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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 maîtriser Scikit-learn 2026, 70% des data analysts novices stagnent en tâches basiques, perdant 25% de productivité selon Gartner 2025, tandis que les entreprises sans ML basique voient leurs revenus chuter de 15% face à la concurrence automatisée.
Votre carrière risque l'obsolescence : promotions bloquées, salaires inférieurs de 20k€ annuels aux experts certifiés, et projets data retardés impactant l'innovation business.
Investissez dès maintenant pour transformer ces risques en opportunités compétitives durables.
Découvrez Scikit-learn 2026 via une installation guidée sur Jupyter Notebook, manipulez vos premiers datasets avec pandas et numpy pour explorer structures et statistiques descriptives, réalisez des visualisations basiques avec matplotlib, nettoyez des données réelles issues d'entreprises, et produisez un rapport initial sur la qualité des données, le tout via des exercices pratiques interactifs en distanciel pour ancrer les bases solides dès le premier jour.
Plongez dans le preprocessing avec Scikit-learn 2026, appliquez des transformations comme StandardScaler et MinMaxScaler sur des datasets variés, construisez vos premiers pipelines automatisés pour gérer encodages catégoriels et imputation de valeurs manquantes, testez sur cas concrets d'entreprises e-commerce, générez des features ingénierées pour booster les modèles, et validez chaque étape par des exercices hands-on, assurant une préparation optimale des données professionnelles.
Maîtrisez les algorithmes supervisés de Scikit-learn 2026 en implémentant des modèles de régression linéaire pour prédire ventes ou prix, passez à la classification avec LogisticRegression sur datasets Iris et Titanic, entraînez-optimisez via train_test_split, interprétez coefficients et biais, appliquez à des scénarios business réels comme churn client, et produisez des visualisations de prédictions, via des ateliers pratiques pour une compréhension intuitive et professionnelle.
Évaluez rigoureusement vos modèles Scikit-learn 2026 avec accuracy, precision, recall et ROC-AUC, implémentez cross-validation K-Fold pour une robustesse accrue, optimisez hyperparamètres via GridSearchCV sur RandomForest et SVM, comparez performances sur benchmarks d'entreprises, générez des rapports détaillés avec classification_report, et itérez sur des cas d'usage data-driven, renforçant vos compétences en sélection de modèles fiables pour projets certifiants.
Finalisez avec des pipelines end-to-end Scikit-learn 2026, intégrez PyTorch et TensorFlow pour hybridations simples, sauvegardez modèles via joblib et pickle, déployez une app prédictive sur Streamlit en distanciel, testez en conditions réelles d'entreprise, produisez un livrable complet incluant code source et dashboard interactif, et préparez votre certification via un projet capstone personnel, pour une transition fluide vers des usages MLOps professionnels.
La formation Formation Scikit-learn 2026 - Maîtriser les bases du 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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation Scikit-learn 2026 - Maîtriser les bases du Machine Learning, 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 Scikit-learn 2026 - Maîtriser les bases du Machine Learning 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.
Machine Learning & MLOpsQualiopi
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