Python & Data Science Intermédiaire Éligible CPF

Machine Learning avec Scikit-learn

Construisez vos premiers modèles prédictifs et maîtrisez les algorithmes essentiels du Machine Learning.

4 jours (28h)

Durée

Intermédiaire

Niveau

Inter-entreprise

1 890 €

par personne · HT

Intra-entreprise

2 800 €/jour

forfait groupe · HT

À propos de cette formation

Cette formation complète couvre l'ensemble du cycle de vie d'un projet machine learning : de la préparation des données à la mise en production d'un modèle. Vous pratiquerez sur des cas réels (prédiction de churn, détection de fraude, classification d'images) avec Scikit-learn, la bibliothèque ML de référence. Vous apprendrez à choisir le bon algorithme, à éviter le surapprentissage, à évaluer rigoureusement vos modèles et à les optimiser.

Objectifs pédagogiques

✓
Comprendre les fondements théoriques des algorithmes ML
✓
Implémenter des modèles de régression, classification et clustering
✓
Construire des pipelines ML reproductibles avec Scikit-learn
✓
Évaluer et comparer des modèles (cross-validation, métriques)
✓
Optimiser les hyperparamètres (GridSearchCV, RandomizedSearchCV)

Programme détaillé

1 Fondements du ML

— Apprentissage supervisé vs non supervisé
— Biais-variance, overfitting, underfitting
— Feature engineering et preprocessing

2 Modèles de régression

— Régression linéaire et Ridge/Lasso
— Arbres de décision et Random Forest
— Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)

3 Classification

— Logistic Regression, SVM, KNN
— Métriques : accuracy, F1, ROC-AUC
— Gestion des classes déséquilibrées

4 Pipeline et déploiement

— Pipeline Scikit-learn et Column Transformer
— Cross-validation et GridSearchCV
— Sérialisation avec joblib/pickle

Public cible

Data scientists juniors, développeurs Python et analystes souhaitant construire des modèles ML.

Prérequis

Bonne maîtrise de Python et Pandas. Notions de statistiques (moyenne, variance, corrélation).

Cette formation fait partie d'un parcours

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Parcours

Data Scientist & ML

4 formations · 13 jours (91h)

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