Expert machine learning Python pour développeurs data

Parcours

Ce consultant travaille sur des projets de machine learning et de deep learning avec Python. Il développe des modèles depuis les fondements, en mobilisant notamment NumPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch et TensorFlow. Il rédige également un ouvrage consacré au machine learning, des bases Python aux transformers.

Cette page s’adresse particulièrement aux développeurs et profils data qui souhaitent comprendre la chaîne complète d’un projet de modélisation. L’intervenant peut aborder les notions de préparation de données, séparation entraînement-test, choix des métriques, entraînement et évaluation. Son approche donne une place importante à la compréhension des mécanismes, y compris à travers l’implémentation d’algorithmes fondamentaux.

Une session type commence par le cadrage du problème et l’exploration des données. Elle se poursuit par des exercices Python sur le prétraitement, la construction de modèles et l’interprétation des résultats. Les participants avancent ensuite vers des réseaux de neurones et les principes de comparaison de modèles. La progression est ajustable pour une formation intra-entreprise ou un groupe en montée en compétences.

Approche pédagogique

1. 1Identification du problème de modélisation
2. 2Exploration et préparation des données
3. 3Explication des concepts par le code
4. 4Entraînement progressif de modèles
5. 5Comparaison des métriques et analyse des erreurs
6. 6Capitalisation des bonnes pratiques

Publics accompagnés

• Développeurs logiciels
• Analystes data
• Équipes techniques
• Étudiants en informatique

Secteurs d’intervention

Ses 6 formations