Formateur machine learning Python pour équipes data

Parcours

Le formateur possède une expérience en data science et en machine learning appliqué à la classification, au clustering, à l’analyse de texte et au diagnostic d’erreurs. Il a travaillé avec Python, Scikit-learn, PyTorch et des approches d’évaluation de modèles.

Cette formation s’adresse aux équipes data qui souhaitent consolider leur démarche de machine learning. Elle couvre la préparation des données, le choix d’un type de modèle, la séparation entraînement-test, les métriques d’évaluation et l’interprétation des résultats obtenus.

Les participants avancent à partir de cas pratiques de classification, de regroupement ou de détection de patterns. Le formateur insiste sur les points qui conditionnent la qualité d’un projet : définition du problème, caractéristiques pertinentes, validation rigoureuse et limites des prédictions avant une mise en production.

Certifications et références

• Databricks Generative AI Engineer – Associate
• Dataiku MLOps / Generative AI Practitioner

Approche pédagogique

1. 1Cadrage du problème de prédiction ou d’exploration
2. 2Préparation et contrôle de la qualité des données
3. 3Construction de variables et sélection d’approches adaptées
4. 4Entraînement de modèles avec Python
5. 5Évaluation à partir de métriques pertinentes
6. 6Interprétation des résultats et identification des limites

Publics accompagnés

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

Secteurs d’intervention

Ses 5 formations