Vous souhaitez suivre cette formation ?

Contactez-nous ! Un expert vous recontactera dans les plus brefs délais.

Les 4 derniers articles du blog

Comment Utiliser Gemini dans la Formation Professionnelle en 2025 ?

Découvrez comment l'IA Gemini de Google transforme la formation professionnelle en 2025 : gain de temps, personnalisation, efficacité pédagogique et adaptabilité aux besoins évolutifs des entreprises.

Allan Busi

30 juin 202414 min

Comment réussir ses études supérieures en 2025 ? Méthodes, outils et tendances

Découvrez les clés de la réussite dans les études supérieures en 2025 : méthodes innovantes, outils numériques, soft skills et évolutions pédagogiques incontournables pour maximiser vos chances d'épanouissement.

Allan Busi

30 juin 202413 min

Quel sera l'impact sur l'avenir de l'emploi en 2025 ?

Découvrez comment l'avenir de l'emploi en 2025 sera affecté par l'innovation technologique, la transition écologique, la mutation des compétences et l'émergence de nouveaux métiers.

Allan Busi

30 juin 202412 min

Quelles seront les 10 pédagogies incontournables en 2025 ?

Découvrez les 10 méthodes pédagogiques les plus innovantes et efficaces qui vont façonner la formation professionnelle en 2025.

Allan Busi

30 juin 202412 min

Voir tous les articles

Objectifs de la formation

Comprendre l'écosystème Scikit-learn pour le machine learning

Appliquer les principales méthodes de classification, de régression et de clustering avec Scikit-learn

Mettre en œuvre des pipelines de traitement de données et de modélisation

Évaluer et optimiser les modèles de machine learning

Déployer et automatiser des workflows de machine learning reproductibles

Programme

Jour 1Introduction au Machine Learning et à Scikit-learn

Panorama du machine learning, présentation de Scikit-learn, installation et découverte de l’écosystème, exploration des datasets intégrés, pipeline typique de machine learning (préparation, modélisation, évaluation), prise en main de Jupyter Notebook pour les exercices.

Jour 2Préparation des Données et Méthodes de Classification

Nettoyage et transformation des données avec Scikit-learn, techniques d’imputation, encodage des variables, standardisation et normalisation, séparation jeu d’entraînement/test, implémentation des algorithmes de classification (régression logistique, SVM, k-NN, arbres de décision), mesures de performance (précision, rappel, F1-score), courbe ROC, validation croisée.

Jour 3Régressions, Clustering et Optimisation de Modèles

Régression linéaire et polynomiale, régression Ridge/Lasso, introduction au clustering (k-means, DBSCAN), évaluation des clusters, construction de pipelines, recherche d’hyperparamètres (GridSearchCV, RandomizedSearchCV), gestion du surapprentissage et sous-apprentissage, introduction à l’export et au déploiement de modèles. Cas pratique : pipeline end-to-end sur un jeu de données réel.

Méthode d'évaluation

QCM de validation des connaissances
Mini-projets sur des datasets publics encadrés tout au long de la formation
Présentation orale d’un mini-projet lors de la dernière session

Méthode d'apprentissage

Cours interactif en visioconférence
Démonstrations live sur Jupyter Notebook
Exercices pratiques progressifs à chaque module
Études de cas concrets et datasets réels
Accès à un support de cours numérique et exemples de code

Chargement en cours...

Vous souhaitez suivre cette formation ?

Les 4 derniers articles du blog

Comment Utiliser Gemini dans la Formation Professionnelle en 2025 ?

Comment réussir ses études supérieures en 2025 ? Méthodes, outils et tendances

Quel sera l'impact sur l'avenir de l'emploi en 2025 ?

Quelles seront les 10 pédagogies incontournables en 2025 ?

Maîtriser Scikit-learn : Formation Pratique au Machine Learning en Python

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

Ces formations pourraient vous plaire

Maîtriser Scikit-learn : L'essentiel du Machine Learning pour les professionnels

Maîtriser l'Analyse et la Modélisation de Données avec Scikit-learn

Maîtriser le Machine Learning avec Scikit-learn : Fondamentaux et Pratiques

Maîtriser FastAI : De l’Initiation au Déploiement en Machine Learning