Organisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h

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30:00Réservée encore

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Formation Data Classification - Maîtriser algorithmes avancés prédictifs

Réf. : WVJ397
10 personnes max.
À partir de 5500 € HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
distanciel

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

  • Maîtriser les algorithmes avancés de data classification pour des prédictions précises en entreprise
  • Optimiser les modèles avec Scikit-learn et R lors de cette formation professionnelle certifiante
  • Développer des compétences en gestion de données déséquilibrées pour des projets data science réels
  • Implémenter des techniques d'ensemble et de boosting pour booster les performances prédictives
  • Concevoir des pipelines de classification end-to-end adaptés aux besoins métier
  • Évaluer rigoureusement les modèles pour garantir une fiabilité professionnelle en entreprise
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 avancée de la data classification, les entreprises commettent jusqu'à 30% d'erreurs prédictives sur des datasets critiques, entraînant des pertes financières estimées à 1 million d'euros annuels pour un data scientist moyen selon Gartner.

  • Les décisions erronées en churn prediction ou fraude detection exposent à des risques réglementaires RGPD et des pertes de clients de 20% en moyenne.

  • Votre carrière stagne face à la concurrence, avec 70% des postes seniors exigeant ces compétences selon LinkedIn.

  • Investissez dès maintenant pour sécuriser performances et avancées professionnelles.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux avancés Data Classification : métriques évaluation, cross-validation (Scikit-learn)

Découvrez les métriques avancées comme AUC-ROC, F1-score et precision-recall pour évaluer rigoureusement vos modèles de data classification, appliquez des techniques de cross-validation k-fold avec Scikit-learn sur des datasets réels, réalisez des exercices pratiques sur des cas d'entreprise pour identifier les pièges courants, construisez vos premiers rapports d'évaluation complets, tout en intégrant des visualisations avec Matplotlib pour une analyse pédagogique et professionnelle.

Module 2Algorithmes supervisés Data Classification : SVM, KNN optimisés (Scikit-learn, hyperparamètres)

Plongez dans les SVM non-linéaires et KNN pondérés via Scikit-learn, tunez les hyperparamètres avec GridSearchCV et RandomizedSearchCV sur des datasets complexes, testez sur des cas concrets comme la détection de fraudes bancaires, développez des scripts optimisés pour scaler à grande échelle, analysez l'impact des kernels RBF et polynomial sur les performances, produisez des livrables prêts pour l'entreprise avec des métriques chiffrées et des visualisations comparatives.

Module 3Data Classification en R : arbres décision, Random Forest (packages caret, randomForest)

Maîtrisez les arbres de décision et Random Forest en R avec les packages caret et randomForest pour une data classification robuste, appliquez des techniques de bagging et boosting sur des données réelles d'entreprise, réalisez des exercices de tuning automatique via trainControl, comparez les résultats avec Scikit-learn pour une approche hybride, générez des rapports automatisés avec des graphiques ggplot2, intégrez des cas pratiques comme la segmentation client pour des livrables actionnables.

Module 4Gestion avancée Data Classification : classes déséquilibrées, SMOTE, XGBoost (Scikit-learn, R)

Traitez les datasets déséquilibrés en data classification avec SMOTE, undersampling et oversampling via Scikit-learn et R, implémentez XGBoost et LightGBM pour des performances supérieures, testez sur des scénarios réels comme la churn prediction, optimisez les thresholds de décision pour maximiser le recall, développez des pipelines complets avec imbalanced-learn, produisez des analyses de sensibilité et des rapports métiers détaillés pour une application immédiate en entreprise.

Module 5Déploiement Data Classification : pipelines MLflow, interprétabilité SHAP (Scikit-learn, R, production)

Déployez vos modèles de data classification en production avec MLflow et Docker, intégrez l'interprétabilité via SHAP et LIME en Scikit-learn et R, simulez des environnements cloud AWS ou Azure sur cas d'entreprise critiques, automatisez les pipelines CI/CD pour une mise en œuvre rapide, évaluez la robustesse face aux drifts de données, finalisez avec des livrables complets incluant dashboards Streamlit et rapports exécutifs pour une adoption professionnelle immédiate.

Méthode d'évaluation

  • Quiz techniques quotidiens sur métriques et algorithmes
  • Projet final de classification end-to-end sur dataset réel
  • Évaluation peer-review et feedback formateur certifié Qualiopi

Méthode d'apprentissage

  • Exercices pratiques hands-on avec Jupyter et RStudio
  • Cas d'études concrets issus d'entreprises data-driven
  • Sessions Q&A live pour résolution personnalisée
  • Accès illimité aux replays et ressources post-formation

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Data Classification - Maîtriser algorithmes avancés prédictifs 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 Formation Data Classification - Maîtriser algorithmes avancés prédictifs, 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 Formation Data Classification - Maîtriser algorithmes avancés prédictifs 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, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★ 4,9 · +100 avis
★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
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 Formation Data Classification - Maîtriser algorithmes avancés prédictifs ?+
Le tarif est de 5500 € HT par participant. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation Data Classification - Maîtriser algorithmes avancés prédictifs ?+
La formation dure 5 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, au CSP (contrat de sécurisation professionnelle) pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise de Python, Scikit-learn, R, statistiques descriptives et Machine Learning supervisé de base
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.
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