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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
Sans maîtrise experte des suites de régression, vos modèles prédictifs sous-performent de 25-40% en précision, entraînant des pertes financières massives comme les 1,2 Md€ annuels dus à de mauvaises prévisions en retail selon McKinsey.
Les data scientists juniors stagnent en carrière, manquant promotions face à des concurrents certifiés, tandis que les entreprises risquent des décisions erronées sur stocks ou pricing, amplifiant les coûts opérationnels de 15-30%.
Investissez dans cette formation pour sécuriser vos compétences critiques et propulser vos projets data science vers l'excellence stratégique.
Plongez dans les fondements experts de la régression suite avec révision des modèles linéaires généralisés, implémentez des transformations polynomiales via Scikit-learn et lm() en R, explorez Ridge et Lasso pour contrer la multicolinéarité, réalisez des exercices sur datasets réels comme Boston Housing, produisez des rapports de coefficients ajustés et visualisez les courbes d'apprentissage pour évaluer la stabilité des prédictions en contexte professionnel.
Approfondissez la régression suite non linéaire en modélisant des relations complexes avec Generalized Additive Models via mgcv en R et pipelines Scikit-learn, appliquez des splines cubiques et kernels RBF sur données temporelles, testez des interactions expertes, analysez la significativité via AIC/BIC, effectuez des simulations Monte Carlo pour robustesse, et générez des prédictions out-of-sample avec métriques RMSE/MAE adaptées aux cas d'entreprise data science.
Maîtrisez la régression suite robuste face aux outliers en utilisant QuantileRegressor de Scikit-learn et quantreg en R, intégrez des boosting trees comme XGBoost pour régressions hybrides, optimisez hyperparamètres via GridSearchCV et cross-validation nested, appliquez sur datasets financiers bruités, comparez performances avec QQ-plots et résidus standardisés, produisez des dashboards interactifs en Plotly pour interprétation rapide en équipe professionnelle.
Construisez des ensembles experts de régression suite avec stacking via StackingRegressor en Scikit-learn et caret en R, combinez GLM, Random Forest et Gradient Boosting pour variance réduite, tunez méta-modèles sur hold-out sets, simulez des scénarios de feature engineering avancé comme interactions automatisées, évaluez via permutation importance et SHAP values, livrez des pipelines reproductibles Dockerisés pour déploiement en production data science certifiante.
Finalisez votre expertise en régression suite par l'optimisation bayésienne avec Hyperopt et déploiement via MLflow en Scikit-learn, exposez des APIs REST en R avec plumber, intégrez monitoring de drift avec Alibi Detect, testez A/B sur prédictions live, rédigez des rapports exécutifs avec impacts business chiffrés, et préparez une certification professionnelle via projet capstone sur cas réels d'entreprise pour compétences durables en Data Science.
La formation Formation Regression Suite - Optimiser les prévisions en Data Science 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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation Regression Suite - Optimiser les prévisions en Data Science, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Regression Suite - Optimiser les prévisions en Data Science s'effectue à travers :
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.
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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Data ScienceQualiopi
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Développement PythonQualiopi30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.
