Jour 1 — Pipelines robustes
- Préparation des données
- ColumnTransformer et Pipeline
- Classification et régression
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Formations techniques
Formation Scikit-learn
Passez du notebook expérimental à un pipeline Machine Learning fiable.
Dates sur mesure
Vous avez une autre période en tête ?
Indiquez-moi vos disponibilités dans le formulaire : j’étudierai avec vous la possibilité d’organiser cette formation aux dates qui conviennent à votre équipe.
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Objectifs
Ce que vous apprendrez
- Construire des pipelines de préparation et de modélisation
- Choisir des métriques cohérentes avec le besoin métier
- Optimiser un modèle sans contaminer les données de validation
- Interpréter et rendre reproductibles les résultats
Prérequis
- Python et manipulation de données avec pandas
- Bases du Machine Learning
Public concerné
Data analysts, data scientists juniors, développeurs Python et ingénieurs
Programme
2 jours de progression guidée et de pratique
Chaque partie combine explications, démonstrations, exercices et mise en application.
Jour 2 — Évaluation et optimisation
- Validation croisée
- Recherche d’hyperparamètres
- Interprétation et sauvegarde du pipeline
À l’issue de la formation
Des compétences directement mobilisables
- Créer un pipeline réutilisable
- Comparer plusieurs modèles correctement
- Préparer un modèle pour son industrialisation
Votre projet
Proposer des dates pour votre équipe
Organiser cette formation pour vous ou votre équipe
Formation dans les locaux de votre entreprise partout en France, ou en visioconférence. Le programme peut être adapté à votre équipe.