Contenu de la formation
Les participants découvrent les étapes d’un projet de machine learning et réalisent leurs premiers modèles. Le programme privilégie une compréhension claire des données et des résultats.
Cette formation relie les méthodes de modélisation à des problématiques de prévision et de décision. Les participants travaillent sur la préparation, l’entraînement et l’évaluation d’un modèle.
Les apprenants structurent un mini-projet depuis le cadrage du besoin jusqu’à l’analyse des performances. Une attention particulière est accordée aux limites et à la lisibilité des résultats.
Pour qui ?
- Data analysts
- Développeurs Python
- Étudiants en data science
- Équipes techniques
Comment se déroule la formation
- 1Cadrage du cas d’usage et des données disponibles
- 2Rappel des principes de modélisation prédictive
- 3Préparation et exploration des données
- 4Entraînement de modèles Python
- 5Comparaison et interprétation des performances
- 6Restitution des enseignements du cas pratique
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Quels prérequis sont recommandés ?
Une première pratique de Python et des notions de manipulation de données sont recommandées pour le niveau intermédiaire. FormaGroup peut vous orienter vers le parcours le plus adapté.
La formation traite-t-elle de cas concrets ?
Oui, la pédagogie s’appuie sur des exercices et un projet pratique afin de relier les modèles à une problématique de données. FormaGroup organise la mise en relation avec le formateur.
Peut-on adapter le contenu à un secteur précis ?
Le cadrage peut être ajusté selon le contexte de votre organisation et les données mobilisables. FormaGroup échange avec vous pour préparer l’intervention.
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