Fondements du Machine Learning et pipeline complet avec Python
En Belgique, les entreprises (startups, PME, grands groupes) cherchent à exploiter leurs données pour optimiser leurs opérations, personnaliser leurs services ou anticiper les tendances du marché. Pourtant, beaucoup peinent à passer de la théorie à la pratique, faute de formations opérationnelles et appliquées. L’écosystème Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost…) s’impose comme la référence pour l’analyse de données et le Machine Learning, avec des outils toujours plus accessibles et puissants. Les avancées en IA générative, en automatisation des processus et en data-driven decision making transforment les métiers, rendant ces compétences indispensables pour rester compétitif. Le marché belge et wallon manque cruellement de data engineer, data analysts opérationnels. Les entreprises recherchent des profils capables de nettoyer, prétraiter, modéliser et déployer des solutions ML, pas seulement de coder. Cette formation comble ce gap en formant des participants prêts à contribuer à des projets concrets dès la fin du programme. Quand ? 23/10 - 6/11 10% de réduction pour les anciens étudiants Hénallux.
Objectives of the training
- Transformer des données brutes en insights exploitables (grâce à l’analyse exploratoire et aux visualisations)
- Construire, entraîner et évaluer des modèles prédictifs (sans se perdre dans les maths)
- Automatiser des tâches répétitives (nettoyage, modélisation)
Profile of beneficiaries
- Développeurs ou informaticiens souhaitant élargir leurs compétences vers la data science et le Machine Learning
- Chefs de projet ou managers devant superviser des équipes data ou comprendre les enjeux pour prendre des décisions éclairées
- Avoir des bases de programmation
Training content
Module 1 : Introduction au Machine Learning
- Sa place dans l’écosystème IA
- Types d’algorithmes et principes de fonctionnement
Module 2 : Machine Learning avec Python : une application de classification supervisée
- Présentation de l’écosystème et de l’architecture Python
- Data Analysis : Visualisations, détection des outliers, corrélations, distributions …
- Preprocessing – Features engineering – Prétraitement des données : Gestion des valeurs manquantes ou aberrantes, des doublons, normalisation, standardisation, encodage (One-hot…) - Création de nouvelles variables, réduction des dimensions
- Modeling - Modélisation : Algorithmes supervisés : Régression logistique, Random Forest, KNN, XGBoost. Entrainement : Split, GridSearchCV, Cross validation, Learning Curve (overfitting-underfitting)
- Performance metrics – Evaluation des performances : Métriques pour la classification supervisée : Accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC
- Pipeline complet
Module 3 : Autres algorithmes
- Divers algorithmes : régression - analyse en composantes principales - clustering - isolation forest
- Bagging - boosting - stacking