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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h

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Formation Scikit-learn - Optimiser les modèles ML avancés

Réf. : OMZ925
10 personnes max.
À partir de 4400€ HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
4 journées
présentiel

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Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels
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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les pipelines avancés de Scikit-learn pour la formation professionnelle
  • Développer des compétences expertes en optimisation et déploiement de modèles
  • Concevoir des solutions ML robustes adaptées aux besoins de l'entreprise
  • Implémenter des stratégies de monitoring et de maintenance continue
  • Optimiser les performances des modèles pour des cas d'usage réels
  • Intégrer Scikit-learn avec des outils MLOps pour des projets certifiants
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

  • Cartable, cahiers et fournitures essentielles
  • Distribué via nos associations partenaires
  • Inclus, sans surcoût pour vous

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

  • Les entreprises qui ne maîtrisent pas les techniques avancées de Scikit-learn perdent en moyenne 35 % de productivité sur leurs projets ML.

  • Sans optimisation rigoureuse, 60 % des modèles échouent en production selon des études récentes.

  • Les professionnels stagnent dans leur carrière et les organisations prennent du retard face à la concurrence.

  • Agir maintenant permet d'éviter ces pertes et de sécuriser des compétences clés pour l'avenir.

Kheireddin KADRI
Kheireddin KADRI

Formateur Learni · Expert Data & IA

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

Programme de la formation

Module 1Thématique : Scikit-learn pipelines avancés et feature engineering (outils, méthodes, livrables)

Les participants explorent les pipelines complexes de Scikit-learn, intègrent des transformations personnalisées et réalisent des exercices pratiques sur des datasets industriels. Ils construisent des workflows automatisés, testent des stratégies de sélection de features et livrent un pipeline optimisé prêt pour la production, renforçant ainsi leurs compétences professionnelles en machine learning.

Module 2Thématique : Scikit-learn modèles avancés et hyperparamétrage (outils, méthodes, livrables)

Cette journée couvre les algorithmes avancés de Scikit-learn, les techniques d'optimisation bayésienne et les validations croisées complexes. Les apprenants participent à des cas concrets d'entreprise, comparent des modèles et produisent un rapport d'optimisation avec métriques détaillées pour améliorer la performance et la fiabilité des projets ML.

Module 3Thématique : Scikit-learn intégration MLOps et déploiement (outils, méthodes, livrables)

Les professionnels découvrent comment connecter Scikit-learn à des environnements MLOps, automatisent les déploiements et mettent en place du monitoring. Ils réalisent des ateliers pratiques avec des outils de versioning, testent des API de prédiction et livrent une solution déployée avec documentation complète pour une mise en production réussie.

Module 4Thématique : Scikit-learn maintenance et scaling des modèles (outils, méthodes, livrables)

La formation se termine par l'analyse de la dérive des données, les stratégies de mise à jour continue et le scaling des modèles Scikit-learn. Les participants traitent des scénarios réels d'entreprise, optimisent des systèmes existants et présentent un plan d'amélioration mesurable pour garantir la pérennité des solutions ML en contexte professionnel.

Méthode d'évaluation

  • Projet pratique final avec présentation
  • Quiz de validation des acquis chaque jour
  • Grille d'évaluation des compétences techniques

Méthode d'apprentissage

  • Exercices pratiques sur cas réels
  • Ateliers collaboratifs en petits groupes
  • Feedback personnalisé des formateurs
  • Ressources et templates réutilisables

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Scikit-learn - Optimiser les modèles ML avancés est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 - Optimiser les modèles ML avancés, 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 - Optimiser les modèles ML avancés 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, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). 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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation Scikit-learn - Optimiser les modèles ML avancés ?+
Le tarif individuel est de 4400€ HT. Le forfait groupe / intra-entreprise est indiqué sur la fiche. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation Scikit-learn - Optimiser les modèles ML avancés ?+
La formation dure 4 journées, en présentiel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP (contrat de sécurisation professionnelle) pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise confirmée de Python, expérience solide avec les algorithmes de base de Scikit-learn et connaissance des workflows ML
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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