Optimiser les performances métiers avec le Machine Learning en Python : programme complet | Prepadiplomes

De la théorie à la pratique : Optimiser les performances métiers avec le Machine Learning en Python met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation d'une journée permet aux participants de comprendre comment implémenter des modèles de Machine Learning adaptés aux besoins métiers grâce à Python. Elle couvre les étapes clés du projet : de la collecte des données à l'évaluation des performances, en passant par le prétraitement et le choix des algorithmes. Les cas pratiques s'appuient sur des jeux de données réels et des outils industriels. L'objectif est de fournir aux équipes les compétences nécessaires pour déployer rapidement des solutions automatisées et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Objectifs

• Comprendre les principes fondamentaux du Machine Learning et ses applications métiers", "Savoir préparer et nettoyer des données pour un projet ML", "Maîtriser les algorithmes de base et leur sélection en fonction du problème", "Implémenter un modèle simple avec scikit-learn et évaluer ses performances", "Identifier les étapes de déploiement et d'intégration dans un outil existant"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux du Machine Learning et préparation des données", "content": "Introduction au Machine Learning : supervised, unsupervised, reinforcement learning. Présentation des bibliothèques Python (pandas, numpy, matplotlib). Méthodes de collecte et de nettoyage des données. Techniques de visualisation pour l'exploration. Étude de cas : analyse d'un jeu de données réel et identification des variables clés. Exercice pratique : préprocessing complet sur un dataset métier.", "duration_hours": 7}, {"module": "Sélection et entraînement des modèles", "content": "Classification et régression : distinction et cas d'usage. Présentation des algorithmes populaires (régression logistique, forêts aléatoires, SVM). Méthodes de validation (cross-validation, métriques d'évaluation). Technique

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).