniques éprouvées par l'industrie. Pour obtenir la certification, vous devez passer et réussir un examen de deux heures composé de 50 à 60 questions à choix multiples couvrant des sujets tels que la formulation de problèmes ML, la conception de solutions ML et le développement de modèles ML.  Les certifications sont valables pendant deux ans, après quoi les détenteurs doivent se recertifier pour maintenir leur certification.

Prérequis : Il n'y a pas d'exigences formelles pour passer l'examen, mais Google recommande que les candidats à l'examen aient trois ans ou plus d'expérience dans l'industrie et au moins un an d'expérience dans la conception et la gestion de solutions ML dans Google Cloud.

Coût : 200 USD (plus taxes) [3]

Préparez-vous avec Google

La certification Professional Machine Learning Engineer de Google signalera votre expertise dans la conception et la mise en œuvre de solutions d'apprentissage automatique avec Google Cloud aux employeurs et clients potentiels. Quelle meilleure façon de se préparer à un examen Google qu'en suivant un cours proposé par Google ?

Dans le Préparation à la certification Google Cloud : Certificat professionnel d'ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer) de Google Cloud, vous explorerez comment concevoir, construire et productiviser des modèles ML pour résoudre des défis commerciaux en utilisant les technologies Google Cloud.

5. Spécialisation en apprentissage automatique de l'Université de Washington

La Spécialisation en apprentissage automatique de l'Université de Washington est un programme éducatif en ligne de quatre cours couvrant les principaux domaines du ML, notamment la prédiction, la classification, le clustering et la recherche d'informations. Grâce à ce cours, vous analyserez également de grands ensembles de données complexes, créerez des systèmes qui s'adaptent et s'améliorent au fil du temps et construirez des applications intelligentes capables de faire des prédictions à partir de données.

Après avoir terminé la Spécialisation, vous recevrez un certificat partageable que vous pourrez citer sur votre CV pour signaler vos connaissances et compétences aux employeurs potentiels.

Prérequis : La Spécialisation n'a pas de prérequis mais est recommandée pour ceux qui ont une connaissance intermédiaire du domaine et une certaine expérience connexe. 

Coût : Le cours coûte 59 USD par mois par abonnement à Coursera Plus [1].

6. Spécialisation en apprentissage automatique appliqué de Johns Hopkins

La Spécialisation en apprentissage automatique appliqué de l'Université Johns Hopkins est un programme de trois cours conçu pour les apprenants de niveau intermédiaire. Vous y explorerez les techniques de base, notamment l'apprentissage supervisé, les méthodes d'ensemble, l'analyse de régression, l'apprentissage non supervisé et les réseaux de neurones. Les cours mettent l'accent sur l'apprentissage pratique, vous offrant l'opportunité d'appliquer l'apprentissage automatique à des problèmes du monde réel.

Prérequis : Le programme nécessite certaines connaissances préalables, notamment une compréhension de base des fondamentaux de la programmation et une familiarité avec les concepts introductifs de statistiques et d'algèbre linéaire.

Coût : Le cours coûte 59 USD par mois par abonnement à Coursera Plus [1].

Développez vos compétences en apprentissage automatique sur Coursera

Les certificats et les certifications sont un excellent moyen de démontrer vos compétences. Envisagez de suivre l'une de ces Spécialisations ou Certificats Professionnels en apprentissage automatique sur Coursera pour mettre en valeur vos compétences auprès des employeurs potentiels :

Si vous cherchez à faire votre entrée dans l'IA, inscrivez-vous à la Spécialisation en apprentissage automatique de Stanford et DeepLearning.AI. Vous y maîtriserez les concepts clés et acquerrez le savoir-faire pratique pour appliquer rapidement et puissamment l'apprentissage automatique à des problèmes complexes du monde réel.

Pour vous préparer à la certification Google Cloud, suivez le Préparation à la certification Google Cloud : Certificat professionnel d'ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer). Learn how to design, build, and productionalize ML models using Google Cloud technologies.