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 - Maîtrisez le ML pratique en Python sont : Maîtrise de Python, utilisation avancée de NumPy et Pandas, bases en statistiques et premiers modèles ML.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation scikit-learn - Maîtrisez le ML pratique en Python est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation scikit-learn - Maîtrisez le ML pratiqu... | 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 - Maîtrisez le ML pratique en Python 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 - Maîtrisez le ML pratique en Python, 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 - 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.

Objectifs de la formation

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 de la formation

Module 1Préprocessing 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 2Modèles 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 3Évaluation 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 4Non 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 5Tuning 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.