Contenu de la formation
Les participants découvrent les étapes essentielles d’un projet de machine learning. Ils entraînent leurs premiers modèles sur des données préparées.
La formation aborde les modèles de classification, notamment la régression logistique, les SVM et les forêts aléatoires. Les participants comparent les résultats de plusieurs approches sur un cas pratique.
Les apprenants explorent des méthodes de détection d’anomalies avec Isolation Forest et de prévision avec Prophet. Ils relient les résultats produits à des indicateurs de suivi exploitables.
Pour qui ?
- Analystes de données
- Développeurs Python
- Étudiants en data
- Équipes innovation
Comment se déroule la formation
- 1Clarification du problème métier et de la donnée disponible
- 2Préparation des variables dans Python
- 3Choix raisonné d’une méthode de machine learning
- 4Entraînement et comparaison de modèles
- 5Lecture des résultats et restitution des limites
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Faut-il maîtriser Python avant de suivre la formation ?
Une connaissance de base de Python facilite la pratique. FormaGroup peut vous orienter vers un parcours d’initiation à Python avant un module centré sur le machine learning.
Quels algorithmes peuvent être abordés ?
Selon le niveau visé, le programme peut couvrir notamment la régression logistique, les SVM, les forêts aléatoires, KMeans, PCA, Isolation Forest et Prophet.
Peut-on organiser cette formation pour une équipe interne ?
Oui. FormaGroup organise la mise en relation pour une session intra-entreprise, à distance, hybride ou en présentiel à Laâyoune.
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