AI & Machine Learning Engineer
Le titre professionnel qui valide la capacité à construire, entraîner et déployer des modèles de machine learning en conditions réelles — obtenu en réussissant l’examen LocalHost Certified.
LocalHost Certified AI & Machine Learning Engineer, en clair
LocalHost Certified AI & Machine Learning Engineer atteste qu’un candidat a développé, par la pratique, les compétences d’un ingénieur capable de manipuler des données, construire des modèles de Machine Learning et concevoir des réseaux de neurones. Ce titre n’est pas un certificat de participation : il est décerné aux candidats qui réussissent l’examen LocalHost Certified — un questionnaire à choix multiples (QCM) de 60 questions, avec un score de passage de 70%, passé en centre après la phase de formation pratique.
Les compétences professionnelles validées
Programmer en Python
Développer en Python, des bases aux notions avancées, avec Git et GitHub.
Construire une application avec Django
Structurer et développer une application web avec le framework Django.
Manipuler et visualiser des données
Manipuler des données avec Pandas et les visualiser avec Matplotlib/Seaborn.
Appliquer des statistiques aux données
Utiliser des statistiques descriptives et inférentielles pour analyser un jeu de données.
Entraîner un modèle de Machine Learning
Construire des modèles de régression et de classification.
Concevoir un réseau de neurones
Introduire le Deep Learning et concevoir des réseaux de neurones (DNN, CNN, RNN) avec TensorFlow.
Ce que couvre l’examen LocalHost Certified
L’examen LocalHost Certified AI & Machine Learning Engineer est un questionnaire à choix multiples (QCM) de 60 questions, avec un score de passage de 70%. Le blueprint ci-dessous liste les domaines de compétence évalués.
Programmation Python
- Bases, notions intermédiaires et avancées de Python
- Fondamentaux du web et de la programmation
Développement web avec Django
- Introduction au framework Django
- Structurer une application avec Django
- Techniques avancées avec Django
Manipulation et visualisation des données
- Manipulation des données avec Pandas
- Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
Statistiques
- Statistiques descriptives et inférentielles
Machine Learning
- Algorithmes de Machine Learning
- Modèles de régression et de classification
Deep Learning
- Introduction au Deep Learning (TensorFlow)
- Réseaux de neurones (DNN, CNN, RNN)
Référentiel directement issu du contenu des modules Programmation Python et Intelligence Artificielle & Machine Learning (voir curriculum ci-dessus).
La pondération de chaque domaine dans l’examen (nombre de questions par domaine) sera communiquée à la finalisation du blueprint officiel. Aucune pondération n’est indiquée tant qu’elle n’est pas confirmée par LocalHost Academy.
Types de questions
Questions de connaissance directe
Un énoncé factuel ou une définition, une seule bonne réponse parmi les propositions. Elles vérifient la maîtrise directe des notions du référentiel (terminologie, principes, fonctionnement d’un outil ou d’un processus).
Questions de mise en situation
Un court scénario décrit une situation réaliste de projet de machine learning (par exemple un modèle à évaluer ou un jeu de données à préparer) et demande de choisir la meilleure action à mener. Elles évaluent la capacité à appliquer le référentiel, pas seulement à le connaître.
L’examen combine ces deux formats de question sur l’ensemble des domaines ci-dessus. La répartition exacte entre les deux types n’est pas communiquée.
Modalités de l’examen
Le projet pratique : modèle de machine learning entraîné et déployé
Construction, entraînement et évaluation d’un modèle de machine learning sur un jeu de données réel. Ce projet fait partie de la formation et prépare directement à l’examen : il n’est pas noté pour la certification elle-même, qui repose sur l’examen LocalHost Certified (QCM).
Se préparer à l’examen
La formation développe la compétence. L’examen la valide — ce sont deux étapes distinctes. Suivre le parcours ne dispense pas de se préparer spécifiquement à l’évaluation finale.
Labs et exercices guidés
Manipulation pratique des outils (Python, Pandas, TensorFlow, Django) tout au long du parcours de formation.
Révision des concepts clés
Reprise des notions du référentiel en fin de module, avant l’examen.
Projet encadré (modèle de machine learning entraîné et déployé)
Mise en situation réelle, avec accompagnement professionnel, avant l’examen.
Des ressources complémentaires (questions d’entraînement, examens blancs chronométrés, stratégie d’examen) pourront être ajoutées à cette section une fois confirmées par LocalHost Academy.
Déroulement de l’examen
Les grandes étapes du parcours d’évaluation, du contrôle d’identité à l’obtention du titre.
Avant l’examen
PréparationDémarrage
AccèsExamen
QCM · 60 questions · 90 minSoumission
RemiseÉvaluation
CorrectionRésultat
Réussite / Non atteintTitre délivré
LocalHost CertifiedComment obtenir ce titre
Le titre se prépare exclusivement via le parcours de formation LocalHost Academy : aucune inscription directe à l’examen seul.
Socle — Programmation Full Stack Python
4 moisSpécialité — Intelligence Artificielle et Machine Learning
4 moisProjet pratique — Modèle de machine learning
PréparationExamen LocalHost Certified
QCM · 70% pour réussirLocalHost Certified AI & Machine Learning Engineer
Titre délivréOù ce titre peut vous mener
Rôles professionnels associés au domaine de compétence validé par ce titre.
AI & Machine Learning Engineer
Data Scientist
Développeur IA
À quoi ressemble le titre LocalHost Certified
Exemple illustratif du format du titre délivré aux candidats ayant validé l’évaluation.
AI & Machine Learning Engineer
D’autres titres LocalHost Certified
Python Data & BI Analyst
Analyse de données et Business Intelligence, du SQL au dashboard.
Full-Stack JavaScript Developer
Développement web moderne avec React, Node.js et MongoDB.
Cloud & DevOps Engineer
Cloud AWS, conteneurisation et automatisation d’infrastructure.
À propos du titre
LocalHost Certified est-il un simple certificat de participation ?
Non. Le titre est décerné aux candidats qui réussissent l’examen LocalHost Certified (QCM, 70% de bonnes réponses requis), distinct du simple suivi des cours.
Terminer la formation suffit-il à obtenir le titre ?
Non. La formation — y compris le projet pratique modèle de machine learning entraîné et déployé — prépare à l’examen ; le titre est décerné uniquement aux candidats qui réussissent l’examen LocalHost Certified.
Puis-je passer directement l’examen sans suivre le parcours ?
Non. L’examen est réservé aux candidats ayant suivi le parcours de formation LocalHost Academy et n’est pas proposé de façon indépendante.
Quels types de questions puis-je attendre à l’examen ?
L’examen combine des questions de connaissance directe (une seule bonne réponse, sur les définitions, principes et outils du référentiel) et des questions de mise en situation, qui décrivent une situation réaliste de projet de machine learning (par exemple un modèle à évaluer ou un jeu de données à préparer) et demandent de choisir la meilleure action à mener.
Que dois-je apporter le jour de l’examen ?
Une pièce d’identité officielle avec photo (carte d’identité ou équivalent) est exigée à l’entrée en salle d’examen.
Puis-je reporter mon examen si je ne peux pas me présenter ?
Un report est possible en contactant le centre avant la date prévue de l’examen. Les conditions précises (délai, éventuels frais) seront communiquées lors de la prise de rendez-vous.
Que se passe-t-il si je n’obtiens pas 70% ?
Une repasse est possible moyennant des frais, après un délai d’attente. Le montant exact et la durée du délai seront communiqués prochainement.
Le titre a-t-il une durée de validité ?
Communiqué prochainement.
Puis-je vérifier le titre d’un candidat certifié ?
La vérification en ligne des titres LocalHost Certified n’est pas encore disponible. Cette fonctionnalité est prévue.
Prêt à viser le titre AI & Machine Learning Engineer ?
Le parcours de formation qui prépare à ce titre démarre le 30 novembre 2026 à Douala et Yaoundé.
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