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Formation Regression Suite - Maîtriser les prédictions statistiques avancées

Réf. : CEN184
10 personnes max.
4400€ 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
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les algorithmes de régression linéaire et multiple en Scikit-learn pour des analyses professionnelles certifiantes
  • Développer des compétences en régression logistique et polynomiale adaptées aux besoins entreprise
  • Optimiser les modèles de régression avec R pour des prédictions robustes en data science
  • Implémenter des techniques de validation croisée dans une formation professionnelle ciblée
  • Concevoir des pipelines de régression suite pour des projets data science réels et certifiants
  • Évaluer la performance des modèles via métriques avancées en contexte entreprise

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 de la Regression Suite, vos modèles prédictifs génèrent des erreurs jusqu'à 30% sur les prévisions ventes ou churn, entraînant des pertes financières estimées à 15-20% du CA annuel selon Gartner.

  • Les data analysts risquent l'obsolescence face à la concurrence automatisée, avec 40% des postes data science exigeant ces compétences avancées d'ici 2025.

  • Les entreprises subissent des décisions biaisées, retardant la transformation digitale et exposant à des risques réglementaires RGPD.

  • Investissez dès maintenant dans cette formation pour sécuriser vos prédictions et booster votre carrière en data science professionnelle.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Regression Suite : révision régression linéaire simple et multiple (Scikit-learn, R)

Découvrez les bases avancées de la régression linéaire avec Scikit-learn et R, en manipulant datasets réels via Pandas et data.frames, calculez coefficients et résidus lors d'exercices pratiques, identifiez multicolinéarité avec VIF, produisez visualisations via Matplotlib et ggplot2, et générez rapports initiaux pour valider hypothèses linéaires dans un cadre professionnel concret.

Module 2Régressions avancées Regression Suite : logistique, polynomiale, robuste (outils hybrides Scikit-learn/R)

Plongez dans la régression logistique pour classification binaire, implémentez régression polynomiale pour non-linéarités, testez modèles robustes face aux outliers avec R et Scikit-learn, réalisez exercices sur datasets Kaggle, optimisez hyperparamètres via GridSearchCV, visualisez courbes ROC et précision-rappel, et construisez pipelines modulaires pour applications entreprise immédiates.

Module 3Optimisation et validation Regression Suite : cross-validation, régularisation (Lasso, Ridge, ElasticNet)

Maîtrisez la validation croisée k-fold et leave-one-out en Scikit-learn et R, appliquez régularisation Lasso/Ridge pour sélection variables, évaluez RMSE/MAE sur cas réels comme prévision ventes, comparez modèles via AIC/BIC, intégrez feature engineering avancé, générez heatmaps corrélations, et déployez scripts automatisés pour workflows data science professionnels scalables.

Module 4Cas pratiques et déploiement Regression Suite : projets end-to-end, interprétabilité (SHAP, LIME)

Appliquez Regression Suite sur projets réels en prévision churn ou pricing, intégrez modèles dans Streamlit ou Shiny pour dashboards interactifs, analysez interprétabilité avec SHAP et LIME en Python/R, testez robustesse sur données noisy, produisez livrables certifiants comme rapports PDF et code GitHub, et simulez déploiements cloud pour intégration entreprise fluide.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens sur concepts clés avec feedback immédiat
  • Projet final de régression suite sur dataset personnalisé
  • Évaluation pair-programming en distanciel pour validation compétences

Méthode d'apprentissage

  • Méthodes actives avec 70% pratique sur outils Scikit-learn et R
  • Accès illimité à replays vidéos et ressources post-formation
  • Projets concrets inspirés de cas d'entreprise réels
  • Certification Qualiopi validant compétences intermédiaires en data science

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Regression Suite - Maîtriser les prédictions statistiques 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 Regression Suite - Maîtriser les prédictions statistiques 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 Regression Suite - Maîtriser les prédictions statistiques 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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