Consultant formateur machine learning Python pour cybersécurité

Parcours

Le formateur possède une formation en cybersécurité intelligente et une pratique de Python appliquée à des projets de sécurité. Il a notamment développé un système de détection de courriels indésirables utilisant Python, Scikit-Learn et des techniques de traitement du langage naturel, avec une évaluation sur un jeu de données public séparé.

Cette formation s’adresse à des profils techniques souhaitant comprendre comment exploiter le machine learning dans une démarche de détection. L’angle retenu relie les fondamentaux de la préparation des données, de la classification et de l’évaluation des résultats à des problématiques concrètes comme le filtrage de messages indésirables ou l’identification de comportements anormaux.

Le parcours peut commencer par la prise en main de l’environnement Python et des données, puis couvrir la préparation des variables, l’entraînement d’un modèle et l’interprétation des métriques. Les participants réalisent des exercices progressifs et examinent les limites d’un modèle, notamment les faux positifs, les faux négatifs et la nécessité de valider les résultats avant utilisation.

Certifications et références

• CC (Certificate in Cybersecurity)
• IBM SkillsBuild Cybersecurity Certificate

Approche pédagogique

1. 1Cadrage du cas d’usage et des données disponibles
2. 2Préparation et exploration des jeux de données
3. 3Construction progressive d’un modèle Python
4. 4Évaluation à partir de métriques adaptées
5. 5Analyse des erreurs et des limites du modèle
6. 6Restitution des bonnes pratiques de validation

Publics accompagnés

• Développeurs Python
• Analystes cybersécurité
• Étudiants en informatique
• Profils data débutants
• Équipes techniques

Secteurs d’intervention

Ses 3 formations