Formation Machine Learning Appliqué : Stratégies et Implémentation

Pourquoi se former à machine learning appliqué

un développeur souhaite intégrer des prédictions à son application client mais les solutions existantes ne sont pas adaptées. cette formation propose des outils pour concevoir une solution spécifique. vous saurez construire et déployer des modèles de machine learning pertinents pour ces situations.

Repères de marché sur informatique / développement

Chiffres issus de nos 70 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 524 à 3 439 €
Durée moyenne: 5 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Comprendre les concepts fondamentaux du Machine Learning et ses différentes approches
Sélectionner et appliquer des algorithmes de ML adaptés à des problèmes métier spécifiques
Préparer et transformer des données pour l'entraînement et l'évaluation de modèles
Déployer et superviser des modèles de Machine Learning en environnement de production
Évaluer la performance des modèles et interpréter leurs résultats pour des décisions éclairées

Public concerné

Développeurs et ingénieurs logiciels
Data Scientists juniors
Chefs de projet techniques
Architectes de données et systèmes

Programme type

Fondamentaux du Machine Learning

Introduction au Machine Learning : définitions et cas d'usage
Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
Les différentes familles d'algorithmes : régression, classification, clustering

Préparation des données et Feature Engineering

Collecte, nettoyage et transformation des données (prétraitement)
Sélection et création de variables pertinentes (Feature Engineering)
Gestion des valeurs manquantes et des outliers

Construction et Évaluation des Modèles

Implémentation d'algorithmes clés (e.g., K-NN, Régression Logistique, SVM, Arbres de Décision)
Optimisation des hyperparamètres et validation croisée
Métriques d'évaluation : précision, rappel, F1-score, courbe ROC, RMSE

Déploiement et Opérationnalisation

Sérialisation et déploiement de modèles en production
Monitoring et maintenance des modèles déployés
Introduction à MLOps et aux bonnes pratiques de gestion de projets ML

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Prérequis

Connaissances de base en programmation (Python de préférence)
Notions de statistiques et d'algèbre linéaire

Modalités

Durée: 3 à 5 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 3 500 € (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: Cette formation n'est pas certifiante mais elle est éligible aux dispositifs de financement de la formation professionnelle continue (OPCO, CPF selon les organismes).
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quel niveau de compétence en python est requis ?

une maîtrise des fondamentaux de python, incluant les structures de données et les fonctions, est attendue. des notions de programmation orientée objet sont un plus.

›cette formation inclut-elle des projets pratiques ?

oui, la formation propose des ateliers et un projet fil rouge pour appliquer les concepts. vous travaillerez sur des cas concrets.

›quels sont les prérequis techniques pour suivre la formation ?

vous devez disposer d'un ordinateur avec un accès internet stable. des connaissances en statistiques de base sont également utiles.

›la formation aborde-t-elle le deep learning ?

la formation couvre les bases du machine learning traditionnel. le deep learning y est abordé de manière introductive, sans être le sujet principal.

Comment on sélectionne les organismes machine learning appliqué

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
service gratuit pour l'entreprise

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