Contenu de la formation
Comprendre les grandes familles de problèmes et de modèles supervisés ou non supervisés. Réaliser un premier pipeline de préparation, entraînement et évaluation.
Construire des modèles de classification et comparer leurs résultats. Utiliser des métriques adaptées pour interpréter la performance obtenue.
Explorer les méthodes de regroupement pour identifier des structures dans les données. Relier les résultats techniques à leur interprétation métier.
Pour qui ?
- Data analysts
- Data scientists juniors
- Développeurs Python
- Équipes innovation
Comment se déroule la formation
- 1Cadrage du problème de prédiction ou d’exploration
- 2Préparation et contrôle de la qualité des données
- 3Construction de variables et sélection d’approches adaptées
- 4Entraînement de modèles avec Python
- 5Évaluation à partir de métriques pertinentes
- 6Interprétation des résultats et identification des limites
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Les participants doivent être à l’aise avec les bases de Python et la manipulation de données. FormaGroup peut vous aider à identifier le parcours le plus pertinent.
La formation traite-t-elle du deep learning ?
Le programme principal est centré sur le machine learning avec Python et Scikit-learn. Des éléments complémentaires peuvent être discutés lors du cadrage avec FormaGroup.
Peut-elle être organisée pour une équipe interne ?
Oui, le format intra-entreprise peut être adapté au niveau et aux problématiques de votre équipe. FormaGroup organise la mise en relation.
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