Évaluation modèles prédictifs: formation complète pour data scientists

Pourquoi se former à évaluation des modèles prédictifs

une erreur dans l'évaluation d'un modèle de prédiction des ventes peut entraîner des surstocks coûteux. les équipes marketing peinent à identifier les modèles les plus performants pour cibler leurs campagnes. la direction attend des justifications solides pour les choix de modèles prédictifs. le déploiement d'un modèle non robuste impacte directement la prise de décision stratégique.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

sélectionner les métriques d'évaluation pertinentes pour différents types de modèles prédictifs
appliquer des techniques de validation croisée pour estimer la performance réelle des modèles
interpréter les résultats des courbes ROC, Precision-Recall et des matrices de confusion
identifier les biais potentiels dans l'évaluation et proposer des stratégies de correction
comparer objectivement plusieurs modèles prédictifs pour recommander le plus adéquat

Public concerné

Data Scientists juniors et seniors
Data Analysts avancés
Chefs de projet BI et Data
Responsables d'équipes Data
Ingénieurs Machine Learning

Programme type

Introduction à l'évaluation des modèles

définition des enjeux et des risques d'une mauvaise évaluation
distinction entre surapprentissage et sousapprentissage
présentation des différents types de tâches (régression, classification)

Métriques de performance pour la classification

matrice de confusion: interprétation et dérivés (précision, rappel, F1-score)
courbes ROC et AUC: analyse de la performance du classifieur
calibration des modèles et courbes de fiabilité

Métriques de performance pour la régression

erreur quadratique moyenne (RMSE), erreur absolue moyenne (MAE)
coefficient de détermination R²: limites et alternatives
analyse des résidus et détection d'hétéroscédasticité

Techniques de validation et de comparaison

validation croisée (k-fold, leave-one-out): mise en œuvre pratique
tests statistiques pour comparer les performances de modèles (tests de Wilcoxon, t-test)
analyse de l'interpréabilité des modèles (SHAP, LIME) comme critère d'évaluation

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Prérequis

connaissance des fondamentaux du machine learning (régression linéaire, arbres de décision)
maîtrise d'un langage de programmation Data (Python ou R)
expérience préalable avec des librairies de modélisation (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 2 800 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de fin de formation sera délivrée à l'issue du parcours. cette formation est éligible à un financement par les fonds de formation professionnelle.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils seront utilisés pendant la formation ?

nous utiliserons principalement Python avec les bibliothèques scikit-learn, matplotlib et seaborn pour les démonstrations et exercices pratiques.

›cette formation inclut-elle des études de cas réels ?

oui, plusieurs études de cas basées sur des problématiques métier concrètes (finance, retail) seront abordées pour illustrer les concepts.

›est-il nécessaire d'avoir des connaissances en statistiques avancées ?

des bases en statistiques descriptives et inférentielles sont recommandées, mais les concepts nécessaires seront réintroduits.

›comment s'organisent les exercices pratiques ?

des exercices individuels et des ateliers de groupe seront proposés, permettant l'application directe des concepts sur des jeux de données.

Comment on sélectionne les organismes évaluation des modèles prédictifs

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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aide au montage du dossier OPCO
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