Consultant formateur machine learning Python pour data scientists

Parcours

Ce consultant possède une expérience en data science appliquée à l’analyse de logs, à la classification d’erreurs et au traitement de données textuelles. Il mobilise Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn et PyTorch pour préparer les données, entraîner des modèles et analyser leurs performances.

L’angle de cette formation vise les professionnels de la data qui souhaitent passer d’analyses exploratoires à des modèles mesurables et utiles. Les participants abordent notamment la sélection de variables, la classification, le clustering, le k-NN, les métriques d’évaluation et l’interprétation des résultats dans un contexte métier.

Le déroulé type combine rappels méthodologiques, manipulation de jeux de données, construction de pipelines et restitution des résultats. Le formateur met l’accent sur les erreurs fréquentes : qualité des données, séparation des jeux d’apprentissage et de test, choix des métriques et limites de généralisation des modèles.

Certifications et références

• IBM Big Data Engineer Certifiate Explorer

Approche pédagogique

1. 1Diagnostic du niveau Python et des objectifs du groupe
2. 2Exploration et préparation des données
3. 3Construction de modèles étape par étape
4. 4Comparaison des métriques et interprétation
5. 5Ateliers de correction et d’amélioration
6. 6Restitution des bonnes pratiques de projet

Publics accompagnés

• Data analysts
• Data scientists juniors
• Développeurs Python
• Équipes innovation

Secteurs d’intervention

Ses 4 formations