21 meilleurs cours d’apprentissage automatique pour progresser en 2026

L'apprentissage automatique est une compétence essentielle pour tout leader technologique aujourd'hui. Mais savoir par où commencer peut sembler décourageant : comment dépasser les bases pour s’attaquer à des défis concrets comme le surapprentissage des modèles, le déploiement de solutions à grande échelle ou la gestion de jeux de données déséquilibrés ? Tout professionnel travaillant avec le machine learning se retrouve un jour face à ces obstacles, et trouver les bonnes ressources d'apprentissage est la clé pour les surmonter.

Que vous cherchiez à affiner votre compréhension des réseaux de neurones, à maîtriser les techniques de déploiement des modèles d'apprentissage automatique, ou à connaître les meilleures pratiques pour traiter les problèmes de qualité des données, un cours ciblé peut tout changer. Dans ce guide, nous allons explorer les meilleurs cours de machine learning—soigneusement sélectionnés pour aider les leaders techniques à naviguer dans la complexité de l'apprentissage automatique et acquérir des compétences concrètes menant à des réussites dans le monde réel.

Voici quelques-uns des meilleurs cours de machine learning qui couvrent des concepts essentiels, des applications pratiques et des stratégies avancées pour tous ceux qui souhaitent approfondir leur expertise en intelligence artificielle.

Meilleure sélection de cours de machine learning

Voici ma sélection des meilleurs cours de machine learning que je pense valoir votre temps en 2026 :

1. Spécialisation Machine Learning (Université Stanford)
2. Science des données : Machine Learning (Université Harvard)
3. Le machine learning pour tous (DataCamp)
4. Machine Learning A-Z : IA, Python & R + Prix ChatGPT (Udemy)
5. Machine Learning en entreprise (MIT Professional Education)
6. Spécialisation Deep Learning (DeepLearning.AI)
7. NLP avec Python pour le Machine Learning – Formation essentielle (LinkedIn Learning)
8. Spécialisation Machine Learning sur Google Cloud (Google Cloud)
9. Machine Learning avec Python : Fondamentaux (LinkedIn Learning)
10. Fondamentaux du Machine Learning en Python (DataCamp)
11. Algorithmes de Machine Learning (Great Learning)
12. Spécialisation Machine Learning avancé sur Google Cloud (Google Cloud) 
13. Créer des systèmes de recommandation avec le Machine Learning et l'IA (LinkedIn Learning) 
14. Fondamentaux du Machine Learning (Microsoft Learn) 
15. Machine Learning & IA – Fondations : Régression linéaire (LinkedIn Learning)
16. Machine Learning : Fondamentaux et algorithmes (CMU) 
17. Fondations de l'intelligence artificielle : Machine Learning (LinkedIn Learning) 
18. De bout en bout : Machine Learning avec TensorFlow sur GCP (Google Cloud) 
19. Certificat professionnel Machine Learning IBM (IBM)
20. Machine Learning et IA avec Python (Université Harvard)
21. Google Cloud : fondamentaux du Big Data et du Machine Learning (Google Cloud) 

Retrouvez plus de détails sur chaque cours ci-dessous.

Aperçus des meilleurs cours de machine learning

1. Spécialisation Machine Learning (Université Stanford)

Ce cours offre une introduction fondamentale à l'apprentissage automatique à travers trois modules conçus pour permettre le développement d'applications d'IA concrètes. Dispensé par Andrew Ng, il aborde les bases de l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, avec un accent particulier sur le développement pratique de modèles.

• Pour qui ? : Personnes souhaitant s’initier aux fondamentaux de l’apprentissage automatique
• Sujets traités :
  • Modèles d'apprentissage automatique avec NumPy et scikit-learn
  • Apprentissage supervisé avec régression linéaire et logistique
  • Réseaux de neurones et classification multiclasse avec TensorFlow
  • Arbres de décision et méthodes d'ensemble
  • Apprentissage non supervisé, dont le clustering et la détection d’anomalies
  • Systèmes de recommandation par filtrage collaboratif et apprentissage profond
  • Modèles d'apprentissage par renforcement profond 

• En ligne, en présentiel ou hybride ? : En ligne
• Examen requis ? : Non
• Durée : 2 mois 
• Nombre d'heures de formation : 10 heures par semaine (rythme libre)
• Prérequis : Connaissance des bases du codage et niveau maths lycée
• Prix : Inscription gratuite 
• S'inscrire au cours : Coursera

2. Science des données : Apprentissage automatique (Université Harvard)

Ce cours fait partie du certificat professionnel en science des données de Harvard et se concentre sur les techniques d'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs à partir de jeux de données. Il inclut une pratique concrète avec la création d’un système de recommandation de films afin de comprendre les principaux algorithmes, la régularisation et la validation croisée.

• Pour qui ? : Débutants intéressés par la science des données et l'apprentissage automatique
• Sujets traités :
  • Notions de base de l’apprentissage automatique
  • Algorithmes populaires d’apprentissage automatique
  • Techniques de validation croisée
  • Importance de la régularisation
  • Création d’un système de recommandation
• En ligne, en présentiel ou hybride ? : En ligne
• Examen requis ? : Non
• Durée : 8 semaines
• Nombre d'heures de formation : 2 à 4 heures par semaine (rythme libre)
• Prérequis : Aucun
• Prix :
  • Sans certificat : Gratuit
  • Avec certificat : $149
• S'inscrire au cours : Harvard

3. Machine Learning pour tous (DataCamp)

Ce cours est une introduction complète à l'apprentissage automatique et couvre les domaines clés tels que l'apprentissage supervisé, non supervisé et l'apprentissage profond. Il propose des tutoriels et des exercices pratiques pour comprendre des concepts comme le regroupement, les réseaux neuronaux, l’évaluation de modèles et apporte un éclairage sur l’utilisation du machine learning dans divers secteurs d’activité. 

• Pour qui : Personnes sans expérience préalable en apprentissage automatique
• Sujets abordés :
  • Comprendre l'apprentissage automatique
  • Introduction à Python et à ses fonctions
  • Apprentissage supervisé avec scikit-learn
  • Introduction à l'apprentissage profond avec PyTorch
  • Apprentissage par renforcement en Python 
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 113 heures
• Nombre d'heures de formation : À votre rythme
• Conditions d'admission : Aucune
• Tarif : 13 $ pour l’abonnement individuel DataCamp
• S’inscrire au cours : DataCamp

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4. Apprentissage automatique A-Z : IA, Python & R + Prix ChatGPT [2024] (Udemy)

Ce cours offre une introduction complète au machine learning avec des instructions étape par étape pour créer des algorithmes en Python et en R, en intégrant des études de cas pour des applications concrètes. Il inclut des modèles de code téléchargeables pour chaque projet, permettant aux apprenants de s’exercer et de construire efficacement leurs propres modèles.

• Pour qui : Débutants à apprenants intermédiaires en apprentissage automatique
• Sujets abordés :
  • Techniques de classification
  • Méthodes de regroupement
  • Traitement automatique du langage naturel
  • Réduction de la dimensionnalité
  • Sélection de modèles et boosting 
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 42 heures et 48 minutes 
• Nombre d'heures de formation : À votre rythme
• Conditions d'admission : Mathématiques niveau lycée
• Tarif :
  • Abonnement Udemy : 20 $ 
  • Paiement unique : 149,99 $
• S’inscrire au cours : Udemy

5. Le machine learning en entreprise (MIT Professional Education)

Ce cours explore les fondamentaux de l’apprentissage automatique sous l’angle de l’entreprise, permettant aux participants de comprendre ses applications pratiques et sa valeur stratégique. Développé par la Sloan School of Management et le Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) du MIT, il se concentre sur l’intégration des connaissances en machine learning pour une prise de décision plus percutante.  

• Pour qui : Professionnels souhaitant appliquer l'apprentissage automatique dans leur entreprise
• Sujets abordés :
  • Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les applications en entreprise
  • Comprendre les processus décisionnels axés sur les données
  • Limitations et champ d'application de l'apprentissage automatique en entreprise
  • Intégration de l'IA dans la stratégie d'entreprise
  • Études de cas sur l'impact du Machine Learning dans divers secteurs
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 6 semaines
• Nombre d’heures de cours : 4 à 6 heures par semaine (rythme libre)
• Conditions d'admission : Aucune
• Prix : $3,500
• Suivre le cours : MIT Professional Education

6. Spécialisation Deep Learning (DeepLearning.AI)

Ce cours couvre les architectures essentielles telles que les CNN, RNN, LSTMs et Transformers. Il enseigne les aspects théoriques et pratiques, tels que la reconnaissance vocale et la reconnaissance automatique de machines, à l’aide de Python et TensorFlow, et met l'accent sur les meilleures pratiques pour entraîner les modèles et comprendre les configurations complexes de machine learning. 

• Pour qui : Ceux qui s'intéressent au deep learning et aux réseaux de neurones
• Sujets abordés :
  • Principes fondamentaux des réseaux de neurones
  • Meilleures pratiques pour développer des jeux de tests
  • Diagnostic des erreurs dans les systèmes
  • Modèles séquentiels 
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 3 mois
• Nombre d’heures de cours : 10 heures par semaine (rythme libre)
• Conditions d'admission :
  • Niveau intermédiaire en Python
  • Connaissances de base en algèbre et ML
• Prix : Gratuit
• Suivre le cours : Coursera

7. NLP avec Python pour l’Apprentissage Automatique – Formation Essentielle (LinkedIn Learning)

Ce cours permet d’acquérir des compétences pratiques pour nettoyer, traiter et analyser des données textuelles non structurées. Il offre les concepts fondamentaux du NLP, des techniques avancées de nettoyage de texte et de vectorisation, et mène au développement de classificateurs d'apprentissage automatique. Il explore également la construction et l'évaluation de deux types de modèles de machine learning et apprend à tester efficacement la variation des modèles. 

• Pour qui ? : Développeurs et data scientists intéressés par le traitement du langage naturel (NLP)
• Sujets abordés :
  • Notions de base du traitement du langage naturel
  • Méthodes avancées de nettoyage des données
  • Méthodes de vectorisation de texte
  • Évaluation de l’exactitude et de l’efficacité des modèles 
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 4 heures et 14 minutes 
• Nombre d’heures de formation : À votre rythme
• Conditions d’éligibilité : Aucune
• Prix :
  • Carrière : $39.99 
  • Apprentissage en équipe : $31.67 par utilisateur
• Suivre le cours : LinkedIn Learning

8. Spécialisation Machine Learning sur Google Cloud (Google Cloud)

Ce cours présente les fondamentaux de l’apprentissage automatique et enseigne comment construire, entraîner et déployer des modèles sur Google Cloud avec Vertex AI sans coder. Il couvre la création de modèles AutoML, la réalisation de modèles BigQuery ML avec SQL et la gestion des données via Feature Store. 

• Pour qui ? : Personnes intéressées par le machine learning dans le cloud
• Sujets abordés :
  • L’approche machine learning de Google
  • Comprendre le cycle de vie des données jusqu’à l’IA
  • Préparation des données et techniques d’exploration
  • Principes de base de TensorFlow
  • Optimisation des hyperparamètres avec Vertex Vizier 
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 1 mois
• Nombre d’heures de formation : 10 heures par semaine (à votre rythme)
• Conditions d’éligibilité : Aucune
• Prix : Gratuit
• Suivre le cours : Coursera

9. Apprentissage automatique avec Python : Fondations (LinkedIn Learning)

Ce cours aborde les fondamentaux de l’apprentissage automatique avec Python. Il explique comment les machines apprennent, les types d’apprentissage, et les étapes pour collecter, comprendre et préparer les données à analyser. Il inclut des exemples guidés en Python pour chaque étape ainsi que la construction et l’interprétation d’un modèle de machine learning. 

• Pour qui : Débutants en apprentissage automatique utilisant Python
• Sujets abordés :
  • Introduction à l'apprentissage automatique et ses différents types
  • Techniques de collecte et de préparation des données
  • Analyse des données pour identifier des motifs et des informations
  • Développement de modèles d'apprentissage automatique 
• En ligne, en présentiel, ou les deux : En ligne
• Examen requis : Non
• Durée : 1 heure et 54 minutes
• Nombre d'heures de formation : À votre rythme
• Conditions d'éligibilité : Aucune
• Prix :
  • Carrière : $39.99 
  • Apprentissage en équipe : $31.67 par utilisateur 
• Suivre le cours : LinkedIn Learning

10. Fondamentaux de l'apprentissage automatique en Python (DataCamp)

Ce cours présente les bases de l'apprentissage automatique avec Python et couvre les concepts essentiels des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond avec PyTorch. Il aborde l'apprentissage supervisé via scikit-learn ainsi que l'apprentissage non supervisé pour regrouper et visualiser les données à l'aide de scipy et les applications de l'apprentissage par renforcement. 

• Pour qui : Personnes novices en apprentissage automatique avec Python
• Sujets abordés :
  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • Introduction à l'apprentissage profond avec PyTorch
  • Apprentissage par renforcement avec gymnasium en Python
• En ligne, en présentiel, ou les deux : En ligne
• Examen requis : Non
• Durée : 16 heures 
• Nombre d'heures de formation : À votre rythme
• Conditions d'éligibilité : Aucune
• Prix : $13 pour un abonnement individuel DataCamp
• Suivre le cours : DataCamp

11. Algorithmes d'apprentissage automatique (Great Learning)

Ce cours présente les algorithmes fondamentaux de l'apprentissage automatique, offrant une compréhension à la fois théorique et pratique des techniques clés. Il inclut des démonstrations basées sur Python pour consolider les concepts et les compétences pratiques en apprentissage supervisé et non supervisé.

• À qui s'adresse ce cours : Personnes souhaitant comprendre les algorithmes d'apprentissage automatique
• Sujets abordés :
  • Introduction à l'apprentissage automatique
  • Types d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, par renforcement)
  • Régression linéaire
  • Algorithme de Naive Bayes
  • K-plus proches voisins (KNN)
  • Machines à vecteurs de support (SVM)
  • Algorithme Random Forest
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 1 heure et 30 minutes 
• Combien d'heures d'instruction : 1 heure et 30 minutes 
• Conditions d'admission : Compétences informatiques de base ; connaissance de Python et des mathématiques
• Prix : Gratuit
• Suivre le cours : Great Learning

12. Spécialisation avancée en apprentissage automatique sur Google Cloud (Google Cloud)

Cette spécialisation porte sur des sujets avancés de l'apprentissage automatique, et permet aux apprenants d'optimiser, de déployer et de mettre à l'échelle des modèles prêts pour la production pour des données structurées, des images et du langage naturel. Elle intègre des laboratoires pratiques grâce à Qwiklabs, où les participants peuvent appliquer les concepts en utilisant les outils Google Cloud. 

• À qui s'adresse ce cours : Professionnels cherchant à approfondir leurs connaissances en apprentissage automatique sur Google Cloud
• Sujets abordés :
  • Conception de systèmes d'apprentissage automatique évolutifs
  • Principes fondamentaux de la vision par ordinateur avec Google Cloud 
  • Traitement du langage naturel sur Google Cloud
  • Composants des systèmes de recommandation
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Aucun
• Durée : 2 mois 
• Combien d'heures d'instruction : 10 heures par semaine (rythme libre)
• Conditions d'admission : Conçu pour les professionnels de l'industrie 
• Prix : Gratuit
• Suivre le cours : Coursera

13. Construire des systèmes de recommandation avec l'apprentissage automatique et l'IA (LinkedIn Learning)

Ce cours propose une formation pratique à la conception de systèmes de recommandation, couvrant des techniques clés telles que le filtrage collaboratif, la factorisation de matrices et le deep learning. Il apporte une expérience réelle avec des frameworks et outils tels que TensorFlow et AWS SageMaker pour développer des modèles de recommandation évolutifs. 

• À qui s'adresse ce cours : Développeurs et data scientists intéressés par les systèmes de recommandation
• Sujets abordés :
  • Introduction aux systèmes de recommandation
  • Techniques de filtrage collaboratif
  • Méthodes de factorisation de matrice
  • Approches d’apprentissage profond
  • Gestion de données à grande échelle
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 9 heures et 5 minutes
• Heures d’instruction : À votre rythme
• Conditions d’admission : Aucune
• Prix :
  • Carrière : $39.99
  • Apprentissage en équipe : $31.67 par utilisateur
• Suivre le cours : LinkedIn Learning

14. Les bases de l’apprentissage automatique (Microsoft Learn)

Ce cours présente les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique en se concentrant sur les principes clés et les méthodes d’évaluation des modèles. Il propose également une mise en pratique avec l’apprentissage automatique automatisé à l’aide du service Azure Machine Learning.

• À qui s'adresse ce cours : Débutants souhaitant apprendre les bases de l’apprentissage automatique
• Sujets abordés :
  • Concepts clés de l’apprentissage automatique
  • Types d’apprentissage automatique
  • Entraînement et évaluation des modèles d’apprentissage automatique
  • Introduction à l’apprentissage profond
  • Apprentissage automatique automatisé avec Azure

• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 1 heure et 56 minutes
• Heures d’instruction : 1 heure et 56 minutes
• Conditions d’admission :
  • Connaissances de base en mathématiques
  • Familiarité avec Microsoft Azure et l’informatique en nuage
• Prix : Gratuit
• Suivre le cours : Microsoft Learn

15. Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l’IA : Régression linéaire (LinkedIn Learning)

Ce cours offre une vue d’ensemble complète des régressions linéaires, avec un focus sur des applications concrètes telles que la prédiction de la valeur des logements, les dépenses des clients et les prix des actions. Il couvre les techniques essentielles de régressions linéaires simples et multiples et privilégie la compréhension des concepts de la régression, plutôt que l’aspect logiciel avec des notions issues de SPSS. 

• Pour qui ? Toute personne souhaitant comprendre la régression linéaire
• Sujets abordés :
  • Introduction à la régression linéaire
  • Création et interprétation de nuages de points
  • Méthodes de construction de modèles de régression
  • Alternatives à la régression
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 4 heures et 5 minutes 
• Nombre d’heures de formation : À votre rythme
• Conditions d’admissibilité : Aucune
• Tarif :
  • Carrière : 39,99 $
  • Formation pour les équipes : 31,67 $ par utilisateur 
• S’inscrire au cours : LinkedIn Learning

16. Machine Learning : Fondements et Algorithmes (CMU)

Ce cours propose une formation approfondie sur les fondements techniques et les algorithmes du machine learning, avec un accent sur les techniques de prédiction, de classification et d’optimisation. Il combine la théorie mathématique à des exercices pratiques de programmation pour développer des compétences applicables au secteur de la santé ou à l’analyse de données.

• Pour qui ? Professionnels ayant de l’expérience avec Python et souhaitant approfondir leur compréhension du machine learning et de ses bases mathématiques
• Sujets abordés :
  • Fondamentaux des méthodes de machine learning
  • Modèles de prédiction et de classification
  • Algorithmes de régression et de regroupement (clustering)
  • Probabilité, statistiques et techniques d’optimisation
  • Applications en santé et analyse basée sur les données
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Oui
• Durée : 10 semaines 
• Nombre d’heures de formation : 5 à 10 heures par semaine 
• Conditions d’admissibilité :
  • Expérience en programmation Python 
  • Connaissances en algèbre linéaire, calcul, probabilité et statistiques de niveau lycée
• Tarif : 2 500 $
• S’inscrire au cours : CMU

17. Fondations de l’Intelligence Artificielle : Machine Learning (LinkedIn Learning)

Ce cours présente le cycle de vie de l'apprentissage automatique, guidant les apprenants à travers la collecte et la préparation des données, la sélection des algorithmes et l'entraînement des modèles. Il détaille les principales méthodes d'apprentissage automatique et met l'accent sur les compétences pratiques en évaluation de la performance des modèles grâce à des métriques standards, sans aucun prérequis. 

• Public visé : Personnes débutant en IA et apprentissage automatique
• Sujets abordés :
  • Introduction à l'apprentissage automatique
  • Types d'apprentissage automatique
  • Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Préparation des données et ingénierie des caractéristiques
  • Considérations éthiques dans l'apprentissage automatique 
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 1 heure et 50 minutes 
• Heures d'instruction : 1 heure et 50 minutes 
• Conditions d'éligibilité : Aucune
• Prix :
  • Carrière : $39.99 
  • Formation en équipe : $31.67 par utilisateur 
• Suivre le cours : LinkedIn Learning

18. Cours Machine Learning de bout en bout avec TensorFlow sur GCP (Google Cloud)

Ce cours propose une approche interactive et pratique pour construire un pipeline d'apprentissage automatique de bout en bout avec TensorFlow sur Google Cloud Platform. Il guide les participants de l’exploration des données au déploiement du modèle, jusqu'à la génération de prédictions en temps réel.

• Public visé : Développeurs et ingénieurs en apprentissage automatique
• Sujets abordés :
  • Exploration et prétraitement des données
  • Entraînement du modèle avec TensorFlow
  • Déploiement du modèle sur Google Cloud Platform
  • Mise en place de prédictions en temps réel
  • Automatisation des workflows pour les modèles ML
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 3 heures et 15 minutes 
• Heures d'instruction : En autonomie
• Conditions d'éligibilité : Connaissances de base en TensorFlow
• Prix : $29 pour un abonnement Pluralsight 
• Suivre le cours : Pluralsight

19. Certification professionnelle en Machine Learning IBM (IBM)

Ce cours propose une formation en apprentissage automatique à travers des outils et des bibliothèques open-source, couvrant un large éventail d’algorithmes et de techniques pour des applications concrètes. Il inclut des ateliers guidés, des projets, ainsi qu’un projet de synthèse pour développer des compétences professionnelles opérationnelles en apprentissage automatique. 

• Pour qui : Professionnels en devenir dans le domaine de l’apprentissage automatique
• Sujets abordés :
  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • Modèles de régression et de classification
  • Techniques de clustering
  • Arbres de décision et méthodes d’ensemble
  • Réduction de dimensionnalité
  • Apprentissage profond et par renforcement
  • Analyse exploratoire des données et ingénierie des caractéristiques
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Oui
• Durée : 3 mois 
• Nombre d’heures d’instruction : 10 heures par semaine (rythme libre)
• Conditions d’admission : Aucune
• Prix : Inscription gratuite 
• Suivre le cours : Coursera

20. Apprentissage Automatique et IA avec Python (Université Harvard)

Ce cours présente des compétences de base qui s’étendent vers des algorithmes avancés comme le bagging, les forêts aléatoires et le gradient boosting. À travers l’utilisation de données du monde réel, il guide les apprenants dans l’analyse de processus, l’évaluation des résultats et la mesure de l’efficacité des techniques d’apprentissage automatique. Il met également l’accent sur la validation des prédictions et l’analyse des résultats afin d’éviter le surapprentissage. 

• Pour qui : Personnes souhaitant exploiter Python pour l’apprentissage automatique
• Sujets abordés :
  • Comprendre les algorithmes d’arbres de décision
  • Explorer le bagging et les forêts aléatoires
  • Techniques de performance prédictive
  • Évaluation des modèles et limitation des biais de données 
• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 6 semaines 
• Nombre d’heures d’instruction : 4 à 5 heures par semaine (rythme libre)
• Conditions d’admission : Connaissance de Python
• Prix : Gratuit
• Suivre le cours : Université Harvard

21. Fondamentaux du Big Data et de l’Apprentissage Automatique sur Google Cloud (Google Cloud)

Ce cours introduit les concepts essentiels et les outils nécessaires à la gestion du big data et de l’apprentissage automatique sur Google Cloud. Il guide les apprenants dans l’utilisation des fonctionnalités big data et ML de Google Cloud pour le traitement et l’analyse des données.

• Pour qui : Ingénieurs de données et analystes souhaitant utiliser Google Cloud
• Sujets abordés :
  • Écosystème Big Data et ML de Google Cloud
  • Traitement des données avec BigQuery et Dataflow
  • Options de stockage de données sur Google Cloud
  • Utilisation de AI Platform pour l'apprentissage automatique
  • Ateliers pratiques avec les outils Google Cloud

• En ligne, en présentiel ou les deux ? En ligne
• Examen requis ? Non
• Durée : 9 heures 
• Nombre d'heures de cours : À votre rythme
• Conditions d'admissibilité : Aucune
• Prix : Gratuit
• Suivre le cours : Coursera

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