Machine Learning expert — scikit-learn, XGBoost et modèles d'ensemble

📖 About this course

Maîtrisez le machine learning supervisé en production grâce à ce cours expert axé sur scikit-learn, XGBoost et les meilleures pratiques industrielles. Ce programme prépare les data scientists et ML engineers à la certification **TensorFlow Developer Certificate** (Google) et au **DP-100 Microsoft Azure Data Scientist Associate** en couvrant l'ensemble du cycle de vie d'un modèle : du prototypage à la mise en production.

👥 Pour qui ?

Ce cours s'adresse aux data scientists, ingénieurs ML, analystes data et développeurs Python ayant déjà des bases en statistique descriptive et programmation Python (Pandas, NumPy). Une familiarité avec Jupyter / Google Colab est attendue. Aucun prérequis en deep learning n'est nécessaire — le module 2 traite ce sujet.

🎯 Ce que vous allez apprendre

Au terme du parcours, vous saurez construire des **pipelines scikit-learn** propres et reproductibles, entraîner et tuner **XGBoost, LightGBM et CatBoost** avec early stopping et SHAP, gérer le **déséquilibre de classes** par SMOTE et class_weight, recalibrer les probabilités via **Platt scaling**, sérialiser des modèles (joblib, ONNX), déployer en production avec **FastAPI + Docker**, monitorer la dérive (data drift, concept drift) et appliquer les principes MLOps (CI/CD pour ML, registry MLflow).

📝 Structure de l'examen

L'examen comprend 25 questions de mi-parcours (examen blanc) et 50 questions sur l'examen final, format QCM, seuil 70 %, simulant l'épreuve théorique du **TensorFlow Developer Certificate** côté ML classique. Les questions s'appuient sur la documentation officielle scikit-learn.org, xgboost.readthedocs.io et les compétitions Kaggle de référence.

⏱ Durée et organisation

La durée estimée est de **70 heures** (4 200 minutes), réparties sur 8 à 10 semaines à raison de 7 h par semaine. Le format alterne théorie (40 %), code pratique en Jupyter (45 %) et exercices Kaggle (15 %). Chaque leçon contient des snippets Python prêts à exécuter, des tableaux comparatifs de modèles et hyperparamètres, et des cas concrets issus de Kaggle Titanic, House Prices et Credit Card Fraud. Sources principales : scikit-learn.org, xgboost.readthedocs.io, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" (Aurélien Géron, O'Reilly 3e éd. 2022), Kaggle Learn.

📚 Course program (7 lessons)

1

Leçon 1 — Pipelines ML scikit-learn : feature engineering et preprocessing

▶ Lesson ⏱ 60 min

▶ Free preview
2

Leçon 2 — Modèles supervisés : régression, classification, SVM, Random Forest, Gradient Boosting

▶ Lesson ⏱ 60 min

🔒 Sign up to access
3

Leçon 3 — XGBoost, LightGBM, CatBoost : hyperparameters, GPU et SHAP

▶ Lesson ⏱ 60 min

🔒 Sign up to access
4

Leçon 4 — Cross-validation, métriques, déséquilibre et recalibration de probabilités

▶ Lesson ⏱ 60 min

🔒 Sign up to access
5

Leçon 5 — Production ML : sérialisation, A/B testing, monitoring drift et MLOps

▶ Lesson ⏱ 60 min

🔒 Sign up to access
55

Examen blanc — Machine Learning expert (25 questions)

▶ Exam ⏱ 30 min

🔒 Sign up to access
155

Examen final — Machine Learning expert (50 questions)

▶ Exam ⏱ 60 min

🔒 Sign up to access

🎓 Available quizzes (2)

🎯

Examen blanc — Machine Learning expert (25 questions)

📝 25 questions ⏱ 30 min 🎯 Threshold 70% ⭐ 50 XP

🔒 Sign up to access
🎯

Examen final — Machine Learning expert (50 questions)

📝 50 questions ⏱ 60 min 🎯 Threshold 70% ⭐ 100 XP

🔒 Sign up to access

📚 View all catalog quizzes →

🎯 What you'll learn

Master the fundamentals of this module with a structured path
Practice with real-world exercises and case studies
Track your progress through interactive quizzes
Earn a completion certificate at the end of the course
Benefit from the ITAG community support

📋 Prerequisites

Curiosity and willingness to learn
No specific technical prerequisites
Internet connection (courses accessible from any device)

From

8 000 FCFA / 1 mois

Standard Tech — 1 spécialité Cameroun

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✓ Email & community support
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🎯 Ce que vous allez apprendre

📝 Structure de l'examen

⏱ Durée et organisation

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🎓 Available quizzes (2)

🎯 What you'll learn

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