Formation Python - Initiation au Machine Learning avec Scikit-Learn
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Découvrez les bases du machine learning avec Scikit-Learn et Python : modèles prédictifs, classification, régression et évaluation des performances.
Objectifs de la formation
- Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning
- Manipuler et préparer des données pour l'apprentissage automatique
- Mettre en œuvre des algorithmes de classification et de régression
- Évaluer et améliorer la performance d’un modèle
- Utiliser Scikit-Learn pour construire un projet complet de machine learning
Prérequis à la formation
- Connaissances de base en Python
- Notions en mathématiques (statistiques, algèbre linéaire souhaitées)
- Savoir manipuler des données avec Pandas
Notre plan de formation
Ce plan peut être adapté à votre demande en formation sur mesure INTRA.Module 1 : Introduction au Machine Learning
- Définition et cas d’usage du machine learning
- Apprentissage supervisé vs non supervisé
- Présentation de Scikit-Learn
- Nettoyage, normalisation et encodage des données
- Séparation jeu d'entraînement/test
- Utilisation de Pandas et NumPy
- Régression logistique
- Arbres de décision
- k-plus proches voisins (KNN)
- Régression linéaire simple et multiple
- Évaluation avec MSE, R²
- Sélection de caractéristiques
- Validation croisée
- Courbes ROC et matrices de confusion
- Optimisation des hyperparamètres avec GridSearch
- Application sur un jeu de données réel
- Construction d’un pipeline complet
- Analyse et interprétation des résultats
La certification Qualiopi atteste de l'engagement de notre collectif envers l'excellence de nos prestations de formation.
Vous pouvez accéder au certificat en téléchargement via ce lien :
Téléchargez notre certificat Qualiopi
Informations complémentaires sur nos formations
Modalités pédagogiquesNous favorisons un apprentissage avec des apports théoriques et des exercices sous forme de travaux pratiques (mise en situation, cas pratiques ...), contrôle continu et qcm pour favoriser l'apprentissage et atteindre les objectifs.
Modalités d'inscriptionInscription possible à tout moment, sous réserve de place disponible, en nous contactant au 0805 691 308. Un délai de rétractation de 14 jours s'applique.
Outils et supportsNous précaunisons l'utilisation de votre propre ordinateur pour les formations qui ont lieu en présentiel et à distance. Un poste de travail est disponible pour les formations en présentiel. Le support de cours est transmis par le formateur.
Modalités de formation à distance (FOAD)Les formations à distance se déroule en « classe virtuelle », avec un logiciel de visio-conférence, permettant de vous former dans toute la France depuis votre lieu de travail. Notre outils de visio-conférence favorise l'apprentissage avec des outils comme le partage de la caméra, partage d'écran, un tableau blanc, un espace de dialogue par message, la possibilité pour l'apprenant de « lever la main » pour interpeller le formateur, le partage de fichiers (cours, travaux pratiques ...) et l'enregistrement des sessions pour revoir le cours.
Modalités d'évaluationAvant la formation
Un audit gratuit et sans engagement est établi notre formateur référent. Un test d'autopositionnement avant l'entrée en formation est envoyé.
Au cours de la formation
Travaux pratiques, mises en situation réel, quiz ... pour valider l'appropriation et la compréhension de chaque notion abordée en formation par les participants.
Après la formation
Une attestation de formation et un certificat de réalisation, reprenant l'ensemble des informations de la formation est remise aux stagiaires.
Un certificat est remis au stagiaire après le passage de la certification.
En fin de formation un questionnaire de satisfaction est à remplir par le stagiaire pour nous permettre d'améliorer notre offre.
Modalités particulièresNous adaptons les outils et réseaux nécessaires afin d'accueillir, accompagner et former les publics en situation de handicap. avec une adaptation possible du rythme pédagogique et des modalités d'évaluation.Renseignez-vous auprès de la personne référente : Mickael Masset au téléphone 01 83 64 34 37.
