La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Maîtrisez LightGBM : Construisez et Optimisez Vos Modèles de Machine Learning sont : Connaissances de base en Python et en machine learning, maîtrise de la manipulation de données (Pandas, NumPy). Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Maîtrisez LightGBM : Construisez et Optimisez Vos Modèles de Machine Learning est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Maîtrisez LightGBM : Construisez et Optimisez Vo... | Learni

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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtrisez LightGBM : Construisez et Optimisez Vos Modèles de Machine Learning 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 mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Maîtrisez LightGBM : Construisez et Optimisez Vos Modèles de Machine Learning, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 Maîtrisez LightGBM : Construisez et Optimisez Vos Modèles de Machine Learning 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.

Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement interne de LightGBM et ses avantages comparatifs

Structurer des données pour l’entraînement de modèles LightGBM

Paramétrer et entraîner un modèle LightGBM pour la classification et la régression

Utiliser la cross-validation, le tuning d’hyperparamètres et l’early stopping

Interpréter les résultats et visualiser l’importance des variables

Déployer un modèle LightGBM et en assurer le monitoring

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux et Premiers Modèles avec LightGBM

Présentation de LightGBM : historique, spécificités et architecture. Installation et prise en main. Préparation des données : gestion des variables catégorielles, jeux de données adaptés. Entraînement d’un premier modèle de classification et de régression. Évaluation des performances initiales : métriques d’usage (AUC, LogLoss, RMSE).

Module 2Optimisation Avancée et Tuning Hyperparamètres

Comprendre les paramètres clés de LightGBM : learning_rate, num_leaves, max_depth, feature_fraction… Méthodes de tuning : grid search, random search, Optuna. Utilisation de l’early stopping et cross-validation intégrée. Gestion des déséquilibres de classes. Amélioration continue des performances avec des features engineering ciblés. Explication pas à pas des choix d’optimisation.

Module 3Interprétabilité et Déploiement des Modèles LightGBM

Techniques d’interprétabilité : feature importance, SHAP, partial dependence plots. Export et sauvegarde du modèle. Intégration dans un pipeline de production Python. Outils de monitoring et bonnes pratiques professionnelles. Atelier final : étude de cas intégrale (cleaning, modélisation LightGBM, tuning, interprétation, export et plan de déploiement).