Maîtriser le Machine Learning avec Scikit-learn
Derrière des applications comme Shazam, le système de recommandation de Netflix, la détection des transactions bancaires frauduleuses ou l'outil qui a permis d'analyser des millions de documents dans les Panama Papers, se trouve un algorithme de machine learning. Dans cette formation, tu apprendras à utiliser le framework de référence en Python pour concevoir et entraîner des modèles d'apprentissage : Scikit-Learn. Tu verras comment t'assurer que ton algorithme produira des prédictions fiables en production sur des données réelles. Tu apprendras à nettoyer tes données sans provoquer de fuite d'information (data leakage), construire des pipelines de prétraitement étanches, comparer des algorithmes de régression, de classification et d'ensemble (Random Forest, XGBoost, HistGradientBoosting), et régler leurs hyperparamètres par validation croisée. Tu découvriras aussi comment expliquer chaque prédiction à une équipe métier grâce aux valeurs SHAP et auditer ton modèle avant livraison.
Ce que tu sauras faire
Nettoyer et transformer des données brutes (imputation, encodage, scaling) au sein de pipelines Scikit-Learn hermétiques à la fuite de données.
Entraîner, évaluer et comparer des modèles supervisés de régression et de classification (LogisticRegression, Random Forest, HistGradientBoosting, XGBoost).
Optimiser les hyperparamètres d'un modèle par recherche systématique ou distribuée (GridSearchCV, HalvingGridSearchCV) et validation croisée adaptative.
Sélectionner et interpréter les métriques d'évaluation adaptées aux contraintes business (ROC-AUC, Precision-Recall, F1-Score, RMSE, matrice de coûts).
Réduire l'impact du déséquilibre de classes sur des données asymétriques en intégrant des techniques de rééchantillonnage (SMOTE) dans un pipeline sécurisé.
Expliquer le fonctionnement interne d'un modèle et l'impact de chaque variable sur une décision grâce à la Permutation Importance et aux valeurs SHAP.
Appliquer l'apprentissage non supervisé (KMeans, DBSCAN, ACP, UMAP) pour créer de nouvelles variables prédictives ou segmenter des profils.
Sauvegarder un pipeline entraîné avec Joblib, rédiger sa fiche technique (Model Card) et surveiller le risque de dérive des données (data drift).
Programme complet
Le certificat que tu obtiendras
Voici un exemple du certificat délivré à la fin de la formation.
ID d'attestation
SL-XXXX-2026-000-000
Attestation de Réussite
Camille Nobis
a suivi avec succès la formation
Maîtriser le Machine Learning avec Scikit-learn
Patrick Wampé
Fondateur — Synapse Learners
18 octobre 2026
Date de délivrance