Décrivez votre besoin, recevez en 3 min un parcours sur mesure et un devis pré-rempli. Un RDV 100 % gratuit avec un conseiller.
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
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.
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.
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).
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.
La formation Maîtriser CatBoost : Optimisation des Modèles de Machine Learning est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-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.
Pour le bon déroulement de la formation Maîtriser CatBoost : Optimisation des Modèles de Machine Learning, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser CatBoost : Optimisation des Modèles de Machine Learning s'effectue à travers :
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.
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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopiDéveloppement WebQualiopi
Développement WebQualiopiDéveloppement WebQualiopiDéveloppement WebQualiopi
Développement WebQualiopi
Développement WebQualiopiOutils collaboratifsQualiopi
Outils collaboratifsQualiopi
Outils collaboratifsQualiopiOutils collaboratifsQualiopi
Outils collaboratifsQualiopi
Outils collaboratifsQualiopiLangages de ProgrammationQualiopi
Langages de ProgrammationQualiopi
Langages de ProgrammationQualiopiLangages de ProgrammationQualiopiLangages de ProgrammationQualiopi
Langages de ProgrammationQualiopi30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.
