Expert machine learning Python pour équipes techniques

Parcours

Le formateur intervient sur des sujets de Data Science et d’Intelligence Artificielle, avec une pratique couvrant le machine learning, le deep learning, le traitement automatique du langage, la préparation de données et l’évaluation de modèles. Ses projets comprennent notamment des applications d’analyse de sentiments, de recommandation, de détection intelligente et de solutions éducatives basées sur l’IA.

Cette formation est conçue pour des équipes techniques qui veulent structurer une première démarche de machine learning. L’intervenant replace les modèles dans leur cycle de vie : définition du besoin, sélection des données, préparation, entraînement, évaluation et interprétation. L’objectif est de donner aux participants des repères concrets pour éviter de confondre automatisation, analyse descriptive et modélisation prédictive.

Le déroulé alterne apports méthodologiques, exploration de cas d’usage et exercices sous Python. Les participants travaillent sur les critères d’évaluation, la lecture des résultats et les limites d’un modèle. Les échanges permettent aussi d’identifier les conditions nécessaires pour passer d’une idée d’IA à un cas d’usage réaliste et mesurable.

Approche pédagogique

1. 1Cadrage des objectifs techniques et métiers
2. 2Introduction aux concepts de modélisation
3. 3Étude de cas d’usage d’intelligence artificielle
4. 4Préparation et exploration des données
5. 5Mise en pratique sous Python
6. 6Évaluation et interprétation des modèles

Publics accompagnés

• Développeurs
• Analystes de données
• Équipes innovation
• Étudiants en Data Science

Secteurs d’intervention

Ses 4 formations