Formation Maîtriser le Machine Learning : méthodes, solutions et applications pratiques
Acquérez les compétences essentielles en Machine Learning. Découvrez les méthodes clés et solutions innovantes. Apprenez à appliquer l'IA pour analyser des données, créer des modèles prédictifs et développer des solutions concrètes. Optimisez la prise de décision. Transformez vos données brutes en informations exploitables. Formation complète et pratique.
Mettre en œuvre les algorithmes de Machine Learning pour analyser des données
Créer des modèles prédictifs pour optimiser la prise de décision
Développer des solutions concrètes pour transformer les données brutes en informations exploitables
Comprendre les méthodes clés et les solutions innovantes en Machine Learning
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Machine Learning
—Définition et historique du Machine Learning
—Distinctions IA, ML, Deep Learning, Data Science
—Cas d'usage et applications concrètes du ML
02
Fondamentaux mathématiques et statistiques
—Rappels d'algèbre linéaire et calcul matriciel
—Notions de probabilités et statistiques descriptives
—Compréhension des fonctions de coût et de l'optimisation
03
Préparation et exploration des données (partie 1)
—Collecter et nettoyer les données brutes pour une analyse efficace
—Explorer les distributions de données avec des visualisations adaptées
—Identifier et traiter les valeurs manquantes pour améliorer la qualité des données
—Effectuer une analyse univariée pour comprendre chaque variable individuellement
—Utiliser des techniques de normalisation et de standardisation des données
04
Préparation et exploration des données (partie 2)
—Appliquer des techniques de nettoyage de données pour améliorer la qualité
—Utiliser des méthodes de transformation pour normaliser les données
—Explorer des visualisations pour identifier des tendances et anomalies
—Sélectionner des fonctionnalités pertinentes pour les modèles de ML
—Évaluer l'impact des données déséquilibrées sur les résultats des modèles
05
Machine Learning supervisé : Régression
—Principes de la régression linéaire simple et multiple
—Modélisation de régression polynomiale
—Métriques d'évaluation pour la régression (RMSE, MAE, R²)
06
Machine Learning supervisé : Classification
—Principes de la régression logistique
—Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM)
—Métriques d'évaluation pour la classification (précision, rappel, F1-score)
07
Apprentissage non supervisé : Clustering
—Algorithme K-Means et ses variantes
—Analyse de la performance des clusters
—Cas d'usage du clustering (segmentation clients)
08
Apprentissage non supervisé : Réduction de dimension
—Principes de l'Analyse en Composantes Principales (PCA)
—Applications de la réduction de dimension
—Visualisation de données de haute dimension
09
Arbres de décision et forêts aléatoires
—Construction et interprétation des arbres de décision
—Méthodes d'ensemble : Random Forest et Gradient Boosting
—Avantages et inconvénients des modèles basés sur les arbres
10
Évaluation et validation des modèles
—Cross-validation et techniques de validation
—Détection et gestion de l'overfitting et underfitting
—Grilles de recherche d'hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
11
Pipeline Machine Learning bout en bout
—Workflow complet d'un projet ML
—Déploiement et mise en production des modèles
—Importance de la maintenance et du monitoring des modèles
12
Éthique, interprétabilité et perspectives du ML
—Introduction aux biais et l'équité en ML
—Interprétabilité des modèles (XAI)
—Tendances futures du Machine Learning et de l'IA
—=== COMPÉTENCE ===
—COMPETENCE_NUMBER: 1
—COMPETENCE_NAME: Mettre en œuvre les algorithmes de Machine Learning
—COMPETENCE_CONTENT: Appliquer les principaux algorithmes de classification, régression et clustering pour résoudre des problèmes de prédiction ou d'analyse de données, en utilisant des bibliothèques ML.
—=== COMPÉTENCE ===
—COMPETENCE_NUMBER: 2
—COMPETENCE_NAME: Préparer et explorer des jeux de données
—COMPETENCE_CONTENT: Réaliser le nettoyage, la transformation et la visualisation exploratoire de données brutes, afin de les rendre exploitables et optimisées pour l'apprentissage automatique.
—=== COMPÉTENCE ===
—COMPETENCE_NUMBER: 3
—COMPETENCE_NAME: Évaluer et optimiser les performances des modèles ML
—COMPETENCE_CONTENT: Choix et application de métriques d'évaluation pertinentes. Utiliser des techniques de validation croisée et d'optimisation d'hyperparamètres pour améliorer la robustesse et la précision des modèles.
—=== COMPÉTENCE ===
—COMPETENCE_NUMBER: 4
—COMPETENCE_NAME: Concevoir un pipeline Machine Learning complet
—COMPETENCE_CONTENT: Structurer l'ensemble du processus de développement ML, de la préparation des données au déploiement du modèle, en intégrant les bonnes pratiques d'ingénierie et d'éthique.
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Maîtriser le Machine Learning" est de permettre aux participants de créer des modèles prédictifs pour optimiser la prise de décision. Les apprenants acquerront une compréhension approfondie des algorithmes de Machine Learning et découvriront comment les appliquer concrètement à des cas d'utilisation réels. Cela leur permettra non seulement de maîtriser des outils puissants, mais aussi de transformer des données brutes en informations exploitables.
Un défi fréquent rencontré par les professionnels dans le domaine du Machine Learning est la difficulté à préparer et explorer efficacement les données, ce qui constitue une étape cruciale pour le succès de tout projet d'analyse. Beaucoup d'apprenants font l'erreur de sous-estimer l'importance de cette phase, ce qui peut entraîner des modèles biaisés ou peu performants. En abordant ces thématiques de manière approfondie dans notre formation, nous aidons les participants à surmonter ces obstacles.
Ce qui distingue notre approche est l'accent mis sur l'application pratique et l'interaction au sein des modules, tels que la préparation et l'exploration des données. Contrairement à d'autres formations qui se concentrent uniquement sur la théorie, nous proposons des exercices concrets et des études de cas réels. Cela permet aux apprenants de mettre immédiatement en pratique les concepts abordés, rendant l'apprentissage dynamique et pertinent pour leurs activités professionnelles.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons aux participants de s'impliquer activement lors des sessions pratiques et de poser des questions sur leurs projets spécifiques. En partageant leurs expériences et en collaborant avec d'autres professionnels, ils enrichiront leur compréhension et développeront des solutions adaptées à leurs besoins. Cette approche collaborative favorise également le réseautage, essentiel dans le domaine en constante évolution du Machine Learning.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
Approche Pratique et Concrète
Apprenez à développer des modèles prédictifs pertinents pour optimiser la prise de décision, avec des cas d'application réels.
📊
Maîtrise des Algorithmes
Explorez en profondeur les algorithmes de Machine Learning supervisé, tels que la régression et la classification, pour une compréhension solide.
🔍
Préparation et Exploration des Données
Bénéficiez de deux modules dédiés à la préparation et à l'exploration des données, essentielles pour une analyse efficace.
🤖
Méthodes Innovantes
Découvrez les méthodes clés et solutions innovantes en Machine Learning, vous permettant de rester à la pointe des avancées technologiques.
📚
Adapté à Tous les Niveaux
Que vous soyez débutant ou professionnel, cette formation vous offre des contenus adaptés pour progresser à votre rythme.
🛠️
Outils et Techniques Éprouvés
Acquérez des compétences pratiques en utilisant des outils de Machine Learning pour transformer des données brutes en informations exploitables.
Compétences acquises
Mettre en œuvre les algorithmes de Machine Learning
Appliquer les principaux algorithmes de classification, régression et clustering pour résoudre des problèmes de prédiction ou d'analyse de données, en utilisant des bibliothèques ML.
Préparer et explorer des jeux de données
Réaliser le nettoyage, la transformation et la visualisation exploratoire de données brutes, afin de les rendre exploitables et optimisées pour l'apprentissage automatique.
Évaluer et optimiser les performances des modèles ML
Choix et application de métriques d'évaluation pertinentes. Utiliser des techniques de validation croisée et d'optimisation d'hyperparamètres pour améliorer la robustesse et la précision des modèles.
Concevoir un pipeline Machine Learning complet
Structurer l'ensemble du processus de développement ML, de la préparation des données au déploiement du modèle, en intégrant les bonnes pratiques d'ingénierie et d'éthique.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Data Scientists Débutants
Développeurs & Ingénieurs
Analystes de Données
Chefs de Projet Tech
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est destinée aux professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en Machine Learning.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue pendant la formation
Projet final pour mettre en pratique les compétences acquises
Feedback régulier pour ajuster l'apprentissage
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Un participant a développé un modèle prédictif qui a amélioré la prise de décision au sein de son équipe. »
« Un autre a utilisé des techniques de clustering pour segmenter les clients, permettant ainsi une meilleure personnalisation des services. »
Questions fréquentes
- Connaissances de base en informatique.
- Notions de programmation (Python recommandé).
- Familiarité avec les concepts de statistiques descriptives.
- Ordinateur portable récent (Windows, macOS, Linux).
- Connexion internet stable.
- Installation de Python (version 3.x), Anaconda ou Miniconda.
- Environnement de développement Python (Jupyter Notebook, VS Code).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
La formation couvre les méthodes clés et les solutions innovantes en Machine Learning, ainsi que l'application pratique de l'IA pour analyser des données, créer des modèles prédictifs et développer des solutions concrètes.
La formation dure 21 heures, permettant d'acquérir les compétences essentielles en Machine Learning.
Les objectifs de la formation sont de mettre en œuvre les algorithmes de Machine Learning, de créer des modèles prédictifs, de développer des solutions concrètes et de comprendre les méthodes clés et les solutions innovantes en Machine Learning.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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