Cette formation intensive de 5 jours enseigne les fondamentaux et les techniques avancees du machine learning avec Python. Les participants apprendront a utiliser les bibliotheques scikit-learn, pandas, NumPy et matplotlib pour collecter, preparer, analyser et modeliser des donnees. Du preprocessing a la mise en production, cette formation couvre le cycle de vie complet d'un projet de machine learning avec des cas d'usage concrets et des jeux de donnees reels.
Objectifs de la formation
- ✓ Maitriser les bibliotheques Python essentielles pour le machine learning
- ✓ Preparer et nettoyer des jeux de donnees pour la modelisation
- ✓ Implementer des algorithmes de classification, regression et clustering
- ✓ Evaluer et optimiser les performances des modeles
- ✓ Appliquer les techniques de feature engineering et de selection de variables
- ✓ Deployer des modeles en production avec des API REST
- ✓ Connaitre les bonnes pratiques de gestion de projets ML
Prerequis
Connaissances de base en programmation Python (variables, fonctions, structures de controle). Notions de base en statistiques et mathematiques (moyenne, mediane, variance). Un ordinateur portable avec Python 3.9+ installe.
Public cible
Developpeurs Python souhaitant se specialiser en machine learning, data analysts cherchant a monter en competence en modelisation, et tout professionnel technique voulant implementer des solutions ML.
Methodologie
Formation technique avec 75% de programmation pratique et 25% de theorie. Les participants codent en Python sur des notebooks Jupyter tout au long de la formation. Chaque algorithme est implemente, evalue et compare sur des jeux de donnees reels. Un projet fil rouge permet de construire un pipeline ML complet.