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Formation Modélisation financière - Optimiser prévisions avec IA et stats avancées

Réf. : MMA406
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
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les algorithmes avancés de modélisation financière avec Scikit-learn pour des prévisions précises en entreprise
  • Développer des compétences en analyse statistique financière via R pour optimiser les décisions stratégiques
  • Concevoir des modèles prédictifs hybrides intégrant IA et données massives en contexte professionnel certifiant
  • Implémenter des simulations Monte Carlo avancées pour évaluer les risques financiers avec outils data science
  • Optimiser les portfolios d'investissement via machine learning et régression experte en formation professionnelle
  • Déployer des pipelines automatisés de modélisation financière pour une productivité accrue en équipe

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 modélisation financière avancée, 68% des analystes sous-estiment les risques volatilité, entraînant des pertes moyennes de 15% sur portfolios selon études PwC 2023.

  • Les entreprises paient cher ces erreurs : un modèle défaillant peut coûter 2,5 millions € en provisions inadéquates lors de crises comme 2008.

  • Carrières stagnent sans ces compétences data science, avec 40% des quants seniors évincés pour obsolescence tech.

  • Investissez dès maintenant en formation certifiante pour sécuriser prévisions, booster ROI et leadership stratégique en finance.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Modélisation financière : Régression avancée et stats prédictives (Scikit-learn, R)

Plongez dans les régressions linéaires généralisées et logistiques appliquées à la finance, en utilisant Scikit-learn pour modéliser les rendements actions et R pour tests d'hypothèses robustes, via exercices pratiques sur datasets réels de marchés boursiers, construisez vos premiers modèles prédictifs avec validation croisée, analysez les résidus pour affiner la précision, et produisez des rapports visuels interactifs avec ggplot2 et matplotlib, tout en intégrant des cas concrets d'entreprises cotées pour une application immédiate en data science professionnelle.

Module 2Modélisation financière : Machine learning et simulations (arbres, random forests, Monte Carlo)

Explorez les arbres de décision et forêts aléatoires via Scikit-learn pour prédire les faillites d'entreprises, combinez avec R pour séries temporelles ARIMA-GARCH sur volatilité actions, réalisez des simulations Monte Carlo massives pour stress-tests, testez sur données historiques de crises financières, optimisez hyperparamètres avec GridSearchCV, générez des heatmaps de corrélations et scénarios probabilistes, appliquez à des portfolios réels pour quantifier risques, et exportez modèles déployables en production data science, renforçant vos compétences certifiantes en modélisation experte.

Module 3Modélisation financière : Optimisation et déploiement avancé (pipelines, Value at Risk)

Maîtrisez l'optimisation de portfolios Markowitz-Sharpe avec contraintes via Scikit-learn optimizers et R's quadprog, calculez Value at Risk et Expected Shortfall sur distributions empiriques, automatisez pipelines end-to-end avec MLflow et R Markdown, intégrez APIs financières pour données live, déployez sur cloud via Docker basique, évaluez backtesting sur 10 ans de données S&P500, produisez dashboards interactifs avec Plotly et Shiny, et finalisez par un projet capstone personnel livrable, validant votre expertise en modélisation financière data science pour entreprises.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens sur concepts stats et modélisation financière
  • Études de cas réelles avec feedback expert en direct
  • Projet final certifiant : Modèle prédictif déployé et rapport professionnel

Méthode d'apprentissage

  • Pédagogie active avec 70% pratique sur outils Scikit-learn et R
  • Cas d'entreprises concrets pour application immédiate en finance
  • Support post-formation 3 mois inclus pour consolidation compétences
  • Classes limitées à 10 pour accompagnement personnalisé expert

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Modélisation financière - Optimiser prévisions avec IA et stats avancées 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 - Optimiser prévisions avec IA et stats avancées, 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 - Optimiser prévisions avec IA et stats avancées 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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