Vous entraînez, évaluez et déployez vos premiers modèles de machine learning en Python avec scikit-learn, sur un jeu de données de votre choix.
Formation
Introduction au Machine Learning
Niveau
Intermédiaire
Durée
36 h
Séances
12 séances de 3 h
Format
Hybride
Dates
Cohorte en préparation — laissez vos coordonnées pour être prévenu
Prix
1 395 $ avant taxes
Livrable
Vous choisissez un jeu de données et entraînez au moins deux modèles que vous comparez selon des métriques reconnues. Le modèle retenu est déployé dans une application Web simple qui renvoie des prédictions à partir de nouvelles données.
Prérequis
Vous devez savoir programmer dans un langage, idéalement Python; une séance de mise à niveau est prévue au début. Un ordinateur portable est nécessaire, et les bibliothèques et carnets utilisés sont gratuits.
Attestation
Certificat de participation UbSkilled (ne constitue pas une attestation officielle, un diplôme ni une certification professionnelle reconnue).
Compétences développées pour le poste
Préparer et nettoyer un jeu de données avec pandas et NumPy
Entraîner des modèles de classification et de régression avec scikit-learn
Évaluer un modèle par validation croisée et mesurer le surapprentissage
Construire un premier réseau de neurones simple avec Python
Déployer un modèle entraîné dans une petite application Web
Programme
Module 1 — Python et données (6 h) : environnement, carnets Jupyter, pandas, NumPy, premières visualisations. Livrable : un jeu de données exploré et documenté.
Module 2 — Préparation des données (6 h) : valeurs manquantes, encodage, normalisation, séparation entraînement et test. Livrable : un jeu de données prêt pour l'entraînement.
Module 3 — Classification (6 h) : régression logistique, arbres, forêts aléatoires, k plus proches voisins avec scikit-learn. Livrable : un premier modèle de classification entraîné.
Module 4 — Régression et évaluation (6 h) : régression linéaire, métriques, validation croisée, surapprentissage. Livrable : un rapport d'évaluation comparant deux modèles.
Module 5 — Réseaux de neurones (6 h) : perceptron multicouche, introduction à TensorFlow ou PyTorch, classification d'images simple. Livrable : un réseau de neurones entraîné sur un jeu de données restreint.
Module 6 — Mise en service et projet (6 h) : sauvegarde du modèle, API avec Flask ou FastAPI, interface simple, présentation. Livrable : l'application Web du projet final.
Modalités
Petit groupe, pédagogie par projet (comprendre, concevoir, fabriquer, tester, améliorer), retour du formateur à chaque séance, exercice à poursuivre entre les séances. Facture au nom de l'organisation sur demande.
UbSkilled · https://ubskilled.com/courses/introduction-machine-learning/ · info@ubskilled.com · Fiche générée le 28 octobre 2026