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Formation Data Classification - Maîtriser les algorithmes avancés en ML

Réf. : UFK105
10 personnes max.
3300€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les algorithmes de classification avancés avec Scikit-learn et R pour une formation professionnelle certifiante
  • Optimiser les modèles de data classification face à des datasets déséquilibrés en entreprise
  • Développer des compétences expertes en feature engineering pour booster la précision des prédictions
  • Implémenter des techniques d'ensemble comme Random Forest et Gradient Boosting en contexte professionnel
  • Concevoir des pipelines de classification end-to-end adaptés à des cas réels d'entreprise
  • Évaluer et déployer des modèles de data classification avec métriques avancées pour résultats certifiants
  • Intégrer la data classification dans des workflows data science professionnels sécurisés

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 experte de la data classification, les entreprises subissent des erreurs de prédiction jusqu'à 25% sur leurs modèles ML, entraînant des pertes financières estimées à 1 million d'euros annuels pour un data scientist moyen selon Gartner.

  • Les data scientists non formés risquent l'obsolescence rapide, avec 40% des postes experts en IA non pourvus faute de compétences avancées en classification, menaçant promotions et reconversion.

  • Votre entreprise perd en compétitivité face à des concurrents optimisant leurs algorithmes pour des décisions précises, impactant revenus et innovation.

  • Investissez dès maintenant dans cette formation pour sécuriser votre expertise et éviter ces pièges coûteux.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Data Classification : Algorithmes supervisés avancés (Scikit-learn, R, SVM, arbres de décision)

Découvrez les algorithmes de data classification experts comme SVM non-linéaires et arbres de décision optimisés, en utilisant Scikit-learn et packages R tels que e1071 et rpart, via des exercices pratiques sur datasets réels d'entreprise, implémentez des hyperparamètres tuning avec GridSearchCV, analysez les courbes ROC pour évaluer la performance, et produisez des rapports de modélisation prêts pour déploiement, consolidant vos compétences professionnelles en 7 heures intenses de hands-on.

Module 2Data Classification : Gestion datasets complexes et techniques d'ensemble (imbalanced data, boosting)

Plongez dans la data classification sur datasets déséquilibrés avec SMOTE et undersampling en Scikit-learn, maîtrisez XGBoost et LightGBM via R et Python, appliquez des stacking models pour précision maximale, testez sur cas concrets comme détection de fraudes bancaires, optimisez via cross-validation stratifiée, générez des visualisations avec ggplot2 et matplotlib, et validez des livrables comme notebooks Jupyter prêts pour production en entreprise, en 7 heures de pratique experte.

Module 3Data Classification : Déploiement et optimisation en production (pipelines MLflow, monitoring)

Construisez des pipelines complets de data classification avec MLflow et Docker pour déploiement scalable, intégrez monitoring avec Prometheus pour drift detection, appliquez neural networks custom via Keras en R/Python sur cas industriels comme classification médicale, évaluez avec F1-score et Matthews correlation, simulez A/B testing en entreprise, produisez des dashboards interactifs avec Dash et Shiny, et finalisez par un projet capstone certifiant vos compétences expertes en data science professionnelle sur 7 heures dédiées.

Méthode d'évaluation

  • Projets pratiques évalués par experts avec feedback individuel
  • Quiz avancés sur algorithmes et métriques de classification
  • Étude de cas réels en entreprise avec restitution orale certifiante

Méthode d'apprentissage

  • Méthodes hands-on avec datasets réels et outils Scikit-learn/R
  • Apprentissage par projets collaboratifs en petits groupes
  • Cas d'études d'entreprises leaders en data science
  • Feedback continu et coaching personnalisé par formateurs certifiés

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Data Classification - Maîtriser les algorithmes avancés en ML 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Data Classification - Maîtriser les algorithmes avancés en ML, 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 les algorithmes avancés en ML 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
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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

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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.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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