Organisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h

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Formation XGBoost 2026 - Optimiser les prédictions en machine learning

Réf. : IOU111
10 personnes max.
À partir de 5500 € HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
distanciel

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Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels
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Objectifs de la formation

  • Maîtriser XGBoost 2026 pour développer des modèles prédictifs professionnels
  • Optimiser les hyperparamètres XGBoost en contexte entreprise certifiant
  • Implémenter des pipelines XGBoost scalables pour big data
  • Concevoir des stratégies de boosting avancées avec XGBoost
  • Évaluer et déployer des modèles XGBoost en production sécurisée
  • Développer des compétences certifiantes en XGBoost pour la data science
  • Intégrer XGBoost dans des workflows d'entreprise automatisés
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

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

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 maîtrise de XGBoost 2026, vos modèles perdent 25% de précision en moyenne, entraînant des décisions business erronées coûtant jusqu'à 40% de CA en prédictions défaillantes.

  • Les data teams gaspillent 35% de temps sur des algorithmes sous-optimaux, avec 68% des projets ML échouant en production selon Gartner 2025.

  • Chaque retard creuse l'écart compétitif face aux concurrents boostés, risquant licenciements et stagnation carrière.

  • Investissez maintenant pour des prédictions fiables et scalables.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux XGBoost 2026 : installation et premiers modèles prédictifs (Python, DMatrix)

Installation rapide de XGBoost 2026 dans un environnement Anaconda, création de datasets réels pour data scientists en entreprise, entraînement de premiers modèles de classification et régression avec XGBClassifier et XGBRegressor, exercices pratiques sur des cas concrets comme la prédiction de churn client, visualisation des arbres de décision générés, premiers réglages manuels des hyperparamètres pour booster les performances dès le premier jour.

Module 2Optimisation XGBoost 2026 : hyperparamètres et cross-validation (GridSearch, early stopping)

Exploration approfondie des hyperparamètres clés de XGBoost 2026 comme learning_rate et max_depth, mise en place de validation croisée automatisée avec scikit-learn, utilisation d'early stopping pour éviter le surapprentissage sur datasets volumineux, ateliers pratiques sur optimisation bayésienne avec Optuna, comparaison de scores ROC-AUC avant/après tuning, production de rapports de performance pour projets professionnels certifiants.

Module 3Pipelines avancés XGBoost 2026 : feature engineering et scaling (Pipeline, SHAP)

Construction de pipelines end-to-end intégrant préprocessing avec ColumnTransformer, feature engineering spécifique XGBoost comme interactions et embeddings, interprétabilité des modèles via SHAP et LIME pour explications business, exercices sur datasets Kaggle réels adaptés à l'entreprise, automatisation des workflows avec Dask pour big data, génération de livrables comme dashboards interactifs pour valider les apports en compétences.

Module 4Stratégies ensemblistes XGBoost 2026 : stacking et boosting hybride (LightGBM comparaison)

Implémentation de stacking avec XGBoost 2026 comme base et méta-learner, hybridation avec LightGBM pour performances supérieures, gestion des biais et variance via bagging personnalisé, cas d'usage concrets en finance et e-commerce, ateliers collaboratifs pour modéliser des prédictions temps réel, évaluation comparative chiffrée des gains en précision, préparation de déploiements Dockerisés pour environnements production.

Module 5Déploiement XGBoost 2026 : production et monitoring (FastAPI, MLflow)

Déploiement de modèles XGBoost 2026 via API FastAPI sécurisées, intégration MLflow pour tracking expérimental et versioning, monitoring en temps réel avec Prometheus pour détecter la dérive, exercices finaux sur projet fil rouge entreprise, tests de robustesse sur données imprévues, remise de certificats et plans d'action pour compétences durables, assistance post-formation pour implémentations immédiates.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur XGBoost 2026 et validation des acquis
  • Évaluation par projets pratiques et optimisation de modèles
  • Soutenance du pipeline complet devant le formateur expert

Méthode d'apprentissage

  • Sessions animées par formateurs data scientists en activité
  • Exercices hands-on sur datasets business réels et Kaggle
  • Projet fil rouge progressif avec XGBoost 2026 certifiant
  • Support pédagogique complet et ressources Jupyter en ligne

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation XGBoost 2026 - Optimiser les prédictions en machine learning 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 XGBoost 2026 - Optimiser les prédictions en machine learning, 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 XGBoost 2026 - Optimiser les prédictions en machine learning 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.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★ 4,9 · +100 avis
★★★★★

« 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 Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« 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 Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« 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 Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation XGBoost 2026 - Optimiser les prédictions en machine learning ?+
Le tarif est de 5500 € HT par participant. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation XGBoost 2026 - Optimiser les prédictions en machine learning ?+
La formation dure 5 journées, en distanciel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP (contrat de sécurisation professionnelle) pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise de Python, bases en machine learning avec scikit-learn et statistiques
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
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