Formation Python - Initiation au Machine Learning avec Scikit-Learn

Initiez-vous au Machine Learning avec Python et scikit-learn : maîtrisez les bases des modèles prédictifs et des workflows d'apprentissage automatique.

21 heures | 3 jours
Débutant
Dernière mise à jour : 07/2025
Formation Python - Initiation au Machine Learning avec Scikit-Learn

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Objectifs de formation
  • Comprendre les fondements du Machine Learning
  • Utiliser scikit-learn pour créer des modèles prédictifs
  • Évaluer et améliorer les performances des modèles
  • Mettre en œuvre des workflows de traitement automatisé
  • Explorer les principales méthodes de classification et clustering
Pré-requis à la formation
  • Maîtrise des bases de Python et connaissances en manipulation de données avec pandas et numpy.
Programme
Module 1 – Introduction au Machine Learning
  • Concepts fondamentaux du Machine Learning
  • Types d’apprentissage : supervisé vs non supervisé
  • Étapes d’un projet de Machine Learning
Module 2 – Prise en main de Scikit-Learn
  • Présentation de l’écosystème scikit-learn
  • Chargement et préparation des données
  • Séparation en ensembles d’apprentissage et de test
Module 3 – Modélisation supervisée
  • Régression linéaire et logistique
  • Arbres de décision et forêts aléatoires
  • Évaluation des performances des modèles
Module 4 – Apprentissage non supervisé
  • Méthodes de clustering (K-means, DBSCAN)
  • Réduction de dimensions (ACP, t-SNE)
  • Visualisation des regroupements
Module 5 – Workflow complet de Machine Learning
  • Pipeline de traitement automatisé
  • Feature engineering et sélection de variables
  • Sauvegarde et réutilisation des modèles


Notre organisme est certifié Qualiopi, gage de la qualité de nos services.
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Informations supplémentaire sur la formation
Modalités pédagogiques

Nous favorisons un apprentissage avec des apports théoriques et des exercices sous forme de travaux pratiques (mise en situation, cas pratiques ...), contrôle continu et qcm pour favoriser l'apprentissage et atteindre les objectifs.

Modalités d'inscription

Inscription possible à tout moment, sous réserve de place disponible, en nous contactant au 0805 691 308. Un délai de rétractation de 14 jours s'applique.

Outils et supports

Nous précaunisons l'utilisation de votre propre ordinateur pour les formations qui ont lieu en présentiel et à distance. Un poste de travail est disponible pour les formations en présentiel. Le support de cours est transmis par le formateur.

Modalités de formation à distance

Les formations à distance se déroule en « classe virtuelle », avec un logiciel de visio-conférence, permettant de vous former dans toute la France depuis votre lieu de travail. Notre outils de visio-conférence favorise l'apprentissage avec des outils comme le partage de la caméra, partage d'écran, un tableau blanc, un espace de dialogue par message, la possibilité pour l'apprenant de « lever la main » pour interpeller le formateur, le partage de fichiers (cours, travaux pratiques ...) et l'enregistrement des sessions pour revoir le cours.

Modalités d'évaluation

Avant la formation
Un audit gratuit et sans engagement est établi notre formateur référent. Un test d'autopositionnement avant l'entrée en formation est envoyé.

Au cours de la formation
Travaux pratiques, mises en situation réel, quiz ... pour valider l'appropriation et la compréhension de chaque notion abordée en formation par les participants.

Après la formation
Une attestation de formation et un certificat de réalisation, reprenant l'ensemble des informations de la formation est remise aux stagiaires. Un certificat est remis au stagiaire après le passage de la certification.

Évaluation qualitative

En fin de formation un questionnaire de satisfaction est à remplir par le stagiaire pour nous permettre d'améliorer notre offre.

Modalités particulières

Nous adaptons les outils et réseaux nécessaires afin d'accueillir, accompagner et former les publics en situation de handicap. avec une adaptation possible du rythme pédagogique et des modalités d'évaluation.Renseignez-vous auprès de la personne référente : Mickael Masset au téléphone 01 83 64 34 37.

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