Dauer

5,00 Dag(Deeg)

Sprooch(e) vun der Déngschtleeschtung

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03.08.2026

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Dawan est un organisme de formations qui propose plus de 1.600 formations en informatique, management, gestion de projets et commercial en inter-entreprise ou en intra. Notre catalogue regroupe des centaines de thématiques: Java, PHP, Webmaster, E-Marketing, Linux, Windows Server, Vmware, Autocad, Photoshop etc...

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U wie riicht sech d'Formatioun?

Développeurs Python, Data Scientists, Managers de projets

Virkenntnisser

Maîtrise des bases du langage Python

Ziler

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

Inhalt

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)

Pedagogesch Methoden

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

Evaluatioun

Contrôle continu

Certificat, Diplom

Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis

Coursmaterial

Support de cours + sources des exercices

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03.08.2026

07.08.2026

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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

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Paris

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Plaz vun der Formatioun

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

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07.08.2026

Bruxelles

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Bruxelles

4 rue de la Presse
1000 Bruxelles

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

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Luxembourg

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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)

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24.08.2026

28.08.2026

Strasbourg

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Strasbourg

4 rue de Sarrelouis. Etage 4
67000 Strasbourg

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

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24.08.2026

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26.10.2026

30.10.2026

Bruxelles

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16.11.2026

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+33 (0)9 72 37 73 73

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Machine learning: implémentation en Python

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