🎁Azure · AWS · Google — 1 certification offerte par personne formée, jusqu'à 360 €.En profiter →
← Retour

Formation Scikit-learn - Optimiser pipelines ML en production

Réf. : CJD777
10 personnes max.
4200€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
présentiel

Partagez en 2 clics

EquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnovEquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnov

Objectifs de la formation

  • Maîtriser pipelines Scikit-learn pour workflows ML professionnels certifiants
  • Optimiser hyperparamètres via GridSearchCV et RandomizedSearchCV en entreprise
  • Implémenter ensembles avancés Random Forest et stacking pour prédictions précises
  • Développer feature engineering expert avec PolynomialFeatures et SelectKBest
  • Évaluer modèles via métriques cross-validation et ROC-AUC professionnels
  • Déployer applications Scikit-learn scalables en production certifiante
  • Gérer clustering hiérarchique et réduction dimension TSNE pour data complexe

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 expertise Scikit-learn, pipelines ML manuels font perdre 40% temps data teams sur tuning, coûts erreurs prédictives atteignent 25% CA e-commerce via faux positifs churn.

  • 68% projets ML corporate échouent par modèles non scalables, selon Gartner 2024, impactant promotions data scientists.

  • Entreprises rivales déploient 2x plus vite, creusant écarts compétitifs.

  • Chaque trimestre sans compétences expertes expose risques incidents data coûteux millions, freinant innovation business.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Pipelines Scikit-learn : workflows automatisés (Pipeline, ColumnTransformer, preprocessing)

Plongez dans la conception de pipelines complets Scikit-learn pour enchaîner preprocessing, feature selection et modélisation en flux unique, exercices pratiques sur datasets business réels comme churn client ou prédiction ventes, maîtrise ColumnTransformer pour données mixtes numériques/catégorielles, validation croisée automatisée avec scoring personnalisé, génération rapports performance détaillés et itérations rapides pour booster productivité équipe data en entreprise.

Module 2Optimisation Scikit-learn : hyperparamétrage et ensembling (GridSearchCV, RandomForest, stacking)

Explorez tuning expert hyperparamètres via GridSearchCV et RandomizedSearchCV sur grands datasets, mise en œuvre ensembles puissants RandomForestClassifier et GradientBoosting pour surpasser baselines simples, exercices stacking personnalisé avec VotingClassifier sur cas fraud detection, analyse sensibilité paramètres via learning curves, optimisation parallélisée pour gains temps significatifs, production modèles robustes prêts production et comparaison métriques pour compétences ML certifiantes en contexte professionnel.

Module 3Déploiement Scikit-learn : scaling production (joblib, Docker, monitoring modèles)

Maîtrisez persistance modèles via joblib et pickle pour déploiements rapides, intégration Scikit-learn dans APIs Flask avec prédictions temps réel sur serveurs cloud, exercices conteneurisation Docker pour scalabilité, mise en place monitoring drift data avec Alibi-Detect, tests A/B sur pipelines live, génération livrables déployables incluant scripts CI/CD basiques, focus sécurité et gouvernance ML pour conformité RGPD en entreprise, valorisation compétences expertes via projet fil rouge optimisé.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert validation acquis Scikit-learn fin formation
  • Évaluation continue exercices pipelines et tuning pratiques
  • Soutenance projet fil rouge modèle ML déployé formateur

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés formateur expert data science actif
  • Exercices pratiques cas entreprise machine learning réels
  • Projet fil rouge pipelines Scikit-learn progressif
  • Support cours complet ressources Jupyter remis participants

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Scikit-learn - Optimiser pipelines ML en production 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Scikit-learn - Optimiser pipelines ML en production, 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 pipelines ML en production 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
★★★★★

« 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
★★★★★

« 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
Voir tous les avis
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.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
WhatsApp