Description de la formation
Cette formation vise à maîtriser Scikit-Learn, une bibliothèque essentielle pour le machine learning en Python. Les participants découvriront comment installer, configurer et utiliser Scikit-Learn pour le prétraitement des données, l'apprentissage supervisé et non supervisé, la validation de modèles, et bien plus encore. Des exercices pratiques et des cas concrets permettront d'appliquer les connaissances acquises.
Programme de la formation
Découvrir Scikit-Learn en Python
- Présenter les fonctionnalités de Scikit-Learn.
- Installer et configurer Scikit-Learn.
Prétraiter les Données avec Scikit-Learn
- Gérer les valeurs manquantes et les outliers.
- Normaliser et encoder les données.
Appliquer l’Apprentissage Supervisé avec Scikit-Learn
- Introduire les modèles supervisés (Régression, Classification).
- Entraîner, évaluer et optimiser les modèles.
Explorer l’Apprentissage Non Supervisé avec Scikit-Learn
- Découvrir les techniques de clustering.
- Réduire la dimension avec l’analyse en composantes principales (ACP).
Valider les Modèles avec Scikit-Learn
- Appliquer des stratégies de validation croisée.
- Sélectionner modèles et hyperparamètres.
Intégrer Scikit-Learn dans des Pipelines
- Construire des pipelines d’apprentissage automatique.
- Optimiser et déployer des modèles.
Traiter les Images avec Scikit-Image
- Appliquer des techniques de traitement d’images avec Scikit-Image.
- Intégrer avec Scikit-Learn pour des tâches d’apprentissage automatique liées aux images.
Appliquer à des Problèmes Réels
- Résoudre des problèmes pratiques avec Scikit-Learn.
- Conduire des études de cas et des projets concrets.
Optimiser les Performances avec Scikit-Learn
- Utiliser des techniques d’optimisation pour des ensembles de données volumineux.
- Gérer la mémoire et paralléliser.
Explorer Avancée des Fonctionnalités de Scikit-Learn
- Utiliser avancée des fonctionnalités de Scikit-Learn.
- Explorer des modules spécialisés pour des domaines spécifiques d’apprentissage automatique.
Objectifs de formation
- Découvrir les fonctionnalités de Scikit-Learn en Python.
- Installer et configurer Scikit-Learn.
- Gérer les valeurs manquantes et les outliers.
- Normaliser et encoder les données.
- Appliquer des modèles supervisés (régression, classification).
- Entraîner, évaluer et optimiser les modèles.
- Explorer les techniques de clustering.
- Réduire la dimension des données avec l’ACP.
- Valider les modèles avec la validation croisée.
- Construire, optimiser et déployer des pipelines d’apprentissage automatique.
Taux de satisfaction des apprenants
Non disponible à ce jour sur 2026.
Public cible
- Professionnels dans le domaine de la gestion de données ou personnes souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel.
Prérequis
- Être sensibilisé à la gestion de données
- Avoir une bonne connexion internet
- Avoir un ordinateur, une webcam et un micro
Équipe pédagogique
• Intervenants : professionnels dans le domaine et aguerris aux méthodes pédagogiquesPersonnes en charge du suivi :
• Coordinateur/Responsable des relations clients et des inscriptions : Jean-Denis Coindre
• Coordinatrice administrative : Mélanie Garinet
• Coordinatrice des examens et des certifications : Allison Foulon
• Responsable technique et pédagogique : Jean-Denis Coindre• Tel : 06 89 44 06 97
• Email : contact@evolution5.frOutils techniques de la visio : Lors de la convocation, vous recevrez la procédure pour vous connecter (logiciel, lien et accès pour la visio)
Ressources pédagogiques
- Exercices / Cas pratiques
- Livret de formation
Modalités d'évaluation
- Test de positionnement (Bilan d'entrée)
- Évaluations pendant la formation
- Feuille de présence
- Certificat de réalisation de fin de formation
Accessibilité
Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap. Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription. Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.
Délai d'accès
2 semaines
Créé le 14 septembre 2025 ● dernière mise à jour le 09 juin 2026