Formateur machine learning Python pour profils data

Parcours

Le formateur a suivi un cursus de Master en Business Intelligence et Big Data Analytics et possède des compétences en machine learning, deep learning, Python, Pandas, NumPy et Scikit-learn. Son projet de fin d’études a porté sur la segmentation d’IRM cérébrales 3D à l’aide d’une architecture de deep learning développée avec TensorFlow et Keras.

Cette page s’adresse aux profils data ayant déjà des bases en Python et souhaitant comprendre les étapes d’un projet de machine learning. L’objectif n’est pas seulement d’utiliser une bibliothèque, mais de relier la qualité des données, la préparation des variables, l’entraînement d’un modèle et l’interprétation de résultats.

La formation peut débuter par un rappel des traitements de données avec Pandas et NumPy. Les participants explorent ensuite une démarche de modélisation avec Scikit-learn : préparation d’un jeu de données, choix d’une approche, entraînement et lecture des résultats. Une ouverture sur le deep learning avec TensorFlow et Keras peut être proposée selon le niveau du groupe.

Certifications et références

• Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300)

Approche pédagogique

1. 1Vérification des bases Python et de manipulation de données
2. 2Présentation des étapes d’un projet de machine learning
3. 3Préparation et exploration d’un jeu de données
4. 4Mise en pratique avec Scikit-learn
5. 5Lecture critique des résultats produits
6. 6Ouverture vers TensorFlow et Keras selon les acquis

Publics accompagnés

• Étudiants en data
• Analystes de données
• Développeurs Python
• Profils techniques en reconversion

Secteurs d’intervention

Ses 4 formations