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

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Formation scikit-learn Expert - Optimisez pipelines ML avancés

Réf. : WPG607
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

  • 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.
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

  • Sans maîtrise experte de scikit-learn, vos pipelines gaspillent 40% de temps en préprocessing manuel, vos modèles perdent 20-30% de précision faute de tuning avancé, comme 70% des data scientists juniors qui échouent en production.

  • Risque de surcoûts cloud x3 pour recalages, turnover équipe +25% par frustration, et opportunités manquées face à la concurrence IA.

  • Investissez 28h pour ROI x10 en efficacité, évitez les 50k€ annuels de pertes modélisation inefficace.

Kheireddin KADRI
Kheireddin KADRI

Formateur Learni · Expert Data & IA

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

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.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens
  • Projets pratiques par jour
  • Projet final certifiant
  • Feedback pair-programming

Méthode d'apprentissage

  • Projets réels sur datasets Kaggle
  • Exercices Jupyter hands-on
  • Cas d'études industriels
  • Simulations production

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

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

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, Pôle emploi et FNE-Formation. 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 Expert - Optimisez pipelines 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 Expert - Optimisez pipelines 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 et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise de Python, NumPy, Pandas, bases de scikit-learn et machine learning supervisé/non supervisé.
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

Cette formation dans votre ville

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