Python avancé pour l’intégration du Machine Learning en entreprise : programme complet | Franckparienti

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Python avancé pour l’intégration du Machine Learning en entreprise en fait partie.

Cette formation d’une journée est conçue pour les professionnels souhaitant exploiter Python dans le cadre de projets de Machine Learning en entreprise. Elle couvre l’ensemble de la chaîne de valeur, de la collecte des données à la mise en production des modèles, en passant par leur évaluation et leur optimisation. Les participants acquerront des compétences pratiques sur les bibliothèques essentielles (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow) et apprendront à adapter les algorithmes aux contraintes métiers. Adaptée aux équipes techniques ou métiers, la formation inclut des ateliers pratiques pour renforcer l’autonomie dans l’implémentation de solutions ML.

Objectifs

• Comprendre le rôle de Python dans les projets de Machine Learning en entreprise", "Savoir préparer et analyser des jeux de données avec Pandas", "Maîtriser les algorithmes de base et leur implémentation dans Scikit-learn", "Évaluer et optimiser les performances d’un modèle de Machine Learning", "Déployer un modèle simple dans un environnement professionnel"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de Python pour le Machine Learning", "content": "Introduction aux bibliothèques essentielles : NumPy, Pandas et Matplotlib. Manipulation de données structurées. Visualisation des données pour l’aide à la décision. Cas pratique : nettoyage et exploration d’un jeu de données métier.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Sélection et préparation des données", "content": "Techniques de sélection des variables pertinentes. Gestion des valeurs manquantes et des outliers. Normalisation et standardisation des données. Atelier : préparation d’un jeu de données pour un projet ML.", "duration_hours": 1}, {"module": "Algorithmes de Machine Learning avec Scikit-learn", "content": "Panorama des algorithmes supervisés et non supervisés. Implémentation des régressions, classifica

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).