Consultant formateur machine learning Python pour équipes data

Parcours

Le formateur intervient sur des sujets Data et intelligence artificielle, avec une expérience de développement de modèles et de solutions intégrant l’IA. Il a notamment contribué à un projet de prévision dans le secteur bancaire fondé sur un modèle Temporal Fusion Transformer, ainsi qu’au développement et à l’entraînement de modèles pour un agent de test d’API et un chatbot. Ses compétences déclarées couvrent Python, TensorFlow et scikit-learn.

L’angle de cette formation est destiné aux équipes techniques souhaitant comprendre les étapes de construction d’un projet de machine learning. Le formateur met l’accent sur le lien entre qualité des données, choix de méthode, expérimentation et restitution des résultats. Les participants travaillent sur les notions de préparation des variables, entraînement, évaluation et limites d’un modèle.

Le déroulé combine rappels méthodologiques et mise en œuvre en Python. Après l’exploration des données, le groupe prépare un jeu d’apprentissage, construit un premier modèle avec les bibliothèques adaptées puis interprète les résultats obtenus. Selon le niveau, la session peut également aborder les principes de fine-tuning et les cas d’usage de modèles appliqués à des problématiques métier.

Certifications et références

• Python for Data Engineering
• Applied Data Analysis with Python

Approche pédagogique

1. 1Cadrage du cas d’usage et des objectifs d’apprentissage
2. 2Analyse de la structure et de la qualité des données
3. 3Préparation des variables pour l’expérimentation
4. 4Construction guidée d’un modèle en Python
5. 5Évaluation et interprétation des résultats
6. 6Retour sur les limites et pistes d’amélioration

Publics accompagnés

• Développeurs Python
• Data analysts
• Équipes data
• Profils IA débutants
• Équipes innovation

Secteurs d’intervention

Ses 3 formations