Développement
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Développement
Machine Learning avec Python
★★★★★
4,7/5
·
7 étudiants formés
Maîtrisez les concepts et algorithmes du Machine Learning et mettez-les en œuvre avec Python (Scikit-Learn) et Azure Machine Learning.
À propos de cette formation
Cette formation vous initie aux principes fondamentaux du Machine Learning et vous accompagne dans leur mise en pratique avec l'écosystème Python. Vous découvrez les grandes familles d'algorithmes (apprentissage supervisé et non supervisé) ainsi que les technologies qui sous-tendent l'intelligence artificielle moderne, du Big Data au Deep Learning.
À travers la bibliothèque Scikit-Learn et son intégration avec Pandas, NumPy, SciPy et Matplotlib, vous apprenez à préparer des données, à construire des modèles prédictifs et à réaliser du regroupement automatique (clustering). La formation aborde également la plateforme Azure Machine Learning pour concevoir, valider et déployer des modèles dans le Cloud, y compris via des approches sans code.
À l'issue du parcours, vous serez en mesure d'aborder des projets de data science et de machine learning, de choisir les algorithmes adaptés à vos problématiques et de déployer vos modèles. Ces compétences ouvrent la voie aux métiers de data scientist, data analyst et développeur IA.
Ce que vous allez apprendre
À la fin de la formation, vous serez capable de :
- Décrire les concepts fondamentaux du Machine Learning et son écosystème technologique
- Identifier et distinguer les principaux algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé
- Utiliser la bibliothèque Scikit-Learn et l'intégrer avec Pandas, NumPy, SciPy et Matplotlib
- Construire et évaluer des modèles de régression et de classification
- Mettre en œuvre le regroupement automatique de données (clustering)
- Appliquer des techniques de réduction dimensionnelle et d'extraction de connaissances
- Concevoir, valider et déployer des modèles avec Azure Machine Learning
Un parcours en 5 modules
35 heures structurées, de la théorie à la pratique.
01 Fondamentaux du Machine Learning 6h
- Promesses et concepts fondamentaux du Machine Learning
- Technologies sous-jacentes
- Relations entre Cloud, Big Data et Machine Learning
- Introduction au Deep Learning
02 Algorithmes standards 9h
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Régression linéaire et régression logistique
- Arbres de décision et SVM
- Classification Naive Bayes et k-plus proches voisins
- Réduction dimensionnelle
- Réseaux de neurones
03 Bibliothèque Python Scikit-Learn 8h
- Documentation et prise en main
- Intégration avec Pandas, NumPy, SciPy et Matplotlib
- Représentation des données et prédictions
- Sélection algorithmique
04 Apprentissage non supervisé (Clustering) 6h
- Exploration et regroupement de données
- Clustering hiérarchique
- t-SNE et réduction dimensionnelle
- Extraction de connaissances textuelles
05 Azure Machine Learning 6h
- Modélisation sans code
- Services Cloud de Machine Learning
- Préparation des données
- Validation et déploiement de modèles
Prérequis
Connaissances préalables en développement et maîtrise des bases du langage Python. Une formation préalable (OPYT) est proposée par l'organisme pour acquérir ces compétences.
Public visé
Développeurs, data analysts, ingénieurs et professionnels de l'informatique souhaitant s'initier au Machine Learning et à la data science avec Python.
Intermédiaire
Développement
Apprenez avec un expert du terrain
Une pédagogie orientée projet, nourrie par des cas concrets.
KG
Karim Gharbi
Développement & DevOps — Java, CI/CD
Consultant-formateur certifié, praticien du domaine.
Formateur expert
Pédagogie active
Développement
Calendrier
Prochaines sessions
Places limitées pour garantir un suivi personnalisé.
10 août
2026
9 places restantes
07 sept.
2026
8 places restantes
Toutes les sessions
Voir le calendrier| Date de début | Horaire | Lieu | Formateur | Places | |
|---|---|---|---|---|---|
|
10/08/2026
Lundi
|
09h00 – 16h00 |
Tunis
Salle Alpha
|
Karim Gharbi | 9 places restantes | |
|
07/09/2026
Lundi
|
09h00 – 16h00 |
Sfax
Salle Sfax
|
Karim Gharbi | 8 places restantes |
Avis vérifiés
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