Maîtriser le Machine Learning en Python pour l’entreprise : de l’idée au déploiement opérationnel — Formation certifiante | Feursty

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Maîtriser le Machine Learning en Python pour l’entreprise : de l’idée au déploiement opérationnel en fait partie.

Cette formation professionnelle d'une journée s’adresse aux responsables techniques et data analysts souhaitant intégrer le Machine Learning dans leurs processus métier. Elle couvre l’ensemble du cycle de vie d’un projet ML : de la préparation des données à l’évaluation des modèles, en passant par le choix des algorithmes et leur optimisation. Les participants apprendront à utiliser des bibliothèques Python adaptées (scikit-learn, pandas, joblib) et à appliquer des bonnes pratiques pour des solutions reproductibles et maintenables. À l’issue de la session, ils seront capables de justifier le choix d’un modèle et de préparer son intégration dans une infrastructure existante.

Objectifs

• Identifier les cas d’usage pertinents du Machine Learning dans un contexte professionnel", "Préparer et nettoyer des jeux de données pour l’entraînement de modèles", "Sélectionner et entraîner des algorithmes adaptés à un problème métier spécifique", "Évaluer la performance d’un modèle et interpréter ses résultats", "Préparer l’intégration d’un modèle dans une architecture existante"]

Programme

[{"module": "De la donnée au modèle : préparation et entraînement", "content": "Introduction aux étapes clés d’un projet ML. Nettoyage et transformation des données avec pandas : gestion des valeurs manquantes, standardisation, encodage des variables catégorielles. Présentation des algorithmes supervisés (régression, classification) et non supervisés (clustering). Entraînement d’un premier modèle avec scikit-learn : cas pratique sur un jeu de données exemple (prévision de ventes, segmentation client). Évaluation des métriques : précision, recall, matrice de confusion. Bonnes pratiques pour éviter le surapprentissage.", "duration_hours": 3.5}, {"module": "Optimisation et déploiement : rendre le modèle opérationnel", "content": "Optimisation des hyperparamètres avec GridSearchCV et Randomize

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).