Formation certifiante — 18h — Distanciel

Vos données vous parlent.
Apprenez à les écouter avec le Machine Learning.

Passez de la théorie à la pratique : construisez, évaluez et optimisez vos premiers modèles prédictifs avec Python et Scikit-Learn en 3 jours intensifs sur Google Colab.

18h

de pratique intensive

3

types de modèles maîtrisés

100%

cloud (Google Colab)

Certif.

Babylone42 incluse

Formation Machine Learning — visualisation clustering 3D

Durée

18 heures (3 jours)

Public Cible

Débutants en ML, analystes, data

Pré-requis

Bases de Python nécessaires

Modalité

100% Distanciel (Teams)

+200

professionnels formés

97%

taux de satisfaction

3

types de modèles maîtrisés

100%

cloud, zéro configuration

Développez votre intuition
algorithmique sur des cas réels.

Pas de slides interminables. Dès le premier jour, vous construisez, entraînez et évaluez vos modèles sur des données réelles sectorielles.

  • Modèles Supervisés et Non-SupervisésRégression linéaire, Arbres de décision, Random Forest, SVM, et K-Means.
  • Pipelines complets & OptimisationNettoyage avec Pandas, validation croisée et Grid Search pour des modèles robustes.
  • 100% Cloud avec Google ColabConcentrez-vous sur le code et les résultats analytiques — zéro problème de configuration.

Livrables Inclus

  • Notebooks de cours (PDF/Jupyter)
  • Jeux de données réels sectoriels
  • Codes sources & scripts Scikit-Learn
  • Glossaire technique exclusif ML
  • Badge de certification Babylone42
  • Support post-formation (Discord)

Ce que vous saurez faire après 3 jours

Des modèles opérationnels applicables à votre métier dès la semaine suivante.

Construire un modèle de régressionPrédire des valeurs continues (ventes, prix, délais) avec des algorithmes supervisés.
Classer des entités automatiquementCatégoriser des clients, des emails, des risques avec des algorithmes de classification.
Segmenter avec le clusteringIdentifier des groupes naturels dans vos données avec K-Means, DBSCAN et méthodes hiérarchiques.
Optimiser et évaluer ses modèlesValidation croisée, Grid Search, métriques précision/rappel — choisir le bon modèle.
Initiation au NLPAnalyser du texte brut : classification de sentiments, extraction de thèmes clés.
Certification Babylone42Clôturer avec un use case complet et obtenir sa certification reconnue en entreprise.

Programme Détaillé

Trois jours de pratique intensive sur des jeux de données concrets.

Jour 1 : Apprentissage supervisé — Régression

  • 09h00 : Intro au ML (Types d'apprentissage, Google Colab).
  • 11h00 : Préparation des données avec Pandas & Régression linéaire.
  • 13h30 : Algorithmes avancés (k-NN, arbres de décision, Random Forest).
  • 15h00 : Projet pratique : Prédire des valeurs à l'aide de la régression.

Jour 2 : Apprentissage supervisé — Classification

  • 09h00 : Prétraitement (normalisation, encodage catégoriel, métriques).
  • 11h00 : Algorithmes (Régression logistique, SVM, LDA, Naïve Bayes).
  • 13h30 : Projet pratique : Classification d'entités avec Scikit-Learn.
  • 15h00 : Bilan, cas d'usage avancés et quiz interactif.

Jour 3 : Non-supervisé, NLP et Synthèse

  • 09h00 : Partitionnement (K-Means, Hiérarchique, DBSCAN).
  • 11h00 : Optimisation de modèles (Validation croisée, Grid Search).
  • 13h30 : Introduction au Traitement automatique du langage (NLP/TALN).
  • 15h00 : Synthèse analytique, quiz final et obtention de la certification.

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