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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h
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Maîtriser CatBoost : Optimisation des Modèles de Machine Learning

Réf. : OHJ891
8 personnes max.
À partir de 3300 € HT / par personne
Tarif groupe : 5 775 € HT (intra-entreprise)
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels
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Objectifs de la formation

  • Comprendre le fonctionnement de CatBoost et ses avantages face aux autres algorithmes de boosting
  • Préparer et exploiter efficacement les données catégorielles pour CatBoost
  • Savoir paramétrer, entraîner et optimiser un modèle CatBoost sur des cas réels
  • Analyser finement les résultats, interpréter les modèles et mesurer leurs performances
  • Intégrer CatBoost dans un pipeline de production machine learning
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

  • Cartable, cahiers et fournitures essentielles
  • Distribué via nos associations partenaires
  • Inclus, sans surcoût pour vous

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de CatBoost, vos modèles de machine learning sous-performent systématiquement sur données catégorielles, multipliant par 3 le temps de feature engineering.

  • Les data scientists perdent en moyenne 40% de productivité, avec 65% des projets ML échouant par manque d'optimisation, selon des études Gartner.

  • Une entreprise moyenne subit des pertes de 250 000 € annuels en prédictions erronées et opportunités manquées, fragilisant sa position concurrentielle.

  • Chaque mois sans expertise expose votre carrière à l'obsolescence, tandis que les concurrents accélèrent leurs ROI.

Kheireddin KADRI
Kheireddin KADRI

Formateur Learni · Expert Data & IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux et Mise en Route avec CatBoost

Présentation du boosting et des grands modèles (XGBoost, LightGBM, CatBoost). Installation de CatBoost, premiers pas en Python, tour d’horizon des principales fonctionnalités. Préparation et chargement des données tabulaires et catégorielles. Visualisation des jeux de données et spécificités de CatBoost pour traiter les variables qualitatives.

Module 2Paramétrage, Entraînement et Optimisation des Modèles

Comprendre les hyperparamètres-clés : depth, iterations, learning_rate, l2_leaf_reg, etc. Utiliser Grid Search et Randomized Search pour la recherche d’hyperparamètres adaptée à CatBoost. Gestion des overfits, des échantillons de validation et de la cross-validation intégrée. Feature importance et interprétation des modèles. Étude de cas pratiques sur des jeux de données réels (classification et régression).

Module 3CatBoost en Production et Bonnes Pratiques Avancées

Techniques d’exportation des modèles, intégration dans un pipeline industriel (API REST, batch, batch scoring, ONNX). Monitoring de la performance des modèles (drift, suivi d’indicateurs). Stratégies d’explicabilité (SHAP, analyse des variables importantes, visualisation des arbres). Gestion de datasets massifs, accélération GPU. Conseils pour un déploiement sûr et interprétable. Retour d’expérience, QCM et ateliers pratiques de synthèse.

Méthode d'évaluation

  • QCM en fin de formation
  • Études de cas pratiques évaluées quotidiennement
  • Projet final à soumettre en fin de session

Méthode d'apprentissage

  • Exposés magistraux appuyés par démonstrations Python
  • Ateliers pratiques quotidiens sur des datasets variés
  • Accès à des notebooks Jupyter commentés
  • Correction personnalisée des exercices

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser CatBoost : Optimisation des Modèles de Machine Learning est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Maîtriser CatBoost : Optimisation des Modèles de Machine Learning, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser CatBoost : Optimisation des Modèles de Machine Learning s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
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« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

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« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Maîtriser CatBoost : Optimisation des Modèles de Machine Learning ?+
Le tarif individuel est de 3300 € HT, et le tarif collectif / intra-entreprise est de 5 775 € HT. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Maîtriser CatBoost : Optimisation des Modèles de Machine Learning ?+
La formation dure 3 journées, en distanciel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Bonne maîtrise de Python, notions d’apprentissage supervisé, connaissance des modèles de boosting
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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