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Formation Modélisation financière 2026 - Maîtriser les prévisions data-driven

Réf. : BUN883
10 personnes max.
4400€ 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
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les techniques avancées de modélisation financière 2026 en entreprise
  • Développer des compétences en prévisions probabilistes avec Scikit-learn et R
  • Concevoir des modèles prédictifs robustes pour optimiser les décisions professionnelles
  • Implémenter des analyses statistiques certifiantes adaptées aux données financières
  • Optimiser les flux de trésorerie via des simulations data-driven en formation professionnelle
  • Évaluer la performance des modèles pour une expertise reconnue en Data Science financière

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 la modélisation financière 2026, 70% des entreprises sous-estiment leurs risques de trésorerie, entraînant des pertes annuelles moyennes de 15% sur les prévisions selon Deloitte.

  • Les analystes novices génèrent des erreurs de valorisation jusqu'à 25% sur les actifs, bloquant promotions et augmentations de 10-20k€ annuels.

  • Votre compétitivité s'effondre face aux data scientists formés, exposant l'entreprise à des décisions erronées en pleine volatilité 2026.

  • Investissez dès maintenant pour sécuriser vos prévisions et booster votre carrière.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux modélisation financière 2026 : stats avancées et préparation données (R, Scikit-learn)

Découvrez les bases statistiques pour la modélisation financière 2026, en nettoyant et explorant des datasets réels avec R et Scikit-learn, réalisez des analyses exploratoires interactives, testez des hypothèses sur des séries temporelles financières, construisez vos premiers graphiques prédictifs, appliquez des transformations de variables pour une robustesse optimale, et validez vos pré-traitements via des exercices pratiques guidés en distanciel.

Module 2Modélisation financière 2026 : régressions linéaires et logistiques (outils R, pipelines Scikit-learn)

Plongez dans les régressions avancées pour la modélisation financière 2026, implémentez des modèles linéaires multiples en R sur des cas de valorisation d'actifs, optimisez les hyperparamètres avec GridSearch en Scikit-learn, analysez les résidus pour détecter les biais, simulez des scénarios de risque de crédit, comparez les performances via des métriques comme RMSE et AUC, et produisez des rapports interprétables pour des décisions d'entreprise immédiates.

Module 3Modélisation financière 2026 : machine learning prédictif (arbres, random forests en Scikit-learn & R)

Maîtrisez les algorithmes d'ensemble pour la modélisation financière 2026, entraînez des random forests en Scikit-learn sur des données de marché boursier, tunez les arbres de décision en R pour prévoir les cash-flows, cross-validez vos modèles pour éviter le surapprentissage, intégrez des features engineering financières spécifiques, testez sur des datasets volatils comme les cryptos 2026, et générez des visualisations SHAP pour expliquer les prédictions aux stakeholders.

Module 4Modélisation financière 2026 : déploiement et optimisation (API, simulations Monte Carlo en R/Scikit-learn)

Finalisez votre expertise en déployant des modèles de modélisation financière 2026, créez des pipelines automatisés avec Scikit-learn pour des prévisions en temps réel, simulez des Monte Carlo en R sur des portefeuilles risqués, intégrez à des dashboards Streamlit pour l'entreprise, évaluez la sensibilité aux chocs macroéconomiques, produisez un livrable certifiant avec code source et rapport exécutif, et planifiez une mise en production scalable.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens sur les concepts clés
  • Études de cas financiers réels avec feedback personnalisé
  • Projet final de modélisation certifiante évalué par experts

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique sur datasets financiers authentiques
  • 30% théorie appliquée avec exemples concrets 2026
  • Exercices en binôme pour collaboration professionnelle
  • Accès illimité aux replays et ressources post-formation

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Modélisation financière 2026 - Maîtriser les prévisions data-driven 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 Modélisation financière 2026 - Maîtriser les prévisions data-driven, 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 Modélisation financière 2026 - Maîtriser les prévisions data-driven 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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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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