[N] Neurondo
Formation en ingénierie ML
[1] cell — avantages

Ce que Neurondo apporte de différent dans la formation ML

Pas de promesse sur des résultats de carrière. Seulement une description précise de ce qui est enseigné, comment, et dans quelles conditions d'apprentissage.

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[2] cell — aperçu

Ce qui structure nos programmes

Six principes opérationnels qui déterminent comment chaque programme est conçu et dispensé.

Syllabus détaillé publié à l'avance

Chaque session est documentée avant le début de la cohorte. Vous consultez le contenu avant de vous inscrire.

Cohortes de seize participants

Un chiffre délibéré permettant des retours écrits individuels sur chaque projet rendu.

Enseignement en français

Cours en direct en français avec enregistrements disponibles pendant toute la durée du programme.

Projets sur cas concrets

Exercices pratiques fondés sur des ensembles de données et des contextes d'ingénierie réels, pas des exemples jouets.

Format soir compatible emploi

Six heures par semaine en soirée, structurées pour les professionnels qui travaillent à temps plein.

Auto-évaluation préalable

Un questionnaire de niveau est publié pour chaque programme afin d'aider les candidats à évaluer leur préparation.

[3] cell — détail des avantages
[3.1] expertise_benefit

Expertise ancrée dans la pratique d'ingénierie

Les programmes sont conçus par des ingénieurs ayant travaillé sur des systèmes de traitement de données et de déploiement de modèles en production. Le contenu ne s'arrête pas à la démonstration algorithmique — il couvre les pipelines, les tests, la surveillance et la reproductibilité.

  • Concepteurs et enseignants issus de postes d'ingénierie actifs
  • Cas pratiques fondés sur des bases de code réelles
  • Révision du contenu entre chaque cycle de cohortes

# Volume de contenu par programme

Python & Calcul Numérique72 h
Ingénierie ML Appliquée120 h
Formation d'Équipe~80 h équipe

# Outils et bibliothèques couverts

Python 3.x NumPy scikit-learn Docker Git / CI pytest MLflow REST APIs
[3.2] technology_benefit

Outils utilisés en production, pas seulement en démonstration

Le syllabus couvre les outils effectivement utilisés dans des environnements d'ingénierie : contrôle de version, tests automatisés, conteneurs, surveillance de modèle. La liste des bibliothèques est révisée à chaque cycle pour rester cohérente avec les pratiques courantes.

  • Environnement technique mis à jour entre chaque cohorte
  • Projets déployés avec tests et tableaux de bord
  • Documentation et reproductibilité au cœur du programme ML
[3.3] service_benefit

Suivi individuel à chaque étape

La taille restreinte des cohortes n'est pas un argument commercial : elle détermine la qualité des retours possibles. Seize participants permettent à l'enseignant de lire réellement chaque projet soumis et de rédiger un retour circonstancié, pas une note automatique.

  • Retours écrits individuels sur chaque projet
  • Revue de code hebdomadaire (programme ML)
  • Permanences d'équipe pour les questions en dehors des séances

# Structure de suivi — programme ML

Séances en direct (hebdomadaires)
Revue de code individuelle (hebdomadaire)
Sessions de conception en groupe (×2)
Retour écrit sur chaque projet soumis
Projet de portfolio final déployé

# Tarifs des programmes

Python & Calcul Numérique
12 semaines
CHF 165
Ingénierie ML Appliquée
20 semaines
CHF 640
Formation d'Équipe
16 semaines
CHF 985
[3.4] value_benefit

Tarifs fixes, contenu documenté

Les tarifs sont fixes et affichés. Ils couvrent l'intégralité du programme : accès aux séances, enregistrements, retours écrits et, pour le programme ML, les revues de code hebdomadaires. Il n'y a pas de module supplémentaire payant.

  • Tarif unique par programme, tout inclus
  • Modalités de paiement précisées à l'inscription
  • Tarifs équipe sur devis pour la Formation d'Équipe
[3.5] results_benefit

Des projets que vous avez réellement construits

À la fin du programme ML Appliqué, chaque participant a déployé un service de bout en bout : ingestion de données, endpoint déployé, tests automatisés et tableau de bord de surveillance. Le portfolio est concret et vérifiable, pas une liste de cours suivis.

  • 4 projets gradués avec retours (Python)
  • Service déployé en production (ML Appliqué)
  • Manuel de pratiques et revue de projets internes (Formation Équipe)

# Livrables par programme

Python & Calcul Numérique

4 projets soumis · attestation de participation

Ingénierie ML Appliquée

Service déployé · portfolio · attestation

Formation d'Équipe

Manuel de pratiques · revue de 2 projets internes

[4] cell — comparaison

Approche habituelle ou approche Neurondo

Une comparaison factuelle sans nommer de concurrents, sur les caractéristiques qui ont de l'importance.

Caractéristique Offres habituelles Neurondo
Syllabus complet publié à l'avance Variable
Retours écrits individuels sur les projets Rarement
Volume horaire exact par sujet affiché Peu souvent
Cohortes restreintes (≤ 16)
Enseignement en direct en français Variable
Projet déployé en production inclus Rarement
Auto-vérification de niveau disponible Rarement
Formation adaptable à la base de code de l'équipe
[5] cell — propositions distinctives

Ce que vous ne trouverez pas ailleurs dans la même formule

Caractéristiques qui découlent directement du choix d'enseigner comme on pratique l'ingénierie.

Le format cahier de calcul comme structure pédagogique

Chaque notion est présentée dans un environnement de type notebook : contexte, données, code exécutable. La façon d'apprendre reproduit la façon de travailler. Il n'y a pas de rupture entre la formation et la pratique.

Revue de code par un ingénieur praticien

Le programme ML Appliqué inclut une revue de code hebdomadaire conduite par un ingénieur qui travaille ou a travaillé sur des systèmes en production — pas par un tuteur généraliste.

Programme équipe ancré dans votre propre code

La Formation d'Équipe est construite autour de votre base de code existante, vos données et vos flux de travail — pas autour de cas génériques. Le manuel de pratiques remis à la fin est spécifique à votre contexte.

Graphique statique SVG des heures par sujet

Chaque programme publie un graphique des heures par sujet, sous forme de rectangles SVG avec les valeurs imprimées à côté. Vous voyez précisément où va votre temps avant de commencer.

[6] cell — repères

Quelques repères depuis 2021

4 ans

d'existence et de programmes dispensés à Genève

3

programmes structurés en français, du niveau fondements à l'équipe

16

participants maximum par cohorte — délibérément

100%

de projets soumis ayant reçu un retour écrit individuel

[7] cell — prochaine étape

Des questions sur le contenu ou le niveau requis ?

Nous décrivons chaque programme avec précision. Contactez-nous pour recevoir le détail du syllabus ou le calendrier des prochaines cohortes.

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