Machine learning appliqué aux données métier

L'apprenant sera capable de préparer et nettoyer des données métier pour des projets de machine learning, de sélectionner et d'entraîner des modèles adaptés à des problèmes réels (classification, régression), et d'évaluer la performance de ses modèles avec des métriques appropriées. Il pourra également interpréter les résultats et optimiser ses modèles pour améliorer leur efficacité en contexte professionnel.

Professionnels (analystes de données, développeurs, chefs de projet) ayant une première expérience avec les données et souhaitant maîtriser l'application pratique du machine learning sur des cas métier réels. Idéalement des personnes ayant déjà suivi une formation d'introduction au ML ou possédant 6-12 mois d'expérience en data.

Connaissances de base en Python (variables, boucles, fonctions), notions fondamentales de statistiques descriptives, compréhension des concepts élémentaires du machine learning (apprentissage supervisé/non supervisé)

Concevoir et déployer des solutions de machine learning en production pour résoudre des problèmes métier complexes, en optimisant les performances et la robustesse des modèles. Maîtriser les stratégies avancées de feature engineering, de sélection de modèles et de gouvernance des données pour piloter des projets IA à fort impact stratégique. Évaluer critiquement les risques, les biais et les implications éthiques des solutions ML pour assurer leur alignement avec les objectifs organisationnels.

Data scientists, ingénieurs ML et architectes données ayant 3+ années d'expérience en projets ML, cherchant à maîtriser les approches avancées et à assumer des responsabilités de leadership technique. Professionnels souhaitant optimiser les pipelines ML en production et piloter la transformation IA au sein de leur organisation.

Maîtrise confirmée de Python et des bibliothèques ML (scikit-learn, pandas, numpy); expérience pratique avec au moins 3 projets ML en production; compréhension solide des statistiques et de l'algèbre linéaire; familiarité avec les architectures cloud (AWS, GCP ou Azure); connaissance des bonnes pratiques DevOps et CI/CD.