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

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Maîtriser XGBoost : Modélisation avancée pour la Data Science

Réf. : CCX718
8 personnes max.
À partir de 3500 € HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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

  • Comprendre le fonctionnement et les principes de XGBoost
  • Maitriser l’installation, l’utilisation et la configuration du package XGBoost en Python
  • Savoir préparer, nettoyer et transformer les données pour XGBoost
  • Réaliser des tâches de régression et de classification avec XGBoost
  • Optimiser les performances des modèles par le tuning d’hyperparamètres et la validation croisée
  • Interpréter et valoriser les résultats grâce à l’explicabilité et à l’évaluation robuste
  • Utiliser XGBoost sur des cas concrets et des volumes importants de données
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, vos modèles prédictifs sous-performent gravement, avec une précision moyenne inférieure de 25% à celle des experts.

  • Les entreprises perdent ainsi en moyenne 150 000 € par projet en décisions erronées et opportunités manquées, 70% des échecs en modélisation avancée étant liés à un tuning inadapté.

  • Votre carrière stagne : relégué aux tâches basiques, vous laissez les concurrents data scientists dominer les promotions et budgets.

  • Chaque trimestre sans compétences avancées creuse l'écart, menaçant la compétitivité de votre équipe face à l'explosion des données.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux de XGBoost et préparation des données

Présentation de XGBoost et de son histoire. Principe du boosting par gradient, différences avec Random Forest, introduction à la librairie Python. Types de problèmes traités. Préparation et nettoyage des jeux de données, gestion des variables manquantes, transformation et encodage. Manipulation de XGBoost DMatrix. Premiers essais de modèles simples de classification et régression. Exemples pratiques pas à pas.

Module 2Paramétrage, entraînement et optimisation des modèles XGBoost

Présentation détaillée des principaux hyperparamètres de XGBoost (max_depth, learning_rate, n_estimators, subsample, colsample_bytree, etc.) et leurs effets. Mise en place de la validation croisée automatique et du Grid Search pour l’optimisation. Identification et gestion du sur-apprentissage. Utilisation des métriques d’évaluation adaptées (AUC, accuracy, log-loss, RMSE). Exercices pratiques avec tuning avancé et interprétation des résultats.

Module 3Explicabilité, applications avancées & déploiement

Explicabilité des modèles XGBoost (importance des variables, SHAP, visualisation). Prévention et analyse du surapprentissage, gestion des données déséquilibrées, techniques avancées de preprocessing pour XGBoost. Exemples sectoriels (finance, santé, industrie). Export, sauvegarde et déploiement d’un modèle XGBoost en production. Bonnes pratiques pour passage à l’échelle (big data). Cas pratiques et mini-projets fil rouge tout au long de la journée.

Méthode d'évaluation

  • Réalisation d'un mini-projet d'application réel avec rapport d’explicabilité
  • Quiz de validation des acquis en fin de session
  • Correction collective des exercices durant la formation

Méthode d'apprentissage

  • Alternance d'exposés théoriques et de mises en pratique sur ordinateur
  • Exercices d’application issus de cas concrets en entreprise
  • Supports de cours détaillés, scripts Python fournis et jeux de données pédagogiques

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser XGBoost : Modélisation avancée pour la Data Science 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 Maîtriser XGBoost : Modélisation avancée pour la Data Science, 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 XGBoost : Modélisation avancée pour la Data Science 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 Maîtriser XGBoost : Modélisation avancée pour la Data Science ?+
Le tarif est de 3500 € HT par participant. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Maîtriser XGBoost : Modélisation avancée pour la Data Science ?+
La formation dure 3 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 ?+
Bases en Python, connaissance de l’apprentissage supervisé, notions en machine learning
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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