MISSION DE COURS PONCTUELLE
Machine Learning BAC+3
Lyon
🇫🇷 ou 🇬🇧
Présentiel
Détails sur le cours
TYPE D'ÉCOLE
- École d'ingénieurs top 15 privé France
- Située à Lyon, facile d'accès
- Habilitée Cti (Commission des titres d'ingénieur)
- Membre de la Conférence des Grandes Écoles
NOM DE L'ÉCOLE
Le nom de l'école et sa localisation vous seront indiqués lors du premier échange avec l'équipe du Bon intervenant.
NOMBRE D'HEURES / VOLUME HORAIRE
22 heures par classe (4 classes : 3 en Français, 1 en Anglais)
À partager entre plusieurs intervenants
DATES, HORAIRES, FRÉQUENCE DE COURS
Chaque semaine, 2h de cours par classe.
Lundi :
- 15h - 17h : Machine Learning (classe 1)
- 17h - 19h : Machine Learning (classe 2)
Mercredi :
- 17h - 19h : Machine Learning INGE1 (classe anglo 🇬🇧)
Vendredi :
15h - 17h : Machine Learning (classe 3)
ℹ️ Sauf indiqué, les cours se dispensent en journée et pendant la semaine, les étudiants ont rarement cours le soir ou le week-end.
DATE DE DÉBUT
Dès que possible dans les prochains jours/semaines, à finir avec la fin du 2ème semestre scolaire
HORAIRES FIXES / À DÉFINIR AVEC L'ÉCOLE
Créneaux fixes (sur l'ensemble des séances, une à deux peut-être modifiés / déplacés si besoin)
OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES / PLAN DE COURS
MACHINE LEARNING : INTRODUCTION & ALGORITHMS
• Résumé : Ce module de 22 heures alterne séances de cours avec exercices d'application et séances sur machine.
• Prérequis : Algèbre (calcul matriciel, diagonalisation), programmation Python et statistiques (maximum de vraisemblance).
• Objectif 1 : Justifier le choix d'un modèle (supervisé ou non) pour le traitement d'un problème d'analyse de donnée ou de classification.
• Objectif 2 : Utiliser la bibliothèque sklearn pour entraîner et évaluer un modèle sur un jeu de données.
• Objectif 3 : Maîtriser par le raisonnement mathématique les fonctions de coût (régression logistique, SVM).
• Objectif 4 : Appliquer à la main les algorithmes de clustering et résoudre des minimisations sous contrainte.
CONTENU ET PLAN DU COURS
• Séance 1 : Introduction au module.
• Séance 2 : TP 1 sur le K-NN et initiation à la Dataviz (PCA).
• Séance 3 : TP 2 sur la Dataviz.
• Séance 4 : Cours sur le clustering (K-means, clustering hiérarchique).
• Séance 5 : TP 3 sur le clustering.
• Séance 6 : Cours sur la régression logistique.
• Séance 7 : TP 4 (évaluation) sur la régression logistique.
• Séance 8 : Cours sur les machines à vecteurs support (SVM).
• Séance 9 : TP 5 sur les SVM linéaires.
• Séance 10 : Cours théorique sur les noyaux (kernels).
• Séance 11 : TP final sur l'application des noyaux.
INFORMATIONS ET ÉVALUATION
• TP 4 : Évaluation pratique comptant pour 25%.
• Quiz : Deux quiz d'évaluation au fil du semestre (12,5% chacun).
• Travail Personnel : Revoir les notions, refaire les activités de séance et terminer les TP non finis.
FORMAT DE COURS
Les cours sont aujourd'hui majoritairement orientés pratique, avec une structure type (à confirmer toutefois précisément avec l'école en fonction du matériel et des attendus) :
- 25% du temps : Cours / apport théorique avec définitions, historique, schémas explicatifs, présentation et démonstration d'outils / logiciels / technologies, applications métier, questions-réponses
- 75% du temps : Mise en pratique avec exercices, études de cas, TD/TP, projets, mise en situation, travaux de groupes (en individuel, binôme ou groupe) pour ancrer les compétences dans des conditions proches du terrain, vous passez dans les différents groupes pour voir l'état d'avancement ou débloquer les étudiants
- En clôture : synthèse et bilan de séance
Ainsi, le temps de préparation se concentre davantage sur la création d'exercices et de projets que sur de longs supports PowerPoint.
PRÉSENTIEL / DISTANCIEL
Présentiel
TRAVAIL DEMANDÉ À L'INTERVENANT
Appropriation des supports fournis + évaluation à concevoir et à corriger
MATÉRIEL FOURNI PAR L'ÉCOLE
Ecran tactile dans les salles / ou vidéo projecteur
🛟 AIDE À LA CRÉATION DE SUPPORTS
Si l'école ne fournit pas de supports, Le bon intervenant pourra vous mettre à disposition : des supports théoriques au format PowerPoint ainsi que des exercices, travaux dirigiés / pratiques, jeux de données, activités, idées de projets, etc, afin de vous faire gagner 80 à 90 % du temps de préparation. N'hésitez pas à nous demander lorsque vous êtes recruté par l'école. Nous pouvons les personnaliser en fonction de votre expérience et selon les outils désirés.
NIVEAU DES ÉTUDIANTS DE LA MATIÈRE
Algèbre (calcul matriciel, diagonalisation), programmation Python et statistiques (maximum de vraisemblance).
NOMBRE D'ÉTUDIANTS
112 divisé en 4 classes
NIVEAU D'ÉTUDES
BAC +3
CURSUS / PROGRAMME
Diplôme ingénieur reconnu CTI
Profil recherché et modalités contractuelles
Les écoles recherchent généralement des experts avec au moins 3 à 4 ans d'expérience métier, ainsi si ce n'est pas le cas, votre candidature a de très fortes chances de ne pas être reçue (sauf dans certains cas particuliers comme des demandes urgentes ou des cours d'introduction).
PROFIL RECHERCHÉ
Professionnel / enseignant avec expérience
NOMBRE D'INTERVENANTS POSSIBLE SUR CETTE MISSION
1 à plusieurs
TYPE DE CONTRAT POSSIBLE
- CDDU / CDD d'Usage : contrat de travail temporaire cumulable légalement avec un CDI)
- Contrat de prestation : facturation de l'école via devis et facture avec statut auto-entrepreneur, portage salarial ou entreprise, cumulable avec un CDI
RÉMUNÉRATION
En prestation : 65€ / h TTC ou CDD : 47 € / h brut
Potentiellement négociable en fonction de l'expérience
AUTRES CONDITIONS
NC
TVA PRISE EN COMPTE PAR L'ÉCOLE
Oui
Les étapes de candidature
Quelques jours à deux semaines selon l'urgence
1
2
3
4
Consultez la fiche de poste exhaustivement en vérifiant que vous êtes bien en mesure de réaliser cette mission
Planifiez un rendez-vous avec notre équipe pour faire un point rapide, répondre à vos premières questions et valider votre candidature
Échangez
avec l'école
Posez vos questions restantes
Discutez du plan de cours
Fixez les créneaux précis
Validez votre intérêt ou non
Fixez la rémunération, le contrat
L'école vous tiendra informée de sa décision
Recontactez-nous par email si vous n'avez pas de nouvelles après deux semaines : equipe@lebonintervenant.com
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