Évaluation des connaissances

Ingénieur en apprentissage automatique

L'évaluation d'ingénieur en apprentissage automatique explore la formation, la validation, l'inférence et le déploiement. Elle se concentre sur le parcours « Science des données et modélisation » au sein du domaine « Données, analytique et science des données », et utilise des questions et des scénarios pour évaluer vos connaissances.

Obtenir un certificat

Avant de commencer, consultez les sujets abordés, le format de l’évaluation et les critères de notation.

01 / Étendue de l'évaluation

Ce que couvre cette évaluation

Entraînement des modèles ; validation ; inférence ; déploiement

02 / Expliquez votre raisonnement

Ce que vous allez démontrer

Interpréter un problème de données, choisir une méthode appropriée et expliquer les limites de la conclusion qui en découle.

CertMetrica

Un échange qui a du sens

Choisissez votre discipline
Avant de commencer, consultez les sujets abordés, le format de l’évaluation et les critères de notation.
Expliquez votre raisonnement
50 tâches obligatoires : 49 questions et une dissertation finale de résolution de problèmes de 3 à 10 phrases.
Comprenez votre résultat
Pour réussir : obtenir une note strictement supérieure à 90 % et pas plus de 5 réponses incorrectes ou partiellement correctes sur 50.

Votre certificat

Un certificat documenté

Le certificat précise la discipline et la version de l'évaluation. Il atteste la réussite à l'examen, sans toutefois conférer de licence professionnelle, de diplôme universitaire ni d'autorisation d'exercer.