Formation scikit-learn pour le machine learning
Présentation de la Formation scikit-learn pour le machine learning
Le machine learning est devenu un pilier de la data science, et la bibliothèque Scikit-Learn s’est imposée comme un outil de référence pour construire, entraîner et évaluer des modèles prédictifs. Cette formation Scikit-Learn pour le machine learning vous apprend à exploiter pleinement ce package en utilisant les bonnes pratiques et en appliquant directement vos connaissances sur des cas concrets.
Au programme de cette formation :
- Compréhension des concepts fondamentaux du machine learning supervisé et non supervisé.
- Construction, évaluation et optimisation de modèles prédictifs à l’aide de Scikit-Learn.
- Exploration des pipelines de traitement pour automatiser les étapes de préparation des données.
- Mise en œuvre de techniques d’hyperparamétrisation et d’optimisation des modèles.
- Analyse des performances et interprétation des résultats pour une prise de décision éclairée.
Cette formation de deux jours repose sur des notebooks interactifs et des exercices pratiques afin de garantir une compréhension approfondie et une application immédiate des concepts abordés.
La formation se déroule en petits groupes de 7 participants maximum pour encourager les échanges, poser des questions et bénéficier d'un accompagnement personnalisé.
Inscrivez-vous dès maintenant et découvrez comment Scikit-Learn peut vous aider à construire des modèles de machine learning performants et adaptés à vos besoins professionnels.
Programme détaillé de la Formation scikit-learn
Objectifs
- Connaître les principaux concepts du machine learning
- Construire un pipeline de machine learning avec scikit-learn
- Maîtriser les étapes de création d'un modèle de machine learning (de la préparation à la validation)
Organisation de la formation scikit-learn pour le machine learning
Nous nous concentrons sur des applications pratiques.
- Introduction
- Les concepts du machine learning
- Le processus de construction d'un modèle de machine learning
- L'écosystème de développement autour de scikit-learn (python, numpy, pandas...)
- Utilisation de Scikit-Learn
- Les principes de scikit-learn pour les modèles de machine learning
- La notion de pipeline en machine learning
- Un premier modèle de machine learning avec scikit-learn
- Préparation des données et preprocessing
- Comment préparer des données pour un modèle de machine learning ?
- Les preprocessing de scikit-learn
- Le traitement des données qualitatives
- Le traitement des données manquantes
- L'utilisation du ColumnTransformer de scikit-learn
- Sélection de meilleur modèle avec scikit-learn
- Gérer le sur-apprentissage
- Validation du modèle (train / test, validation croisée...)
- Les métriques d'évaluation des modèles de machine learning
- L'ajustement des hyperparamètres avec scikit-learn
- Gestion automatique
- Combinaison dans un pipeline
- Focus sur certaines méthodes de machine learning
- Modèles linéaires
- Modèles basés sur des arbres (forets aléatoires, GBM...)
- Autre modèles
- Le cas des modèles non supervisés dans scikit-learn
- Mise en œuvre de modèle de machine learning non supervisés avec scikitlearn et comparaisons.
- Passage en production d'un modèle de machine learning avec scikit-learn - les différentes approches.
Outils d’évaluation des compétences
-
Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
-
Mini-projets guidés (manipulation de DataFrames, visualisation)
-
Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
-
Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Quels profils et quels prérequis pour la formation
Public : Data analyst ou data scientist désirant monter en compétence sur scikit-learn.
Prérequis : Bases en python et en traitement de données ou avoir suivi la session Python pour la data science.
Les outils
Lors de cette formation, nous utiliserons les environnements Anaconda et des Jupyter notebooks pour illustrer l'utilisation de Python en analyse de données.
Les participants auront accès à un environnement de développement durant la formation et à la suite de la formation afin de pratiquer sans avoir à installer d'outils sur leurs machines.
Le formateur
Emmanuel Jakobowicz est data scientist, développeur et formateur Python depuis de nombreuses années. Il est co-organisateur du Meetup PyData Paris et auteur de l'ouvrage python pour le data scientist aux éditions Dunod. Spécialisé dans la création et l'implémentation de méthodes avancées d’analyse de données, il a un doctorat en statistique appliquée.
Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez nous.
Besoin de conseils ou d'informations, contactez-nous au 01.72.25.40.82
Tarifs et Modalités d’inscription
Prochaines Sessions et Lieux de Formation scikit-learn pour le machine learning
Tarif inter-entreprises :
1200 euros par participant pour 2 jours / 14 heures
- Réductions disponibles pour les financements personnels, les étudiants et en cas d'inscriptions multiples
- Nos tarifs sont HT et n'incluent pas les déjeuners
- Tarif intra-entreprise (sur mesure, selon vos besoins) : nous contacter pour évaluation
Prochaines sessions :
26 et 27 mai 2025
20 et 21 novembre 2025
Lieux de la formation :
Paris ou à distance
Inscription et demande d'informations
Veuillez remplir le formulaire ci-dessous pour vous inscrire, obtenir un devis ou des détails sur la formation proposée.
Toutes nos formations peuvent être prises en charge par l'ensemble des OPCO grâce à notre certification Qualiopi.
Cette formation est disponible en session sur mesure organisée dans votre structure pour un groupe allant jusqu'à 8 participants. Contactez-nous pour organiser une session.
Ils nous font confiance
Chez stat4Decision, nous mettons tout en œuvre pour vous offrir des formations data de haute qualité, adaptées aux besoins réels de votre entreprise et de votre équipe. Nos formateurs, à la fois experts en data science, machine learning et intelligence artificielle, proposent une approche pédagogique alliant théorie et pratique afin de garantir une montée en compétences rapide et durable.
Nous privilégions les petits groupes pour un accompagnement personnalisé et des échanges riches, ce qui vous permettra de maîtriser les techniques de data en les appliquant directement à des cas concrets de votre secteur d’activité. De plus, notre équipe reste à votre disposition après la formation pour vous soutenir dans la mise en application de vos nouveaux savoir-faire.
En choisissant stat4Decision, vous investissez dans une formation data reconnue pour son excellence et sa capacité à vous aider à relever les défis de la transformation data. Faites confiance à notre expertise pour accélérer vos projets data et stimuler l’innovation au sein de votre organisation.
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