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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 Automatisation & Productivité à Bordeaux en Juillet 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi
1 juil. 20268 min de lectureBordeaux
Formation Développement Informatique à Vitry-sur-Seine en Avril 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 avr. 20268 min de lectureVitry-sur-SeineFormation Intelligence Artificielle à Marseille en Août 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 août 20268 min de lectureMarseilleDécouvrez un plan complet pour booster votre fluidité orale en anglais grâce à Learni, la plateforme IA innovante. Méthodes prouvées, exercices quotidiens et tendances 2026 pour des résultats rapides.
Allan Busi1 avr. 202612 min de lectureNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise experte de scikit-learn, vos modèles perdent 25-40% de précision en production, entraînant des pertes financières estimées à 50k€/an pour une équipe data moyenne, décisions business erronées sur churn ou fraude, tuning manuel chronophage x3 le temps, obsolescence face à concurrents IA-agiles, pipelines buggés causant downtimes 15% des déploiements, compétitivité érodée par algorithmes sous-optimaux, frustration d'équipes bloquées sur hyperparams non tunés.
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.
Pour garantir la qualité de la formation Formation scikit-learn - Optimisez vos modèles ML avancés, 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 - Optimisez vos modèles ML avancés 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.
Plongez dans la construction de pipelines complexes, intégrez transformers personnalisés pour preprocessing expert, manipulez datasets réels via exercices interactifs, testez la robustesse sur cas business concrets comme la prédiction client, générez livrables optimisés prêts à scaler, boostez votre efficacité en enchaînant transformations fluides.
Apprenez à tuner précisément avec GridSearchCV et RandomizedSearchCV sur grands datasets, explorez espaces paramétriques via ateliers pratiques, appliquez Bayesian Optimization pour accélérer, validez sur benchmarks réels comme Kaggle, produisez rapports d'optimisation détaillés, transformez vos modèles sous-optimaux en champions performants.
Maîtrisez ensembles avancés avec stacking et voting classifiers, intégrez XGBoost dans pipelines scikit-learn, déployez via joblib et APIs Flask sur cas d'entreprise, simulez production avec monitoring drift, créez scripts Dockerisés, livrez modèles scalables et monitorés pour impact immédiat.
10 personnes max.
3150 € HT / par personne
21 heures
présentielPublic
Data Scientists, Machine Learning Engineers, analystes data avancés en quête de montée en compétences sur scikit-learn.
Prérequis
Maîtrise avancée de Python, pandas, NumPy, algorithmes ML de base et utilisation intermédiaire de scikit-learn.
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intermédiaire
5 250,00 €35 heures
présentiel10 pers. max.avancé2 100,00 €14 heuresprésentiel10 pers. max.expert4 200,00 €28 heuresprésentiel10 pers. max.intermédiaire1 050,00 €7 heuresdistanciel10 pers. max.
