Formation Séries Temporelles IA | Analyse & Prédiction

Pourquoi se former à séries temporelles ia

un data scientist doit souvent prévoir des ventes futures ou des pannes d'équipements en se basant sur des données historiques. cette formation vous donne les outils pour construire et déployer des modèles de séries temporelles basés sur l'intelligence artificielle. vous pourrez ainsi améliorer la précision de vos prévisions opérationnelles.

Repères de marché sur intelligence artificielle

Chiffres issus de nos 153 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 452 à 3 030 €
Durée moyenne: 3.8 jours
Parcours certifiants: 97 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Maîtriser les concepts fondamentaux des séries temporelles
Appliquer les méthodes d'apprentissage automatique aux données séquentielles
Développer des modèles prédictifs robustes pour les séries temporelles
Évaluer et interpréter la performance des modèles développés
Implémenter des solutions de prévision basées sur l'IA en environnement professionnel

Public concerné

Data Scientists
Analystes de données avancés
Ingénieurs Machine Learning
Chefs de projet souhaitant approfondir la prédiction

Programme type

Fondamentaux des séries temporelles et prétraitement des données

Définition, composants (tendance, saisonnalité, résidus) et types de séries temporelles
Techniques de stationnarisation (différenciation, transformations)
Gestion des données manquantes et des valeurs aberrantes

Modèles statistiques classiques et introduction à l'apprentissage automatique

Modèles ARIMA, SARIMA et Exponential Smoothing
Concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé appliqués aux séries
Mise en œuvre avec des librairies dédiées (Statsmodels, Scikit-learn)

Réseaux de neurones pour les séries temporelles

Réseaux de neurones récurrents (RNN), LSTMs et GRUs
Architectures encoder-decoder et Transformers
Hyperparamétrage et optimisation des modèles profonds

Évaluation, déploiement et cas d'usage avancés

Métriques d'évaluation spécifiques aux prévisions (RMSE, MAE, MAPE)
Stratégies de déploiement de modèles prédictifs en production
Applications concrètes : prévision de la demande, maintenance prédictive, trading algorithmique

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Prérequis

Connaissances solides en Python et maîtrise des librairies Pandas et NumPy
Bases en statistiques et en Machine Learning

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 être éligible à un financement par l'OPCO de votre entreprise. Des certifications professionnelles reconnues peuvent être proposées par certains organismes partenaires.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›cette formation est-elle adaptée aux débutants en intelligence artificielle ?

non, cette formation s'adresse à des profils ayant déjà des bases solides en programmation Python et en machine learning. des prérequis spécifiques sont détaillés dans le programme.

›quels logiciels ou langages de programmation seront utilisés durant la formation ?

vous utiliserez principalement Python avec des bibliothèques telles que Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch. l'environnement de développement sera Jupyter Notebook.

›est-il possible d'adapter le programme à des cas d'usage spécifiques à notre entreprise ?

oui, une personnalisation du programme est envisageable pour les formations intra-entreprise. nous pouvons intégrer vos propres jeux de données et problématiques métiers.

›comment évaluer la pertinence de cette formation pour mes équipes ?

un échange avec nos experts pédagogiques permet de valider l'adéquation entre les objectifs de vos équipes et le contenu de la formation proposée. nous pouvons aussi étudier les profils.

Comment on sélectionne les organismes séries temporelles ia

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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