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.
← AccueilCe 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.
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
# Outils et bibliothèques couverts
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
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
# Tarifs des programmes
12 semaines CHF 165
20 semaines CHF 640
16 semaines CHF 985
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
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
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 | — |
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.
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
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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