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Formation Scikit-learn 2026 - Optimiser pipelines ML en production

Réf. : YEM149
10 personnes max.
3675€ 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
3 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les pipelines avancés de Scikit-learn 2026 pour projets professionnels
  • Développer des modèles ML optimisés et scalables en entreprise
  • Implémenter hyperparameter tuning avec GridSearchCV et Optuna
  • Concevoir des workflows automatisés pour data engineering certifiant
  • Optimiser performances modèles via feature engineering avancé
  • Déployer applications ML robustes avec Scikit-learn en production
  • Acquérir compétences certifiantes pour booster carrière data

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 Scikit-learn 2026, vos pipelines ML perdent 40% en efficacité, gaspillant 2x plus de temps sur preprocessing manuel.

  • Les modèles sous-optimaux causent 25% de faux positifs en prédiction, coûtant des millions en décisions erronées comme fraudes non détectées.

  • En 2026, 68% des data scientists sont écartés sans compétences avancées en automl, freinant promotions et compétitivité entreprise.

  • Chaque trimestre sans formation creuse l'écart : concurrents déploient 3x plus vite, captant parts marché via ML supérieur.

  • Agissez pour éviter ces pertes irreversibles.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Pipelines Scikit-learn 2026 : automatiser preprocessing et modélisation (Pipeline, ColumnTransformer, make_pipeline)

Immersion dans les pipelines avancés de Scikit-learn 2026 pour fluidifier vos workflows data, configuration pratique de ColumnTransformer pour gérer encodings catégoriels et scalers numériques, exercices sur datasets réels d'entreprise comme prédiction churn clients, création de pipelines complets intégrant feature selection automatisée, tests de robustesse avec cross-validation personnalisée, production d'un premier pipeline déployable avec métriques précises de performance, retours formateur pour optimisation immédiate et valeur business concrète.

Module 2Algorithmes avancés Scikit-learn 2026 : ensembles et boosting (XGBoost, RandomForest, LightGBM via wrappers)

Exploration approfondie des ensembles d'apprentissage avec Scikit-learn 2026, mise en œuvre de RandomForest et Gradient Boosting pour tâches de classification/régression complexes, intégration d'XGBoost et LightGBM dans écosystème natif, ateliers pratiques sur cas concrets comme détection fraude bancaire, tuning hyperparamètres via RandomizedSearchCV sur clusters GPU, évaluation biais/variance avec learning curves, développement de stacking personnalisé pour booster accuracy jusqu'à 15%, livrables incluant scripts optimisés prêts pour production en équipe data.

Module 3Déploiement et optimisation Scikit-learn 2026 : scaling et monitoring (Joblib, ONNX, MLflow integration)

Focus sur déploiement industriel de modèles Scikit-learn 2026, sérialisation efficace avec Joblib et Pickle pour APIs Flask/FastAPI, conversion vers ONNX pour interopérabilité multi-plateformes, ateliers de mise en prod sur Kubernetes via Docker containers, monitoring drift data avec Alibi-Detect intégré, optimisation mémoire pour datasets massifs via Dask-Scikit-learn, exercices sur projet fil rouge entreprise comme scoring crédit temps réel, génération rapports automatisés de ROI modélisation, compétences prêtes pour certifications data professionnelle et impact direct sur revenus business.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur pipelines et algorithmes Scikit-learn
  • Évaluation pratique via projet ML complet et optimisé
  • Soutenance orale du pipeline déployé avec analyse performances

Méthode d'apprentissage

  • Sessions live par formateur expert data en poste entreprise
  • TP intensifs sur Jupyter et Google Colab avec datasets réels
  • Projet fil rouge évolutif sur cas business concret
  • Ressources complètes : notebooks, cheatsheets, repo GitHub

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Scikit-learn 2026 - Optimiser pipelines ML en production 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 Scikit-learn 2026 - Optimiser pipelines ML en production, 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 Scikit-learn 2026 - Optimiser pipelines ML en production 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
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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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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