Parcours
Le formateur possède une expérience en data science et en machine learning appliqué à la classification, au clustering, à l’analyse de texte et au diagnostic d’erreurs. Il a travaillé avec Python, Scikit-learn, PyTorch et des approches d’évaluation de modèles.
Cette formation s’adresse aux équipes data qui souhaitent consolider leur démarche de machine learning. Elle couvre la préparation des données, le choix d’un type de modèle, la séparation entraînement-test, les métriques d’évaluation et l’interprétation des résultats obtenus.
Les participants avancent à partir de cas pratiques de classification, de regroupement ou de détection de patterns. Le formateur insiste sur les points qui conditionnent la qualité d’un projet : définition du problème, caractéristiques pertinentes, validation rigoureuse et limites des prédictions avant une mise en production.
Domaines d’expertise
- Machine learning
- Python
- Scikit-learn
- Classification
- Régression
- Clustering
- k-NN
- Évaluation de modèles
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- Dataiku MLOps / Generative AI Practitioner
Approche pédagogique
- 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
Publics accompagnés
- Data analysts
- Data scientists juniors
- Développeurs Python
- Équipes innovation
Secteurs d’intervention
Ses 11 formations
Formation machine learning avec Python pour équipes data
Construisez, évaluez et interprétez des modèles de machine learning adaptés à des problèmes métier concrets.
Formation NLP appliqué aux données textuelles avec Python
Transformez des textes, logs ou documents en informations exploitables avec les méthodes du NLP.
Formation deep learning appliqué à la vision par ordinateur
Concevez et évaluez des modèles de vision par ordinateur pour extraire de l’information à partir d’images.
Formation MLOps et déploiement de modèles de machine learning
Passez du prototype data au service IA déployable, testable et maintenable.
Formation évaluation, sécurité et observabilité des LLM
Mesurez la qualité des réponses LLM et rendez les comportements de vos applications plus observables.
Formation conception et orchestration d’agents IA
Structurez des agents IA capables d’appeler des outils et d’exécuter des workflows métiers contrôlés.
Formation développement d’applications RAG avec LangChain
Développez des applications RAG capables de répondre à partir de données métier fiables et contextualisées.
Formation Git et GitHub pour équipes de développement
Adoptez des pratiques Git claires pour versionner, relire et intégrer le code au sein d’une équipe.
Formation Python pour l’analyse de données des analystes
Passez de fichiers de données bruts à des analyses reproductibles avec Python, Pandas et des visualisations utiles.
Formation prompt engineering avancé pour développeurs IA
Apprenez à concevoir des instructions précises, testables et adaptées à des applications IA professionnelles.
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Développez des applications d’IA générative robustes avec Azure AI, LLM, RAG et architectures agentiques.
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