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# Avis sur les cours INE et les certifications eLearnSecurity

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## eLearnSecurity Mobile Application Penetration Tester (eMAPT) et les cours INE respectifs

### Cours : [**Android & Mobile App Pentesting**](https://my.ine.com/CyberSecurity/courses/cfd5ec2b/android-mobile-app-pentesting)

C'est le cours pour **se préparer à l'examen de certification eMAPT**. Il vous apprendra les **bases d'Android** en tant que système d'exploitation, comment les **applications fonctionnent**, les **composants les plus sensibles** des applications Android, et comment **configurer et utiliser** les principaux **outils** pour tester les applications. L'objectif est de **vous préparer à pouvoir tester les applications Android dans la vie réelle**.

J'ai trouvé que ce cours était excellent pour les **personnes qui n'ont aucune expérience en test de pénétration d'applications Android**. Cependant, **si** vous êtes quelqu'un qui a de l'**expérience** dans le domaine et que vous avez accès au cours, je vous recommande également de **y jeter un coup d'œil**. C'était mon cas lorsque j'ai suivi ce cours et même si j'avais quelques années d'expérience en test de pénétration d'applications Android, **ce cours m'a appris quelques bases d'Android que je ne connaissais pas et de nouveaux trucs**.

Enfin, notez **deux autres choses** à propos de ce cours : il a de **grands laboratoires pour pratiquer** ce que vous apprenez, cependant, il **n'explique pas toutes les vulnérabilités possibles** que vous pouvez trouver dans une application Android. Quoi qu'il en soit, ce n'est pas un problème car **il vous apprend les bases pour être capable de comprendre d'autres vulnérabilités Android**.\
De plus, une fois que vous avez terminé le cours (ou avant), vous pouvez aller dans la [**section de test de pénétration d'applications Android de Hacktricks**](../mobile-pentesting/android-app-pentesting/) et apprendre plus de trucs.

### Cours : [**iOS & Mobile App Pentesting**](https://my.ine.com/CyberSecurity/courses/089d060b/ios-mobile-app-pentesting)

Lorsque j'ai suivi ce cours, je n'avais pas beaucoup d'expérience avec les applications iOS, et j'ai trouvé que ce **cours était une excellente ressource pour me lancer rapidement dans le sujet, donc si vous avez la chance de suivre le cours, ne manquez pas l'occasion**. Comme pour le cours précédent, ce cours vous apprendra les **bases d'iOS**, comment les **applications iOS fonctionnent**, les **composants les plus sensibles** des applications, et comment **configurer et utiliser** les principaux **outils** pour tester les applications.\
Cependant, il y a une différence très importante avec le cours Android, si vous voulez suivre les laboratoires, je vous recommande de **vous procurer un iOS jailbreaké ou de payer pour un bon émulateur iOS**.

Comme pour le cours précédent, ce cours a des laboratoires très utiles pour pratiquer ce que vous apprenez, mais il n'explique pas toutes les vulnérabilités possibles des applications iOS. Cependant, ce n'est pas un problème car **il vous apprend les bases pour être capable de comprendre d'autres vulnérabilités iOS**.\
De plus, une fois que vous avez terminé le cours (ou avant), vous pouvez aller dans la [**section de test de pénétration d'applications iOS de Hacktricks**](../mobile-pentesting/ios-pentesting/) et apprendre plus de trucs.

### [eMAPT](https://
## Cours : **Machine Learning avec scikit-learn Starter Pass**

Dans le cours [**Machine Learning avec scikit-learn Starter Pass**](https://my.ine.com/DataScience/courses/58c4e71b/machine-learning-with-scikit-learn-starter-pass), vous apprendrez, comme son nom l'indique, **comment utiliser scikit-learn pour créer des modèles de Machine Learning**.

Il est recommandé pour les personnes qui n'ont pas utilisé scikit-learn (mais qui connaissent Python).

## Cours : **Algorithmes de classification**

Le cours [**Algorithmes de classification**](https://my.ine.com/DataScience/courses/2c6de5ea/classification-algorithms) est un excellent cours pour les personnes qui **commencent à apprendre le Machine Learning**. Vous y trouverez des informations sur les principaux algorithmes de classification que vous devez connaître et certains concepts mathématiques tels que la **régression logistique** et la **descente de gradient**, **KNN**, **SVM** et **les arbres de décision**.

Il montre également comment **créer des modèles** avec **scikit-learn**.

## Cours : **Arbres de décision**

Le cours [**Arbres de décision**](https://my.ine.com/DataScience/courses/83fcfd52/decision-trees) a été très utile pour améliorer mes connaissances sur les **arbres de décision et de régression**, **quand** ils sont **utiles**, **comment** ils **fonctionnent** et comment les **ajuster correctement**.

Il explique également **comment créer des modèles d'arbres** avec scikit-learn, les différentes techniques pour **mesurer la qualité du modèle créé** et comment **visualiser l'arbre**.

Le seul inconvénient que j'ai pu trouver était dans certains cas un manque d'explications mathématiques sur le fonctionnement de l'algorithme utilisé. Cependant, ce cours est **très utile pour les personnes qui apprennent le Machine Learning**.

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