Formation Scikit-learn : Machine Learning Python

Pourquoi se former à scikit-learn : machine learning

un data scientist junior reçoit des jeux de données bruts pour la prédiction de churn, il se demande par où commencer. cette formation scikit-learn vous apprend à nettoyer, transformer ces données et à appliquer les algorithmes adéquats. vous pourrez ainsi construire des modèles prédictifs efficaces.

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 concepts fondamentaux du Machine Learning et ses différentes catégories
Utiliser Scikit-learn pour implémenter des algorithmes de régression et de classification
Maîtriser les techniques de préparation et de transformation des données pour le ML
Évaluer et optimiser la performance des modèles prédictifs
Appliquer les modèles de Machine Learning à des cas d'usage métiers concrets

Public concerné

Data Scientists juniors et confirmés
Ingénieurs Data et Développeurs Python
Analystes Business et Décisionnels
Chefs de projet souhaitant comprendre les aspects techniques du ML

Programme type

Introduction au Machine Learning et à Scikit-learn

Concepts clés du ML : apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement
Présentation de l'écosystème Python pour le Data Science (NumPy, Pandas, Matplotlib)
Architecture et principales fonctionnalités de Scikit-learn

Préparation des données et Feature Engineering

Nettoyage et gestion des données manquantes ou aberrantes
Encodage des variables catégorielles et standardisation/normalisation
Sélection et extraction de caractéristiques (Feature Selection, PCA)

Modélisation et Apprentissage supervisé

Algorithmes de régression : Linéaire, Lasso, Ridge, arbres de décision
Algorithmes de classification : Logistique, SVM, K-NN, Forêts Aléatoires
Entraînement, validation croisée et optimisation des hyperparamètres

Évaluation des modèles et Applications

Métriques d'évaluation : R² ajusté, MAE, RMSE, précision, rappel, F1-score, courbe ROC
Interprétation des résultats et visualisation des performances
Déploiement et maintien de modèles en production (concepts avancés)

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Prérequis

Maîtrise des fondamentaux de la programmation Python
Connaissances de base en statistiques et algèbre linéaire
Familiarité avec les outils Jupyter Notebooks et les bibliothèques Pandas/NumPy

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 peut ouvrir à des certifications éditeur ou être éligible à divers dispositifs de financement, tels que le CPF, le FNE-Formation ou les plans de développement des compétences.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›cette formation est-elle adaptée aux débutants en machine learning ?

oui, elle est conçue pour les profils débutants et confirmés. les concepts fondamentaux sont abordés avant la mise en pratique.

›quels logiciels seront utilisés pendant la formation ?

vous utiliserez principalement python et la bibliothèque scikit-learn. des environnements de développement comme jupyter notebook seront employés.

›la formation inclut-elle des études de cas pratiques ?

oui, des cas d'usage métiers concrets sont intégrés pour appliquer les modèles de machine learning. vous travaillerez sur des données réelles.

›comment puis-je évaluer ma progression durant la formation ?

des exercices pratiques et des projets encadrés vous permettront d'évaluer votre compréhension. un formateur vous apportera un feedback régulier.

Comment on sélectionne les organismes scikit-learn : machine learning

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

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partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
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