Formation Ingénierie des Caractéristiques

Pourquoi se former à ingénierie des caractéristiques (feature engineering)

vos modèles prédictifs peinent à atteindre la performance espérée, la qualité de vos données brutes limite la pertinence de vos analyses, construire des variables pertinentes est un défi quotidien pour vos data scientists, vous recherchez des méthodes concrètes pour extraire plus de valeur de vos jeux de données.

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

comprendre les principes fondamentaux de l'ingénierie des caractéristiques
appliquer diverses techniques de création, de sélection et de transformation de variables
utiliser des outils Python comme Scikit-learn et Pandas pour le Feature Engineering
optimiser la performance de modèles de Machine Learning grâce à des caractéristiques améliorées
identifier les pièges courants et les bonnes pratiques en Feature Engineering

Public concerné

data scientists juniors et confirmés
analystes data souhaitant approfondir leurs compétences en préparation de données
ingénieurs Machine Learning
chefs de projet data

Programme type

Introduction à l'ingénierie des caractéristiques

définition et rôle du Feature Engineering dans le pipeline Machine Learning
impact sur la performance et l'interprétabilité des modèles
types de données et défis associés (numériques, catégorielles, textuelles, temporelles)

Techniques de création de caractéristiques

agrégation et transformations polynomiales pour les données numériques
encodage des variables catégorielles (One-Hot, Target Encoding, etc.)
extraction de caractéristiques à partir de données textuelles (Bag-of-Words, TF-IDF)
génération de variables temporelles (jour de la semaine, mois, décalages)

Sélection et transformation de caractéristiques

méthodes de sélection de caractéristiques (filtre, wrapper, embarquée)
réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE)
normalisation et standardisation des données
gestion des valeurs manquantes et des valeurs aberrantes

Outils et bonnes pratiques

mise en œuvre avec Python, Pandas et Scikit-learn
automatisation du Feature Engineering
évaluation de l'impact des caractéristiques sur les modèles
étude de cas concrets issus de différents secteurs (finance, e-commerce)

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Prérequis

bonnes connaissances des concepts de base du Machine Learning
maîtrise du langage Python et de la librairie Pandas
compréhension des statistiques descriptives

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 500 € à 2 400 € (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 via les dispositifs de la formation professionnelle continue.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels sont les logiciels utilisés durant la formation ?

les participants utiliseront principalement Python avec les librairies Pandas, Numpy et Scikit-learn.

›un niveau en programmation est-il requis ?

oui, une bonne maîtrise de Python est nécessaire pour suivre cette formation dans de bonnes conditions.

›cette formation inclut-elle des exercices pratiques ?

oui, de nombreux exercices pratiques et études de cas sont intégrés pour appliquer les concepts abordés.

›la formation est-elle adaptée aux débutants en Machine Learning ?

elle s'adresse davantage aux personnes ayant déjà des bases en Machine Learning et souhaitant approfondir un aspect spécifique.

Comment on sélectionne les organismes ingénierie des caractéristiques (feature engineering)

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

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réponse sous 48h ouvrées
partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
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