Machine Learning appliqué avec Python– 2 jours
🎯 Objectifs
- Comprendre les fondements théoriques du Machine Learning
- Apprendre à développer des modèles machine learning sur des datasets réels
- Comprendre l’ensemble du cycle projet data, du nettoyage à la restitution
- Savoir utiliser les principales API de data-science pour des cas métiers concrets et augmenter sa productivité
- Ouvrir la boîte noire des algorithmes performants grâce à l’explicabilité
- Construire et restituer un projet ML complet orienté métier
👥 Public
Ingénieurs, développeurs, analystes data, chefs de projet technique, profils ayant une première culture Python.
📚 Programme sur 2 jours
🔹 Jour 1, les fondamentaux
- Introduction au Machine Learning et au cycle projet data
- Explorer ses données avec l’eco-système Python Data: Pandas, Skore, Skrub, Matplot, Seaborn, etc
- Préparation des données, construction et sélection de variables: l’essentiel du feature engineering
- Classification et régression : applications sur cas métier réel
- Des modèles linéaires simples aux modèles non linéaires (SVM, modèles d’ensemble) et premières comparaisons de performances
🔹 Jour 2, approfondissement et interprétabilité
- Déjouer les pièges de l’apprentissage pour obtenir un modèle optimal, combattre le sur-apprentissage
- Sélection de modèles et validation croisée
- Ouvrir et interpréter les boîtes noire du Machine Learning. Importance des variables, toolbox spécialisées
- Projet fil rouge : du notebook à la présentation business
🕐 Format
- Durée : 2 jours (14h)
- Modalité : distanciel (visio) ou présentiel
- Groupe : 5 à 12 participants
💶 Tarif
- 1290€ HT / personne (inter-entreprises)
- Sur devis pour session intra / groupe dédié
📩 S’inscrire
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