Cadrage des enjeux métier et des usages prioritaires
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Feature Engineering et sélection de variables
Améliorer la performance et la robustesse des modèles en structurant correctement les variables d’entrée.
2 jours
Avancé
Distanciel
1 690 € HT
Pour qui ?Data scientists, ML engineers, analystes avancés, profils IA.
Ce que vous obtenezUn parcours actionnable, une lecture rapide du niveau visé et un cadre de déploiement adapté à votre contexte.
Objectifs pédagogiques
Créer des variables plus informatives pour les modèles
Réduire le bruit et les variables non pertinentes
Structurer un pipeline de préparation réutilisable
Programme détaillé
Méthodes, outils et bonnes pratiques à connaître
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Mise en situation sur des cas concrets
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Points de vigilance, erreurs fréquentes et recommandations terrain
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Prérequis
Avoir déjà pratiqué un projet de machine learning avec Python.
Public cible
Data scientists, ML engineers, analystes avancés, profils IA.
Pourquoi cette formation intéresse les entreprises
Cette formation aide les décideurs, responsables formation et managers à évaluer rapidement l’intérêt du parcours, le niveau visé, le format le plus adapté et les prochaines disponibilités.
FAQ formation
Cette formation peut-elle être déployée en intra ?
Oui, la structure prévoit les modalités inter, intra et sur-mesure avec adaptation du contenu au contexte entreprise.
Un programme PDF est-il disponible ?
Oui, un programme PDF et des supports complémentaires peuvent être associés à chaque formation selon le besoin.
Peut-on ajouter une partie e-learning ?
Oui, la formation peut être prolongée par des ressources LMS, des quiz, des modules vidéo ou un parcours blended.