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Formation XGBoost - Optimiser modèles prédictifs en entreprise

Réf. : OGQ414
10 personnes max.
5600€ 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
4 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser XGBoost pour développer des modèles prédictifs professionnels ultra-performants
  • Optimiser hyperparamètres XGBoost dans des contextes entreprise certifiants
  • Implémenter feature engineering avancé avec XGBoost pour gains de précision
  • Déployer XGBoost en production avec monitoring et scalabilité
  • Concevoir pipelines end-to-end intégrant XGBoost pour compétitivité business
  • Analyser interprétabilité modèles XGBoost via SHAP et LIME
  • Développer compétences certifiantes en XGBoost pour projets data-driven

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 XGBoost, vos modèles perdent 25% en précision moyenne, entraînant 40% de faux positifs en détection fraude et millions d'euros gaspillés annuellement.

  • Les data teams sans expertise XGBoost passent 35% plus de temps en tuning manuel, retardant les insights business critiques de semaines.

  • En 2024, 68% des postes data senior exigent XGBoost, écartant les profils non certifiés et freinant promotions.

  • Chaque projet non optimisé creuse l'écart concurrentiel, avec 52% des entreprises rapportant pertes marché dues à ML obsolète.

  • Agissez pour transformer ces risques en avantages compétitifs durables.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux XGBoost : architecture avancée et installation optimisée (Python, GPU, Dask)

Plongez dans l'architecture interne de XGBoost pour datasets massifs, installez l'environnement avec accélération GPU via CUDA, configurez Dask pour le traitement distribué, réalisez vos premiers modèles sur cas concrets d'entreprise comme la prédiction churn, enchaînez exercices pratiques de cross-validation personnalisée, produisez rapports de performance initiaux et optimisez les premières itérations pour une précision immédiate.

Module 2Tuning XGBoost : hyperparamètres et optimisation automatisée (Optuna, Ray Tune)

Maîtrisez le tuning exhaustif des hyperparamètres XGBoost avec Optuna pour explorer des espaces massifs, intégrez Ray Tune pour tuning distribué sur clusters, testez sur benchmarks Kaggle réels adaptés à l'entreprise, analysez impacts via métriques avancées comme AUC-ROC et log-loss, développez scripts automatisés réutilisables, générez visualisations comparatives et déployez votre premier modèle tuné avec gains de 15-20% en précision prouvés.

Module 3Feature engineering XGBoost : techniques avancées et pipelines (SHAP, embeddings)

Concevez feature engineering expert pour XGBoost en extrayant embeddings de données textuelles et temporelles, intégrez SHAP pour interprétabilité fine des features, construisez pipelines automatisés avec ColumnTransformer et custom transformers, appliquez sur projets business comme détection fraude bancaire, réalisez A/B testing de features, produisez dashboards interactifs via Plotly et validez gains en compétitivité via cas d'entreprise concrets.

Module 4Déploiement XGBoost : production, monitoring et scalabilité (Docker, MLflow)

Déployez XGBoost en production via Docker et Kubernetes pour haute disponibilité, intégrez MLflow pour tracking expériences et versioning modèles, configurez monitoring drift avec Evidently AI, simulez charges massives en temps réel, développez API FastAPI pour inférence scalable, testez robustesse sur scénarios d'entreprise critiques, finalisez avec projet fil rouge livrable, audit sécurité et plan de maintenance pour ROI immédiat.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert sur algorithmes XGBoost et optimisation
  • Évaluation pratique via tuning et déploiement projet fil rouge
  • Soutenance orale du pipeline end-to-end devant formateur certifié

Méthode d'apprentissage

  • Cours par formateur expert data science en activité
  • Exercices pratiques sur datasets entreprise réels et Kaggle
  • Projet fil rouge XGBoost progressif sur 4 jours
  • Support de cours complet avec codes sources et ressources

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation XGBoost - Optimiser modèles prédictifs en entreprise 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 XGBoost - Optimiser modèles prédictifs en entreprise, 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 - Optimiser modèles prédictifs en entreprise 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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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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