Module 1: Découvrir Scikit-Learn en Python
Présenter les fonctionnalités de Scikit-Learn.
Installer et configurer Scikit-Learn.

Module 2: Prétraiter les Données avec Scikit-Learn
Gérer les valeurs manquantes et les outliers.
Normaliser et encoder les données.

Module 3: Appliquer l’Apprentissage Supervisé avec Scikit-Learn
Introduire les modèles supervisés (Régression, Classification).
Entraîner, évaluer et optimiser les modèles.

Module 4: Explorer l’Apprentissage Non Supervisé avec Scikit-Learn
Découvrir les techniques de clustering.
Réduire la dimension avec l’analyse en composantes principales (ACP).

Module 5: Valider les Modèles avec Scikit-Learn
Appliquer des stratégies de validation croisée.
Sélectionner modèles et hyperparamètres.

Module 6: Intégrer Scikit-Learn dans des Pipelines
Construire des pipelines d’apprentissage automatique.
Optimiser et déployer des modèles.

Module 7: 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.

Module 8: Appliquer à des Problèmes Réels
Résoudre des problèmes pratiques avec Scikit-Learn.
Conduire des études de cas et des projets concrets.

Module 9: Optimiser les Performances avec Scikit-Learn
Utiliser des techniques d’optimisation pour des ensembles de données volumineux.
Gérer la mémoire et paralléliser.

Module 10: 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.
Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N’hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !