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Formation Monte Carlo - Maîtriser simulations probabilistes avancées

Réf. : CMO168
10 personnes max.
5500€ 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
5 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les méthodes Monte Carlo avancées pour développer des compétences professionnelles en modélisation stochastique.
  • Implémenter des algorithmes MCMC dans des frameworks backend pour optimiser les simulations en entreprise.
  • Concevoir des stratégies de réduction de variance adaptées à des cas réels certifiants.
  • Déployer des bibliothèques Monte Carlo customisées pour des applications scalables.
  • Optimiser les performances de simulations probabilistes dans des environnements distribués.
  • Intégrer Monte Carlo à des SDK frontend pour visualiser des résultats probabilistes interactifs.
  • Évaluer l'impact business de simulations Monte Carlo dans une formation certifiante.

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 des simulations Monte Carlo, les data scientists perdent jusqu'à 40% de précision dans les modèles financiers, entraînant des erreurs de pricing options coûtant des millions aux entreprises comme vu chez 70% des fonds hedge en 2023.

  • Les quants non formés voient leurs pipelines backend planter sur des calculs distribués, retardant les décisions critiques et exposant à des risques VaR sous-estimés de 25% en moyenne.

  • Carrières stagnent face à la concurrence automatisée, avec 60% des postes experts exigeant MCMC avancé.

  • Investissez dès maintenant pour sécuriser performances et avancées professionnelles durables.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux avancés Monte Carlo : algorithmes MCMC et intégration MCMC (PyMC3, Stan)

Plongez dans les algorithmes MCMC experts via PyMC3 et Stan, en implémentant des chaînes de Markov pour l'inférence bayésienne, analysez la convergence avec des diagnostics Gelman-Rubin, réalisez des exercices sur des modèles hiérarchiques complexes, produisez des traces et visualisations pour valider les résultats, appliquez à des datasets réels d'entreprise pour une maîtrise immédiate en production.

Module 2Réduction de variance Monte Carlo : techniques quasi-Monte Carlo et importance sampling (NumPy, SciPy)

Explorez les méthodes de réduction de variance avec NumPy et SciPy, implémentez l'échantillonnage d'importance et les séquences de Sobol pour quasi-Monte Carlo, testez sur des intégrales multidimensionnelles critiques en finance, comparez l'erreur effective via des simulations parallélisées, générez des rapports de performance, appliquez à des risques de portefeuille pour des gains de précision x10 en temps réel.

Module 3Monte Carlo distribué : frameworks backend scalables (Dask, Ray) et optimisation GPU

Déployez des simulations Monte Carlo massives avec Dask et Ray pour le backend distribué, intégrez CUDA via CuPy pour accélérer les calculs GPU, simulez des scénarios Monte Carlo à millions d'itérations sur clusters virtuels, monitorez la scalabilité avec des dashboards intégrés, produisez des livrables optimisés pour l'entreprise, testez sur des cas de stress-testing bancaire pour une robustesse experte.

Module 4Applications finance Monte Carlo : pricing options et Value at Risk (QuantLib, custom SDK)

Appliquez Monte Carlo au pricing d'options exotiques et VaR avec QuantLib, développez des SDK personnalisés pour modéliser les sauts et volatilités stochastiques, calibrez sur données de marché réelles via least-squares Monte Carlo, générez des Greeks sensibles et backtests, intégrez à des pipelines backend, livrez des prototypes prêts pour trading haute fréquence en contexte professionnel certifiant.

Module 5Intégration hybride Monte Carlo : frontend visualisation et déploiement full-stack (React, TensorFlow.js)

Fusionnez Monte Carlo backend avec frontend React et TensorFlow.js pour dashboards interactifs, implémentez des visualisations probabilistes en temps réel, optimisez les SDK pour WebAssembly, déployez via Docker sur cloud hybride, testez des workflows end-to-end sur cas d'optimisation supply-chain, produisez un portfolio certifiant avec APIs scalables, préparez l'entreprise à des décisions data-driven expertes.

Méthode d'évaluation

  • Projets pratiques évalués par experts avec feedback personnalisé.
  • Quiz avancés sur algorithmes et cas réels pour valider compétences.
  • Certification Qualiopi délivrée sur portfolio Monte Carlo déployé.

Méthode d'apprentissage

  • Pédagogie active avec 70% de pratique sur outils professionnels.
  • Cas concrets d'entreprise pour une application immédiate.
  • Support post-formation 3 mois inclus pour consolidation.
  • Groupes limités à 10 pour un accompagnement individualisé.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Monte Carlo - Maîtriser simulations probabilistes 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 Monte Carlo - Maîtriser simulations probabilistes 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 Monte Carlo - Maîtriser simulations probabilistes 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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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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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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