Master Certificate in Machine Learning Systems & Data Engineering

Maîtrisez Python, la science des données appliquée, l'apprentissage automatique, les pipelines ETL et l'IA Azure—puis construisez un véritable projet de fin d'études en ingénierie IA.
Apprenez de manière pratique auprès d'instructeurs experts avec un mentorat guidé et une formation axée sur l'emploi.
Acquérez les compétences nécessaires pour concevoir, déployer et gérer des systèmes IA et d'ingénierie des données de niveau production. Devenez prêt à l'emploi en 8 mois.

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Ouvert aux inscriptions

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Durées des cours

6 Months

Lun & Mer (18:00 - 21:00 hrs)

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Formats d'apprentissage

Instruction guidée (Projets basés sur l'apprentissage en direct)

Débutants qui recherchent de la structure et responsabilisation

Soirs, 2x par semaines (18:00-21:00 hrs)

Cours en direct, projets de groupe, laboratoires personnalisés, soutien 1:1

$6000

Mentorat guidé (À votre rythme + Projets)

Apprenants motivés qui souhaitent un apprentissage flexible avec du soutien

Flexible + suivi hebdomadaire avec le mentor

Laboratoires guidés, mentorat hebdomadaire, soutient par assistant enseignant, projets concrets

$6000

Auto-apprentissage (parcours sélectionné – kit technologique)

Apprenants autonomes qui explorent un parcours professionnel

Commencez à tout moment

Parcours organisé LMS MCIT, intégration initiale avec le mentor, accès aux outils

$499

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Aperçu du programme

Le Certificat Maître en Systèmes d'Apprentissage Machine et Ingénierie des Données est un programme de 8 mois dirigé par un instructeur qui vous apprend à créer des solutions pratiques en IA de bout en bout. Vous apprendrez Python, la science des données, les bases de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et des compétences en ingénierie des données telles que les pipelines ETL et l'automatisation des flux de travail.

Le programme introduit également Azure AI, Copilot et des outils de déploiement cloud afin que vous puissiez concevoir et livrer des systèmes IA dans des environnements réels. Grâce à un apprentissage structuré et des projets pratiques, vous développerez la confiance nécessaire pour travailler sur des applications basées sur les données et soutenir le développement de l'IA dans les organisations modernes.

Plan de cours

Le programme de Master Certificat en ingénierie de l'IA de Microsoft propose un cursus approfondi en IA qui comprend les fondamentaux de Python, la science des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, ainsi que des sujets spécialisés comme le traitement du langage naturel et l'IA générative. Les étudiants acquièrent une expérience pratique grâce à des projets pratiques, des études de cas du monde réel, des idées pertinentes pour l'industrie et des sessions d'experts dirigées par des professionnels de Microsoft.

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Python for AI

Develop strong Python programming skills as the foundation for your AI and ML journey. Learn to build intelligent systems, implement algorithms, and manage data efficiently using Python.

Concepts Learned:

Python syntax, constructs, and IDE setup
Data types, operators, loops, and conditionals
Python functions and modular programming
Object-Oriented Programming (OOP) in Python

APTITUDES

Framer est un constructeur de sites web pour les professionnels créatifs. Assurez-vous de visiter framer.com pour en savoir plus.

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APTITUDES

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Python for AI

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Concepts Learned:

Python syntax, constructs, and IDE setup
Data types, operators, loops, and conditionals
Python functions and modular programming
Object-Oriented Programming (OOP) in Python

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Python for AI

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Concepts Learned:

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Data types, operators, loops, and conditionals
Python functions and modular programming
Object-Oriented Programming (OOP) in Python

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Science des données appliquée avec Python

Maîtrisez le processus de science des données de bout en bout, de la préparation des données à la visualisation. Acquérez une expertise pratique dans les bibliothèques Python, les tests d'hypothèses et la modélisation statistique pour des insights commerciaux.

Concepts appris :

Cycle de vie de la science des données et applications
Python pour la science des données (NumPy, Pandas)
Algèbre linéaire, statistiques et distributions de probabilité
Tests d'hypothèses : test Z, test T, ANOVA
Manipulation et prétraitement des données
Visualisation des données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly et Bokeh

APTITUDES

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Science des données appliquée avec Python

Concepts appris :

Cycle de vie de la science des données et applications
Python pour la science des données (NumPy, Pandas)
Algèbre linéaire, statistiques et distributions de probabilité
Tests d'hypothèses : test Z, test T, ANOVA
Manipulation et prétraitement des données
Visualisation des données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly et Bokeh

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APTITUDES

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Machine Learning using Python

Gain hands-on experience with supervised, unsupervised, and ensemble learning. Learn to build models, optimize pipelines, and implement ML solutions with TensorFlow, Keras, and PyTorch.

Concepts Learned:

Machine Learning fundamentals and pipeline
Supervised learning – regression and classification
Unsupervised learning – clustering and dimensionality reduction
Ensemble methods – bagging, boosting, stacking
Overfitting, underfitting, and performance evaluation

APTITUDES

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Machine Learning using Python

Gain hands-on experience with supervised, unsupervised, and ensemble learning. Learn to build models, optimize pipelines, and implement ML solutions with TensorFlow, Keras, and PyTorch.

Concepts Learned:

Machine Learning fundamentals and pipeline
Supervised learning – regression and classification
Unsupervised learning – clustering and dimensionality reduction
Ensemble methods – bagging, boosting, stacking
Overfitting, underfitting, and performance evaluation

APTITUDES

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Machine Learning using Python

Gain hands-on experience with supervised, unsupervised, and ensemble learning. Learn to build models, optimize pipelines, and implement ML solutions with TensorFlow, Keras, and PyTorch.

Concepts Learned:

Machine Learning fundamentals and pipeline
Supervised learning – regression and classification
Unsupervised learning – clustering and dimensionality reduction
Ensemble methods – bagging, boosting, stacking
Overfitting, underfitting, and performance evaluation

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ETL and Data Engineering

This module covers the fundamentals of ETL (Extract, Transform, Load) processes and data engineering. Learners will explore how to collect, transform, and load data efficiently, building robust pipelines that support analytics and machine learning workflows. Hands-on exercises using Python will prepare students to design, implement, and deploy data pipelines in real-world environments.

Concepts Learnt:

Basics of ETL processes and pipeline design
Core data engineering workflows and best practices
Data formats, storage, and database operations (SQL & NoSQL)
Data cleansing, validation, and quality assurance
Python-based ETL tools and frameworks (e.g., pandas, Airflow)
Pipeline deployment and monitoring

APTITUDES

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ETL and Data Engineering

Basics of ETL processes and pipeline design
Core data engineering workflows and best practices
Data formats, storage, and database operations (SQL & NoSQL)
Data cleansing, validation, and quality assurance
Python-based ETL tools and frameworks (e.g., pandas, Airflow)
Pipeline deployment and monitoring

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ETL and Data Engineering

Basics of ETL processes and pipeline design
Core data engineering workflows and best practices
Data formats, storage, and database operations (SQL & NoSQL)
Data cleansing, validation, and quality assurance
Python-based ETL tools and frameworks (e.g., pandas, Airflow)
Pipeline deployment and monitoring

APTITUDES

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Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900)

Prepare for the Microsoft AI-900 certification by mastering Azure AI services. Learn cloud AI fundamentals, governance, and compliance while working with Microsoft’s cloud-based AI solutions.

Concepts Learned:

Azure cloud and AI service overview
AI workloads, tools, and resources in Azure
Managing costs, governance, and compliance
Security and regulatory frameworks in Azure

APTITUDES

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Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900)

Prepare for the Microsoft AI-900 certification by mastering Azure AI services. Learn cloud AI fundamentals, governance, and compliance while working with Microsoft’s cloud-based AI solutions.

Concepts Learned:

Azure cloud and AI service overview
AI workloads, tools, and resources in Azure
Managing costs, governance, and compliance
Security and regulatory frameworks in Azure

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Prepare for the Microsoft AI-900 certification by mastering Azure AI services. Learn cloud AI fundamentals, governance, and compliance while working with Microsoft’s cloud-based AI solutions.

Concepts Learned:

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AI workloads, tools, and resources in Azure
Managing costs, governance, and compliance
Security and regulatory frameworks in Azure

APTITUDES

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Microsoft Copilot Foundation

Learn how to design and build copilots using Microsoft Copilot Studio. Explore RAG-based copilots, prompt flow design, and grounding strategies to enhance AI-powered business tools.

Concepts Learned:

Copilot Studio interface and features
Bot creation, publishing, and performance analytics
Retrieval-Augmented Generation (RAG) copilots
Prompt flow design and model grounding

APTITUDES

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Learn how to design and build copilots using Microsoft Copilot Studio. Explore RAG-based copilots, prompt flow design, and grounding strategies to enhance AI-powered business tools.

Concepts Learned:

Copilot Studio interface and features
Bot creation, publishing, and performance analytics
Retrieval-Augmented Generation (RAG) copilots
Prompt flow design and model grounding

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Microsoft Copilot Foundation

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Concepts Learned:

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Bot creation, publishing, and performance analytics
Retrieval-Augmented Generation (RAG) copilots
Prompt flow design and model grounding

APTITUDES

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AI Engineer Capstone Project

Bring together your AI, ML, and deep learning skills in a real-world project. Solve industry problems, apply best practices, and showcase your portfolio to future employers.

Concepts Learned:

Industry-specific AI problem-solving
End-to-end design of AI/ML solutions
Capstone project development and presentation

APTITUDES

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AI Engineer Capstone Project

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Concepts Learned:

Industry-specific AI problem-solving
End-to-end design of AI/ML solutions
Capstone project development and presentation

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End-to-end design of AI/ML solutions
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Plein feu sur nos enseignants

Mojtaba Ghasemi

Sénior scientifique de données

Scientifique des données axé sur les résultats, titulaire d’un doctorat en génie biomédical, spécialisé en analytique avancée, modélisation prédictive et apprentissage automatique. Avec 5 ans d’expérience et travaillant actuellement comme scientifique des données principal, Mojtaba excelle à traduire des analyses complexes pour un public non technique et à diriger des équipes interfonctionnelles livrant des solutions d’affaires percutantes.

Michel Chamoun

Analyste d'affaires et science des données

Michel est un développeur et consultant hautement qualifié, expert en IA, analyse de données et optimisation des processus. Au sein de l’équipe GenAI, il a conçu des preuves de concept exploitant les capacités de compréhension du langage naturel de chatGPT et a intégré des modules d’IA sur Microsoft Azure. Comme consultant en stratégie et opérations, il a conçu des algorithmes pour le profilage des accès utilisateurs.

Sami Islam

Architecte technique senior de cloud

Sami Islam possède plus de 10 ans d'expérience dans le secteur des technologies de l'information et du conseil, se spécialisant dans des solutions Cloud complètes. Grâce à son expertise en méthodologie Agile, il a dirigé de nombreux projets de transformation Cloud, y compris la migration, l'automatisation des pipelines CI/CD et les solutions d'entreposage de données. Sami détient plusieurs certifications, y compris Architecte Cloud Professionnel Google Cloud, Associé Architecte Solutions AWS et Certifications Azure.

Mojtaba Faramarzi

Scientifique de recherche appliquée

Mojtaba est doctorant en apprentissage automatique à l’institut Mila et détient deux maîtrises—l’une en apprentissage automatique de Mila et l’autre en génie logiciel de l’Université Concordia. Il a collaboré avec des entreprises de premier plan telles qu’Amazon, Microsoft, SAP et Ericsson. Fort d’une expérience en enseignement (McGill) et en industrie, il aide les étudiants à développer esprit critique et compétences pratiques.

À la réussite du programme, le CTIM délivre à l’étudiant une AEC (Attestation d’études collégiales)

Analyste en intelligence d’affaires et visualisation (LEA.CV) – 900 h –

Mise en lumière de l'instructeur

Mojtaba Ghasemi
Sénior scientifique de données
10 + années
Scientifique des données axé sur les résultats, titulaire d’un doctorat en génie biomédical, spécialisé en analytique avancée, modélisation prédictive et apprentissage automatique. Avec 5 ans d’expérience et travaillant actuellement comme scientifique des données principal, Mojtaba excelle à traduire des analyses complexes pour un public non technique et à diriger des équipes interfonctionnelles livrant des solutions d’affaires percutantes.
Michel Chamoun
Analyste d'affaires et science des données
5 années
Michel est un développeur et consultant hautement qualifié, expert en IA, analyse de données et optimisation des processus. Au sein de l’équipe GenAI, il a conçu des preuves de concept exploitant les capacités de compréhension du langage naturel de chatGPT et a intégré des modules d’IA sur Microsoft Azure. Comme consultant en stratégie et opérations, il a conçu des algorithmes pour le profilage des accès utilisateurs.
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5 + années
Sami Islam possède plus de 10 ans d'expérience dans le secteur des technologies de l'information et du conseil, se spécialisant dans des solutions Cloud complètes. Grâce à son expertise en méthodologie Agile, il a dirigé de nombreux projets de transformation Cloud, y compris la migration, l'automatisation des pipelines CI/CD et les solutions d'entreposage de données. Sami détient plusieurs certifications, y compris Architecte Cloud Professionnel Google Cloud, Associé Architecte Solutions AWS et Certifications Azure.
Mojtaba Faramarzi
Scientifique de recherche appliquée
10 + années
Mojtaba est doctorant en apprentissage automatique à l’institut Mila et détient deux maîtrises—l’une en apprentissage automatique de Mila et l’autre en génie logiciel de l’Université Concordia. Il a collaboré avec des entreprises de premier plan telles qu’Amazon, Microsoft, SAP et Ericsson. Fort d’une expérience en enseignement (McGill) et en industrie, il aide les étudiants à développer esprit critique et compétences pratiques.