Consultant formateur machine learning Python à Laâyoune

Parcours

Le formateur possède un cursus spécialisé en systèmes intelligents et une pratique de projets de classification, de prévision et de détection d’anomalies. Son expérience mobilise Python, scikit-learn et des méthodes telles que la régression logistique, les arbres aléatoires, les SVM, KMeans, PCA, Isolation Forest et Prophet.

Cette formation s’adresse aux profils qui veulent comprendre le cycle de travail d’un projet de machine learning sans dissocier les modèles de la qualité des données. Le formateur relie chaque choix technique à son objectif : classer, regrouper, détecter une anomalie ou produire une prévision. Une attention particulière est portée à la préparation des variables et à l’interprétation des résultats.

Le déroulé type alterne rappels méthodologiques et travaux pratiques en Python. Les participants partent d’un jeu de données, définissent une cible ou une problématique analytique, préparent les variables, entraînent un modèle puis examinent ses résultats. Le parcours peut aussi introduire les usages de la détection d’anomalies et de la prévision.

Certifications et références

• Machine Learning in Python — 365 Data Science
• Data Analysis with Python — FreeCodeCamp

Approche pédagogique

1. 1Clarification du problème métier et de la donnée disponible
2. 2Préparation des variables dans Python
3. 3Choix raisonné d’une méthode de machine learning
4. 4Entraînement et comparaison de modèles
5. 5Lecture des résultats et restitution des limites

Publics accompagnés

• Analystes de données
• Développeurs Python
• Étudiants en data
• Équipes innovation

Secteurs d’intervention

Ses 5 formations