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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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Formation No-Code / Low-Code à Besançon en Décembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi
1 déc. 20268 min de lectureBesançon
Découvrez un guide étape par étape pour les enseignants du supérieur souhaitant une reconversion numérique en avril 2026. Outils, formations Qualiopi et financements OPCO inclus.
Allan Busi11 avr. 202612 min de lectureFormation Développement Informatique à Argenteuil en Octobre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi1 oct. 20268 min de lectureArgenteuilFormation Cybersécurité à Angers en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi1 mai 20268 min de lectureAngersNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise avancée scikit-learn, vos modèles perdent 25-40% de précision due à tuning manuel hasardeux, pipelines mal optimisés gaspillent 50% du temps dev, feature engineering basique mène à surapprentissage coûteux en prod (jusqu'à 30% faux positifs).
Risquez obsolescence face concurrents scalant ML en heures, non-déploiement freine ROI data (pertes estimées 10k€/projet), datasets massifs crashent sans techniques pro.
Investissez 21h pour gains immédiats, évitez retards projets critiques et frustrations équipes.
La formation Formation scikit-learn Avancé - Optimisez Modèles ML en Prod 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 garantir la qualité de la formation Formation scikit-learn Avancé - Optimisez Modèles ML en Prod, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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 Avancé - Optimisez Modèles ML en Prod 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.
expert
3 150,00 €21 heures
présentiel10 pers. max.intermédiaire5 250,00 €35 heuresprésentiel10 pers. max.avancé2 100,00 €14 heuresprésentiel10 pers. max.expert4 200,00 €28 heuresprésentiel10 pers. max.Plongez dans le feature engineering pro, créez des features polynomiales sur datasets réels, sélectionnez les meilleures via SelectKBest et RFE, testez sur cas concrets comme prédiction churn, produisez des rapports de corrélation, itérez en équipe pour maximiser précision modèles, repartez avec notebook prêt à intégrer.
Construisez pipelines complets de preprocessing à prédiction, optimisez hyperparamètres avec GridSearchCV sur RandomForest et XGBoost, analysez résultats via learning curves, appliquez sur Kaggle datasets, debuggez fuites de données, générez visualisations matplotlib, acquérez workflows scalables pour projets pros.
Déployez modèles via joblib et Flask API, gérez classes déséquilibrées avec SMOTE, évaluez via ROC-AUC et Precision-Recall, scalez sur grands volumes avec échantillonnage, intégrez monitoring drift, réalisez projet final sur dataset custom, obtenez certificat et code déployable immédiatement.
10 personnes max.
3150 € HT / par personne
21 heures
présentielPublic
Data scientists, ingénieurs ML, analystes data avancés en montée en compétences.
Prérequis
Maîtrise avancée de Python, NumPy/Pandas, scikit-learn intermédiaire, algorithmes ML classiques.
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