Who is the training for?

Développeurs Python, Data Scientists, Managers de projets

Duration

5,00 day(s)

Language(s) of service

EN FR

Next session

18.05.2026

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Location

Strasbourg

Price

3475,00€

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Prerequisites

Maîtrise des bases du langage Python

Goals

Comprendre et choisir une méthode d'apprentissage automatique - Acquérir les bases du Machine Learning avec Python.

Comprendre l'apprentissage automatique (Machine Learning)

Machine Learning: définition, contextes d'utilisation, phases (apprentissage, mise en production)
Enjeux et limites
Approches mathématiques et statistiques
Application et types de données: graphes, arbres, courbes, vecteurs de caractéristiques Qualification de la phase d'apprentissage: classification, régression, renforcement, non supervision
Panorama d'algorithmes: régressions (linéaire ou logistique), machines à vecteurs, réseaux de neurones, k plus proches voisins (KNN), boosting,...
Facteurs de pertinence et d'efficacité: nombre d'exemples, qualité des attributs, pourcentage des données renseignées ou manquantes, bruit

Organiser un projet d'apprentissage

Défintion du problème
Acquisition des données
Analyse et exploration des données
Préparation et nettoyage des données
Extraction de caractéristiques
Choix ou construction du modèle d'apprentissage
Entrainement, évaluation et optimisation
Test et vérification de surapprentissage Déploiement

Découvrir des bibliothèques Python

NumPy: manipulation de matrices et fonctions
Pandas: lecture et manipulation de données
Jupyter et ses Notebook: utilisation de cahiers électroniques

Implémenter des algorithmes d'apprentissage sur des données

Présentation d'une base de données
Régression linéaire (simple ou multiple): étude, import, création et application d'un modèle, évaluation
Régression logistique: packages, création et application d'un modèle, évaluation et matrice de confusion
K plus proches voisins (KNN): packages Python, Application et évaluation, amélioration
Support Vector Machine (SVM): principe, découverte de la base de données, application et évaluation
Analyse en composante principale (PCA): principe, création du modèle et visualisation des données en 2D
Decision Tree: principe, préparation des données, création du modèle et visualisation de l'arbre de décision
Random Forest: principe, implémentation en Python

Evaluer les modèles implémentés

Ré-échantillonnage
Représentativité des données d'apprentissage Interprétation de la matrice de confusion Sensibilité et spécificité d'un test: Receiver Operating Characteristic (ROC) et Area under the ROC Curve (AUC)

Teaching methods

Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.

Evaluation

Contrôle continu

Certificate, diploma

Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis

Next session

Datum

City

Language and price

18.05.2026

22.05.2026

Strasbourg

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Strasbourg

4 rue de Sarrelouis. Etage 4
67000 Strasbourg

Strasbourg: A 7 minutes à pied depuis Gare Centrale de Strasbourg: 600m

Locaux accessibles PMR

Schedule

Registration deadline

18.05.2026

Additional information

15.06.2026

19.06.2026

A distance

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Distance

A distance

Nos formateurs sont habitués à travailler en classe virtuelle (visio-conférence). Au préalable, nous réalisons un audit afin de s’assurer systématiquement en amont de la possibilité pour les stagiaires de suivre à distance (équipement, qualité de la connexion, etc...).

Cela vous permet d'interagir pleinement lors de la session.

Pour un déroulement optimal en visioconférence (et après test de connexion en amont) nous vous suggérons de prévoir:

Le(s) logiciel(s) installé(s) sur le poste du participant,
Une connexion internet stable,
Idéalement 2 écrans (dont 1 pour interactivité et 1 pour poste de travail et prise en main éventuelle à distance par le formateur),
Un micro et haut-parleur ou kit mains-libres (pour interagir avec le formateur) et en option une webcam

Le participant devra être dégagé de ses contraintes professionnelles et/ou personnelles durant la formation.

Plus d'informations sur le déroulement de nos formations à distance: https://youtu.be/GsZhStn1OgI

Schedule

Registration deadline

15.06.2026

Additional information

03.08.2026

07.08.2026

A distance

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Distance

A distance

Cela vous permet d'interagir pleinement lors de la session.

Pour un déroulement optimal en visioconférence (et après test de connexion en amont) nous vous suggérons de prévoir:

Le participant devra être dégagé de ses contraintes professionnelles et/ou personnelles durant la formation.

Plus d'informations sur le déroulement de nos formations à distance: https://youtu.be/GsZhStn1OgI

Schedule

Registration deadline

03.08.2026

Additional information

03.08.2026

07.08.2026

Paris

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Paris

11 rue Antoine Bourdelle
75015 Paris

Paris, rue Antoine Bourdelle:

A 24 minutes en métro depuis gare de l'Est: ligne 4 arrêt Montparnasse
A 27 minutes depuis gare du Nord: ligne 4 arrêt Montparnasse

Locaux accessibles PMR

Schedule

Registration deadline

03.08.2026

Additional information

03.08.2026

07.08.2026

Bruxelles

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Bruxelles

4 rue de la Presse
1000 Bruxelles

Bruxelles: A 14 minutes en tramway depuis gare du Midi: lignes 2 et 6 - arrêt Madou

Locaux accessibles PMR

Schedule

Registration deadline

03.08.2026

Additional information

03.08.2026

07.08.2026

Luxembourg

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Luxembourg

5 Rue Goethe
L-1637 Luxembourg

Luxembourg: A 8 minutes à pied depuis Gare de Luxembourg: 750m (proximité Parcs de Pétrusse)

Locaux accessibles PMR

Schedule

Registration deadline

03.08.2026

Additional information

24.08.2026

28.08.2026

Strasbourg

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Strasbourg

4 rue de Sarrelouis. Etage 4
67000 Strasbourg

Strasbourg: A 7 minutes à pied depuis Gare Centrale de Strasbourg: 600m

Locaux accessibles PMR

Schedule

Registration deadline

24.08.2026

Additional information

26.10.2026

30.10.2026

Bruxelles

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Bruxelles

4 rue de la Presse
1000 Bruxelles

Bruxelles: A 14 minutes en tramway depuis gare du Midi: lignes 2 et 6 - arrêt Madou

Locaux accessibles PMR

Schedule

Registration deadline

26.10.2026

Additional information

26.10.2026

30.10.2026

Paris

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Paris

11 rue Antoine Bourdelle
75015 Paris

Paris, rue Antoine Bourdelle:

A 24 minutes en métro depuis gare de l'Est: ligne 4 arrêt Montparnasse
A 27 minutes depuis gare du Nord: ligne 4 arrêt Montparnasse

Locaux accessibles PMR

Schedule

Registration deadline

26.10.2026

Additional information

26.10.2026

30.10.2026

A distance

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Distance

A distance

Cela vous permet d'interagir pleinement lors de la session.

Pour un déroulement optimal en visioconférence (et après test de connexion en amont) nous vous suggérons de prévoir:

Le participant devra être dégagé de ses contraintes professionnelles et/ou personnelles durant la formation.

Plus d'informations sur le déroulement de nos formations à distance: https://youtu.be/GsZhStn1OgI

Schedule

Registration deadline

26.10.2026

Additional information

26.10.2026

30.10.2026

Luxembourg

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

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Luxembourg

5 Rue Goethe
L-1637 Luxembourg

Luxembourg: A 8 minutes à pied depuis Gare de Luxembourg: 750m (proximité Parcs de Pétrusse)

Locaux accessibles PMR

Schedule

Registration deadline

26.10.2026

Additional information

16.11.2026

20.11.2026

Strasbourg

FR 3475,00€

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PROMO -0% Hors taxes

Place of training

Strasbourg

4 rue de Sarrelouis. Etage 4
67000 Strasbourg

Strasbourg: A 7 minutes à pied depuis Gare Centrale de Strasbourg: 600m

Locaux accessibles PMR

Schedule

Registration deadline

16.11.2026

Additional information

Organization contact details

Dawan - Service commercial

commercial@dawan.fr
+33 (0)9 72 37 73 73

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Contents

Comprendre l'apprentissage automatique (Machine Learning)

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Evaluer les modèles implémentés

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