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Formation scikit-learn - Maîtrisez le ML pratique en Python

Réf. : ATJ487
10 personnes max.
5500 € 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
5 journées
présentiel

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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

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 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.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

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.

Méthode d'évaluation

  • 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 d'apprentissage

  • 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, méthodes et moyens pédagogiques

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, 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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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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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.

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
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