Décrivez votre besoin, recevez en 3 min un parcours sur mesure et un devis pré-rempli. Un RDV 100 % gratuit avec un conseiller.
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
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.
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.
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.
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.
La formation Maîtriser XGBoost : Modélisation avancée pour la Data Science 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.
Pour le bon déroulement de la formation Maîtriser XGBoost : Modélisation avancée pour la Data Science, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser XGBoost : Modélisation avancée pour la Data Science s'effectue à travers :
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.
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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopi
Data ScienceQualiopiDéveloppement WebQualiopi
Développement WebQualiopiDéveloppement WebQualiopiDéveloppement WebQualiopi
Développement WebQualiopi
Développement WebQualiopiLangages de ProgrammationQualiopi
Langages de ProgrammationQualiopi
Langages de ProgrammationQualiopi
Langages de ProgrammationQualiopiLangages de ProgrammationQualiopi
Langages de ProgrammationQualiopi
Automatisation & RPAQualiopi
Automatisation & RPAQualiopi
Automatisation & RPAQualiopiAutomatisation & RPAQualiopi
Automatisation & RPAQualiopiAutomatisation & RPAQualiopi30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.
