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 Expert - Optimisez pipelines ML avancés sont : Maîtrise de Python, NumPy, Pandas, bases de scikit-learn et 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 Expert - Optimisez pipelines ML avancés est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation scikit-learn Expert - Optimisez pipeli... | 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.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation scikit-learn Expert - Optimisez pipelines 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 Expert - Optimisez pipelines 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 Expert - Optimisez pipelines 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

Construire des pipelines optimisés avec ColumnTransformer et FeatureUnion.

Maîtriser le tuning hyperparamétrique via GridSearchCV et RandomizedSearchCV.

Implémenter des ensembles avancés comme Stacking et Voting classifiers.

Optimiser les modèles pour la production avec cross-validation robuste.

Intégrer scikit-learn à des workflows Big Data via Joblib et Dask.

Évaluer et déboguer des modèles complexes avec métriques personnalisées.

Programme de la formation

Module 1Pipelines avancés : construction et préprocessing avec scikit-learn

Plongez dans la création de pipelines robustes en utilisant ColumnTransformer pour gérer imbalanced data, PolynomialFeatures pour interactions, et imputeurs intelligents, appliquez-les sur datasets réels comme Kaggle competitions, réalisez des exercices hands-on pour transformer vos features automatiquement, produisez des livrables prêts pour production qui boostent vos performances dès le premier jour.

Module 2Tuning hyperparamétrique : GridSearchCV et RandomizedSearchCV experts

Explorez les stratégies d'optimisation bayésienne avec Optuna intégré à scikit-learn, testez sur XGBoost et LightGBM via pipelines, affinez vos recherches avec HalvingGridSearchCV pour gagner du temps, travaillez cas concrets de surapprentissage, générez rapports automatisés de meilleurs paramètres, repartez avec des scripts optimisés multi-cœurs qui multiplient votre efficacité par 5.

Module 3Ensembles avancés : Stacking, Voting et boosting avec scikit-learn

Maîtrisez StackingClassifier et Regressor pour combiner RandomForest, SVM et neural nets, implémentez Voting personnalisé avec poids dynamiques, optimisez HistGradientBoosting pour datasets massifs, appliquez sur problèmes réels comme churn prediction, effectuez exercices collaboratifs pour hybrider modèles, créez livrables déployables qui surpassent les benchmarks de 15-20%.

Module 4Déploiement et scalabilité : Joblib, Dask et monitoring scikit-learn

Intégrez scikit-learn à Dask pour scaler sur clusters, sauvegardez modèles avec Joblib et pickle sécurisé, monitorez drift avec partial_fit, déployez via Flask APIs sur datasets production-like, réalisez un projet final end-to-end, obtenez un portfolio concret avec dashboards de performance qui impressionnent vos recruteurs.