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Formateur du réseau FormaGroup

Expert machine learning Python pour projets de santé connectée

Comprendre et appliquer le machine learning avec Python à partir de problématiques concrètes de données.

Python, Azure AICasablancaPrésentiel · À distance · HybridePlus de 6 ans d’expérience
Photo : National Cancer Institute / Unsplash

Parcours

Le formateur est docteur en sciences mathématiques et informatique, avec une spécialisation portant sur des systèmes Edge associant intelligence artificielle et blockchain dans le contexte de la santé connectée. Ses travaux de recherche concernent notamment la prédiction de données de santé, les modèles légers, l’edge computing et la cybersécurité des objets connectés.

L’angle de cette formation porte sur l’apprentissage automatique appliqué à des projets de données. Il est particulièrement pertinent pour des équipes techniques, étudiants avancés ou porteurs de projets souhaitant comprendre les étapes qui mènent des données à un modèle : préparation, choix d’approche, évaluation et interprétation. L’expérience du formateur inclut également l’encadrement de projets de détection de phishing par NLP et apprentissage automatique.

La formation commence par les notions essentielles de machine learning et la préparation des données avec Python. Elle se poursuit par la construction de modèles simples, l’analyse de leurs résultats et une discussion sur les contraintes réelles de déploiement, notamment pour les environnements connectés et les données sensibles. Les exercices sont guidés afin de relier chaque concept à un usage opérationnel.

Domaines d’expertise

  • Machine learning avec Python
  • TinyML
  • Edge computing
  • Prévision de données de santé
  • Apprentissage profond léger
  • NLP et détection de phishing
  • IoT et objets connectés
  • Cybersécurité des systèmes connectés

Certifications et références

  • TOEFL iBT — 92/120, High B2
  • Cloud Application Developer Mastery Award
  • Application Security Analyst Mastery Award
  • Big Data Developer Mastery Award

Approche pédagogique

  1. 1Cadrage du problème métier et des données disponibles
  2. 2Présentation des concepts à travers des exemples appliqués
  3. 3Préparation et exploration de données avec Python
  4. 4Construction guidée de modèles d’apprentissage automatique
  5. 5Évaluation et interprétation des résultats
  6. 6Échange sur les limites, la sécurité et le passage à l’usage

Publics accompagnés

  • Développeurs Python
  • Data analysts
  • Ingénieurs IoT
  • Équipes cybersécurité
  • Étudiants avancés

Secteurs d’intervention

Santé numériqueRecherche et innovationÉdition de logicielsCybersécuritéObjets connectés

Ses 3 formations

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