Python pour le Machine Learning en entreprise | Formation professionnelle Kenrak

De la théorie à la pratique : Python pour le Machine Learning en entreprise met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation d’une journée, dispensée en présentiel, répond aux attentes des organisations qui souhaitent exploiter le potentiel du machine learning avec Python. Les participants découvrent les bases du langage, les bibliothèques essentielles (NumPy, pandas, scikit‑learn) et les bonnes pratiques pour préparer les données, choisir les algorithmes et évaluer les performances. Chaque étape est illustrée par des exemples concrets tirés de secteurs variés : maintenance prédictive, détection d’anomalies, optimisation de la chaîne logistique. Les apprenants apprennent également à intégrer les modèles dans des workflows existants, à automatiser les traitements et à garantir la traçabilité nécessaire au respect des normes internes. Le programme inclut des exercices pratiques, des études de cas et des échanges autour des enjeux de gouvernance de l’IA. À l’issue de la session, les participants sont capables de conduire un projet de machine learning du diagnostic initial à la mise en production, en alignant les exigences techniques et métiers.

Objectifs

• Maîtriser les bibliothèques Python dédiées au machine learning", "Préparer et nettoyer les données de façon reproductible", "Sélectionner et entraîner des modèles adaptés aux enjeux métier", "Évaluer la performance des modèles et interpréter les résultats", "Déployer un modèle en environnement professionnel"]

Programme

[{"module": "Python appliqué au Machine Learning en entreprise", "content": "Introduction rapide à Python et aux environnements de travail. Manipulation de données avec pandas, visualisation avec matplotlib/seaborn. Construction de pipelines d’apprentissage avec scikit‑learn : prétraitement, sélection de features, entraînement de modèles de régression et de classification. Validation croisée, métriques de performance, optimisation d’hyper‑paramètres. Cas pratiques tirés de la maintenance industrielle et de la logistique. Méthodes de mise en production : export de modèles, intégration dans des applications internes, suivi et maintenance. Discussions sur la gouvernance de l’IA et la conformité réglementaire.", "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).