La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation CatBoost : Maîtriser l’algorithme de Gradient Boosting hautes performances sont : Maîtrise du langage Python et du machine learning supervisé (connaissances pratiques sur scikit-learn, Pandas). Notions de base sur les arbres de décision.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation CatBoost : Maîtriser l’algorithme de Gradient Boosting hautes performances est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

CatBoost : Maîtriser l’algorithme de Gradient… | Learni

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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation CatBoost : Maîtriser l’algorithme de Gradient Boosting hautes performances 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.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation CatBoost : Maîtriser l’algorithme de Gradient Boosting hautes performances, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 CatBoost : Maîtriser l’algorithme de Gradient Boosting hautes performances 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.

Objectifs de la formation

Comprendre les concepts fondamentaux de CatBoost et du Gradient Boosting

Installer, configurer et intégrer CatBoost dans une pipeline de machine learning

Encoder efficacement les variables catégorielles et traiter les données manquantes avec CatBoost

Optimiser les performances des modèles via l’hypertuning avancé des hyperparamètres

Expliquer les résultats et les décisions du modèle (interprétabilité, SHAP)

Mettre en place une solution CatBoost sur des données réelles, de la préparation des données au déploiement

Programme de la formation

Module 1Introduction et fondamentaux de CatBoost

Présentation de CatBoost et de son positionnement dans le paysage des algorithmes de boosting. Comparaisons avec XGBoost et LightGBM. Panorama des algorithmes de type Gradient Boosting. Installation, configuration rapide de l’environnement sur Jupyter/Python. Chargement des données et construction d’un premier modèle de classification.

Module 2Préparation des données & ingénierie des features spécifiques à CatBoost

Gestion inhérente des variables catégorielles (encodage natif par le modèle), traitement automatique des valeurs manquantes. Cycles de feature engineering, techniques d’optimisation du data pipeline pour CatBoost, analyse d’influence des features, gestion des déséquilibres de classes. Exercices pratiques sur des jeux de données réels (Kaggle, UCI).

Module 3Optimisation, interprétabilité et mise en production

Hypertuning avancé : cross-validation, grid search & random search avec CatBoost. Analyse de l’importance des variables, explication de prédiction (SHAP, intégration avec Sklearn). Exportation et déploiement de modèles (sérialisation, formats compatibles). Intégration CatBoost dans des pipelines ML, monitoring et bonnes pratiques pour la mise en production. Études de cas et mini-projets applicatifs.