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Formation scikit-learn - Maîtrisez le ML pratique en Python

Fiche créée le 27 juillet 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

5 500 € HT

5 journées
présentiel
10 personnes max.

Demander un devis Voir le programme

Réf. : ATJ487

10 personnes max.

5 500 € HT

Tarif intra-entreprise : à partir de 9 900 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

5 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans cette formation scikit-learn intermédiaire, vos modèles perdent jusqu'à 40% de précision faute de preprocessing optimal, gaspillant des semaines en debugging manuel sur des datasets sales.
Les data teams concurrentes déploient 3x plus vite grâce à des pipelines automatisés, captant 25% de parts marché en plus via des prédictions fiables.
Risquez-vous l'obsolescence face à l'IA générative ?
70% des data scientists rapportent des retards projets dus à un tuning approximatif, coûtant 15k€/mois en opportunités manquées.
Maîtrisez scikit-learn maintenant pour booster ROI de 200% sur vos initiatives ML, évitez les pièges courants et alignez-vous sur les standards industriels.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 637 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP et Vanatome. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation scikit-learn

Maîtriser le préprocessing et l'ingénierie des features avec scikit-learn
Implémenter et évaluer des modèles supervisés performants
Appliquer des algorithmes non supervisés pour l'exploration de données
Optimiser les hyperparamètres via GridSearch et RandomizedSearch
Construire des pipelines end-to-end pour des workflows ML automatisés
Déployer des modèles scalables avec scikit-learn en production

Programme scikit-learn : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Préprocessing et features : nettoyer et transformer vos datasets avec scikit-learn

Plongez dans les outils scikit-learn pour scaler, encoder et imputer vos données, manipulez Imputer, StandardScaler et OneHotEncoder sur datasets réels, réalisez des exercices pratiques sur Kaggle, construisez vos premiers pipelines pour automatiser le flux, gagnez en efficacité immédiate et préparez des données prêtes pour le ML.

Module 2 : Modèles supervisés : régression et classification avec scikit-learn

Découvrez LinearRegression, DecisionTree et RandomForest, entraînez des modèles sur cas concrets comme la prédiction de prix immobiliers, évaluez avec metrics comme RMSE et accuracy, codez des scripts complets en Jupyter, testez sur données de validation, acquérez des compétences pour résoudre des problèmes business réels dès demain.

Module 3 : Évaluation et validation : cross-validation et métriques avancées scikit-learn

Maîtrisez KFold, StratifiedKFold et metrics comme ROC-AUC, Precision-Recall, analysez la courbe d'apprentissage sur datasets variés, détectez l'overfitting via Learning Curves, pratiquez des exercices interactifs, produisez des rapports visuels avec matplotlib, boostez la fiabilité de vos modèles pour des décisions data-driven solides.

Module 4 : Non supervisé : clustering et réduction dimensionnelle scikit-learn

Explorez KMeans, DBSCAN et PCA pour segmenter clients ou visualiser high-dim data, appliquez sur datasets e-commerce réels, évaluez avec Silhouette Score, codez des notebooks collaboratifs, générez des insights actionnables, transformez vos données brutes en opportunités business via des méthodes puissantes et accessibles.

Module 5 : Tuning et pipelines : optimisez et déployez avec scikit-learn

Construisez des Pipeline complets avec ColumnTransformer, tunez hyperparams via GridSearchCV, intégrez avec joblib pour le déploiement, simulez un projet end-to-end sur churn prediction, exportez vos modèles prêts pour prod, repartez avec un portfolio concret et des skills pour scaler vos projets ML en équipe.

Comment sont évalués les acquis en scikit-learn

Quiz interactifs quotidiens sur les concepts clés
Exercices pratiques notés avec feedback personnalisé
Projet final en équipe sur dataset réel, restitution orale
Certification Qualiopi délivrée sur compétences acquises

Méthode pédagogique de la formation scikit-learn

70% pratique en ateliers Jupyter sur cas business réels
30% théorie avec démos live et retours d'expérience
Petits groupes de 10 max pour un suivi individualisé

Modalités d'accès à la formation scikit-learn

La formation Formation scikit-learn - Maîtrisez le ML pratique en Python 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 - Maîtrisez le ML pratique en Python, 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 - Maîtrisez le ML pratique en Python 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, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

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.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google

★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien BiancoDirectrice Formation

AFCI

★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut AiméDirecteur Général

INGETIS

★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud ParadisResponsable pédagogique

École IT

Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation scikit-learn

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.

Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable

Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

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

M'inscrire et offrir un kit

FAQ

Questions fréquentes sur scikit-learn

Que sait-on faire à l'issue de la formation scikit-learn ?+

Les participants savent maîtriser le préprocessing et l'ingénierie des features avec scikit-learn, implémenter et évaluer des modèles supervisés performants et appliquer des algorithmes non supervisés pour l'exploration de données. Ce sont les objectifs annoncés du parcours scikit-learn de niveau Intermédiaire, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation scikit-learn ?+

Jour 1 : Préprocessing et features : nettoyer et transformer vos datasets avec scikit-learn. Jour 2 : Modèles supervisés : régression et classification avec scikit-learn. Jour 3 : Évaluation et validation : cross-validation et métriques avancées scikit-learn. Jour 4 : Non supervisé : clustering et réduction dimensionnelle scikit-learn. Jour 5 : Tuning et pipelines : optimisez et déployez avec scikit-learn. Le parcours scikit-learn se déroule sur 5 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation scikit-learn sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur quiz interactifs quotidiens sur les concepts clés, exercices pratiques notés avec feedback personnalisé et projet final en équipe sur dataset réel, restitution orale. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours scikit-learn, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation scikit-learn ?+

La formation scikit-learn coûte 5 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 9 900 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. Le devis détaillé, envoyé sous 24 h, ajuste le montant au format et à l'adaptation du programme à votre contexte.

Quelle est la durée de la formation scikit-learn ?+

5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.

La formation scikit-learn est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation scikit-learn éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.

Faut-il des prérequis pour suivre la formation scikit-learn ?+

Maîtrise de Python, utilisation avancée de NumPy et Pandas, bases en statistiques et premiers modèles ML.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation scikit-learn ?+

Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation. Learni est certifié Qualiopi et prépare le cas échéant à une certification tierce, qu'il ne délivre pas lui-même.

Learni fournit-il le matériel pour la formation scikit-learn ?+

Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour chaque participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.

Votre formation professionnelle partout