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A propos de la formation Machine Learning pratique

Cette formation est destinée aux entreprises souhaitant développer des compétences concrètes en machine learning pour exploiter les données et optimiser les décisions business. Elle permet d’acquérir une expertise pratique sur la préparation des données, la création de modèles prédictifs et l’évaluation de leurs performances dans des contextes réels. Les participants apprendront à implémenter des algorithmes de machine learning supervisé et non supervisé, à analyser les résultats et à intégrer les modèles dans des workflows opérationnels pour résoudre des problèmes métier.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation Machine Learning pratique
  • Comprendre les principes fondamentaux du machine learning et ses applications en entreprise. Préparer et nettoyer les données pour des modèles fiables. Développer et entraîner des modèles prédictifs adaptés aux besoins métiers. Évaluer les performances et optimiser les modèles. Intégrer les modèles ML dans les processus décisionnels. Résoudre des problèmes réels à l’aide de techniques ML pratiques.

Qui devrait suivre cette formation Machine Learning pratique ?

Public visé par la formation Machine Learning pratique

Data analysts et data scientists souhaitant renforcer leurs compétences pratiques. Chefs de projet et managers travaillant sur des projets data-driven. Développeurs et ingénieurs souhaitant intégrer le ML dans leurs applications. Consultants et experts en transformation digitale et IA. Équipes métiers souhaitant exploiter les données pour la prédiction et l’optimisation.

Prérequis de la formation Machine Learning pratique

Formations Similaires

Déroulé de la formation Machine Learning pratique


Introduction au Machine Learning
Concepts clés, types de ML et applications en entreprise.

 

Préparation et nettoyage des données
Gestion des données manquantes, normalisation et feature engineering.

 

Machine Learning supervisé
Régression, classification et cas pratiques sur données réelles.

 

Machine Learning non supervisé
Clustering, réduction de dimension et analyse exploratoire.

 

Évaluation et optimisation des modèles
Métriques de performance, validation croisée et tuning d’hyperparamètres.

 

Déploiement et intégration des modèles
Mise en production et intégration dans des workflows métiers.

 

Ateliers pratiques sur projets réels
Études de cas et exercices concrets pour résoudre des problèmes d’entreprise.

 

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