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

Réf. : DEA975
8 personnes max.
3300 € 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
3 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Comprendre les concepts de base du machine learning supervisé et non supervisé
  • Installer et prendre en main la bibliothèque Scikit-learn
  • Préparer et manipuler vos jeux de données pour les modèles de Scikit-learn
  • Implémenter, ajuster et évaluer des modèles prédictifs avec Scikit-learn
  • Utiliser les pipelines pour l’automatisation des tâches de machine learning
  • Optimiser les hyperparamètres grâce à la validation croisée
  • Interpréter les résultats et éviter les pièges classiques du sur-apprentissage

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 Scikit-learn, vos projets de Machine Learning multiplient les erreurs de modélisation, gaspillant jusqu'à 40 % du temps de développement en débogage inutile.

  • Les entreprises perdent en moyenne 150 000 € par an en décisions business erronées dues à des prédictions inexactes, avec 85 % des échecs de projets ML attribués à une mauvaise implémentation des algorithmes.

  • Cette lacune expose les analystes et data scientists à un risque de retard concurrentiel majeur, menaçant promotions et survie de l'entreprise face à des rivaux agiles.

  • Chaque trimestre sans compétences solides en Scikit-learn creuse un écart irrattrapable en performance data.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Découverte de Scikit-learn & Principes fondamentaux du Machine Learning

Introduction au machine learning, présentation de Scikit-learn, installation et environnement de travail, exploration de la documentation, structure de la bibliothèque. Premières manipulations de jeux de données : chargement, nettoyage, transformation. Introduction aux tasks supervisés vs non-supervisés. Exercices pratiques d’importation et de preprocessing de données réelles.

Module 2Construction et évaluation de modèles prédictifs

Apprentissage supervisé avec Scikit-learn : classification (Régression logistique, k-Nearest Neighbors, SVMs), régression (Régression linéaire, Decision Trees). Mesures de performance : précision, rappel, courbe ROC, RMSE, cross-validation. Prise en main des pipelines Scikit-learn pour automatiser la préparation et l’entraînement des modèles. Études de cas pratiques pour classification et régression. Visualisation des résultats et interprétation. Initiation à l’apprentissage non supervisé (Clustering, PCA).

Module 3Optimisation, pipelines avancés et bonnes pratiques

Optimisation des hyperparamètres avec GridSearchCV et RandomizedSearchCV. Prévention du sur-apprentissage et validation croisée avancée. Utilisation des pipelines complexes pour intégrer preprocessing, sélection de variables, entraînement et prévisions dans un flux automatisé. Bonnes pratiques pour projets en production avec Scikit-learn : sauvegarde des modèles, reproductibilité, gestion des versions. Travaux pratiques sur l’ensemble du pipeline, du data cleaning au déploiement du modèle. Évaluation collective sur la conception et l’entraînement d’un modèle complet à partir d’un jeu de données métier.

Méthode d'évaluation

  • QCM en fin de formation validant les acquis sur Scikit-learn et le machine learning
  • Etude de cas fil rouge tout au long de la formation
  • Retour individuel sur les manipulations et les solutions proposées

Méthode d'apprentissage

  • Alternance de théorie et d’ateliers pratiques sur des jeux de données réels
  • Travaux dirigés pas à pas, avec correction collective
  • Accessibilité permanente au support de formation, code source et ressources complémentaires

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

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