La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation scikit-learn - Optimisez vos modèles ML avancés sont : Maîtrise avancée de Python, pandas, NumPy, scikit-learn intermédiaire, machine learning supervisé/non-supervisé.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation scikit-learn - Optimisez vos modèles ML avancés est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation scikit-learn - Optimisez vos modèles M... | Learni

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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Configurez votre formation

Réponse sous 24hSans engagement100% gratuit

Il reste 8 places pour la prochaine session

FormatParticipantsDateCoordonnées

Quel format préférez-vous ?

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation scikit-learn - Optimisez vos modèles ML avancés 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 mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation scikit-learn - Optimisez vos modèles ML avancés, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 - Optimisez vos 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.

Objectifs de la formation

Maîtriser les pipelines avancés et transformers personnalisés

Optimiser hyperparamètres via GridSearchCV et RandomizedSearchCV

Implémenter feature engineering expert avec PolynomialFeatures

Évaluer modèles complexes via cross-validation et métriques avancées

Gérer ensembles massifs avec out-of-core learning

Intégrer scikit-learn à TensorFlow et déploiement Streamlit

Programme de la formation

Module 1Pipelines scikit-learn : automation workflows (transformers, imputeurs)

Plongez dans les Pipeline et ColumnTransformer pour chainer preprocessing et modélisation, configurez des imputeurs KNN avancés et scalers robustes sur datasets réels, réalisez exercices pratiques pour traiter données manquantes massives, produisez pipelines reproductibles qui boostent vos performances dès le premier jour.

Module 2Hyperparamétrage expert : GridSearch, BayesSearch (optuna intégration)

Explorez GridSearchCV et RandomizedSearchCV pour tuner SVM et RandomForest, intégrez Optuna pour optimisation bayésienne ultra-rapide, testez sur cas concrets comme prédiction churn, générez rapports automatisés de scores, transformez vos modèles basiques en champions cross-validés en quelques itérations.

Module 3Feature engineering avancé : PolynomialFeatures, interactions (SHAP)

Créez features polynomiales et interactions automatisées avec FeatureUnion, appliquez SelectKBest et RFE pour sélection experte, analysez impacts via SHAP sur XGBoost, pratiquez sur Kaggle datasets pour gagner 20% de précision, livrez notebooks prêts pour production.

Module 4Évaluation et ensembling : Stacking, VotingClassifiers (métriques ROC-AUC)

Déployez StackingClassifier et VotingRegressor pour ensembles surpuissants, maîtrisez métriques avancées comme ROC-AUC et log-loss, simulez scénarios réels de détection fraude, calibrez probabilités avec IsotonicRegression, obtenez classements leaderboard en un clin d'œil.

Module 5Scaling et déploiement : Out-of-core, PMML, Streamlit (big data)

Traitez téraoctets avec TruncatedSVD et IncrementalPCA, exportez en PMML pour legacy systems, déployez APIs Streamlit interactives, intégrez à Docker et Kubernetes, finalisez projet capstone sur dataset million-lignes, repartez avec portfolio déployé et certifié.