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Formation Regression Suite 2026 - Optimiser les modèles prédictifs experts

Réf. : FDW203
10 personnes max.
4400€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les fonctionnalités expertes de Regression Suite 2026 pour des analyses prédictives en contexte professionnel
  • Développer des compétences avancées en statistiques appliquées à la data science d'entreprise
  • Concevoir des modèles de régression robustes et certifiants adaptés aux besoins métier
  • Implémenter des pipelines complets avec Scikit-learn et R dans des environnements réels
  • Optimiser les performances des modèles pour réduire les risques et améliorer la rentabilité
  • Former des équipes internes à l'utilisation certifiante de ces outils en production

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

  • Les entreprises qui négligent la maîtrise experte de la régression perdent jusqu'à 35% de précision dans leurs prévisions stratégiques.

  • Cette lacune entraîne des décisions coûteuses et une perte de compétitivité face aux concurrents mieux équipés.

  • Les carrières des data scientists stagnent lorsque les compétences ne progressent pas vers les outils modernes comme Regression Suite 2026.

  • Agir maintenant permet d'éviter ces pertes chiffrées et de sécuriser son positionnement professionnel.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Thématique : Regression Suite 2026 : exploration avancée des données et prétraitements (outils Scikit-learn, méthodes de nettoyage, livrables datasets optimisés)

Les participants découvrent les interfaces expertes de Regression Suite 2026 pour importer et explorer des jeux de données complexes. Ils appliquent des techniques de prétraitement avancées avec Scikit-learn et R, réalisent des exercices pratiques sur des cas d'entreprise et produisent des datasets prêts pour la modélisation. L'accent porte sur la détection d'anomalies et la sélection de variables pertinentes.

Module 2Thématique : Regression Suite 2026 : construction de modèles linéaires et non linéaires (outils R avancés, méthodes de régularisation, livrables modèles entraînés)

Cette journée approfondit la création de modèles de régression sophistiqués via Regression Suite 2026. Les apprenants utilisent des algorithmes linéaires et non linéaires, intègrent des techniques de régularisation, réalisent des validations croisées et génèrent des modèles performants. Des cas concrets d'entreprise permettent de mesurer l'impact sur les prédictions et la stabilité.

Module 3Thématique : Regression Suite 2026 : diagnostic et optimisation des performances (outils de métriques avancées, méthodes d'ajustement, livrables rapports d'évaluation)

Les experts analysent les performances des modèles créés avec Regression Suite 2026. Ils exploitent des métriques statistiques poussées, appliquent des méthodes d'optimisation itérative et produisent des rapports détaillés. Des exercices pratiques sur des données sectorielles renforcent la capacité à corriger les biais et à améliorer la précision globale.

Module 4Thématique : Regression Suite 2026 : déploiement et industrialisation (outils de mise en production, méthodes de monitoring, livrables pipelines déployés)

La dernière journée couvre le déploiement des modèles Regression Suite 2026 en environnement professionnel. Les participants configurent des pipelines automatisés avec Scikit-learn et R, mettent en place le monitoring continu et valident les livrables finaux. Des simulations de production permettent d'assurer la maintenabilité et la scalabilité des solutions.

Méthode d'évaluation

  • Projets pratiques évalués chaque jour
  • Quiz de validation des acquis
  • Soutenance finale du pipeline déployé

Méthode d'apprentissage

  • Supports de cours détaillés fournis
  • Accès aux environnements Regression Suite 2026
  • Exercices interactifs et retours personnalisés
  • Ressources complémentaires en ligne

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Regression Suite 2026 - Optimiser les modèles prédictifs experts est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 Regression Suite 2026 - Optimiser les modèles prédictifs experts, 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 Regression Suite 2026 - Optimiser les modèles prédictifs experts 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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