Maîtriser Machine Learning en Python : mise en œuvre opérationnelle pour les entreprises | Maylab

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Le parcours Machine Learning en Python : mise en œuvre opérationnelle pour les entreprises répond à ce besoin.

Cette journée de formation, animée par des experts certifiés, s’adresse aux organisations souhaitant intégrer rapidement le Machine Learning dans leurs processus opérationnels. Le programme débute par une revue des fondamentaux du langage Python appliqués à la data, puis explore les principales étapes du cycle de vie d’un projet IA : collecte et préparation des données, sélection d’algorithmes, entraînement, évaluation et optimisation. Chaque concept est illustré par des cas concrets tirés de secteurs variés (industrie, services, finance), permettant aux participants de reproduire les bonnes pratiques sur leurs propres jeux de données. Des ateliers pratiques assurent la maîtrise des bibliothèques scikit‑learn, pandas et numpy, ainsi que des outils de suivi de performance. La formation se conclut par une session dédiée au déploiement sécurisé des modèles en environnement production, incluant la gestion des versions, la surveillance et la gouvernance des modèles. À l’issue du cursus, les apprenants sont capables de concevoir un pipeline complet, de la data à la décision automatisée, tout en respectant les exigences de conformité et de ROI de l’entreprise.

Objectifs

• Comprendre le cadre du Machine Learning appliqué aux données d’entreprise", "Maîtriser les bibliothèques Python essentielles pour le pré‑traitement et la modélisation", "Construire, entraîner et valider un modèle prédictif adapté aux besoins métiers", "Déployer un modèle en production avec suivi et gouvernance", "Évaluer le ROI et les impacts organisationnels d’une solution IA"]

Programme

[{"module": "Machine Learning pratique avec Python , du jeu de données au déploiement", "content": "Introduction rapide à Python pour la data, nettoyage et transformation des jeux de données, exploration statistique, sélection et entraînement d’algorithmes avec scikit‑learn, évaluation des performances, optimisation hyper‑paramètres, mise en place d’un pipeline reproductible, gestion de version, monitoring en production et bonnes pratiques de gouvernance IA.", "duration_hours": 7}]

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).