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Machine Learning avec scikit-learn

Régression, classification et validation : vos premiers modèles fiables

4,9 (470 notes) 5 100 apprenants FR Intermédiaire Dernière mise à jour 07/2026
Par Salif Sanogo · Ingénieur Machine Learning

Ce que vous allez apprendre

Entraîner des modèles supervisés
Évaluer sans se tromper (validation croisée)
Préparer correctement ses données

Compétences acquises

scikit-learn Régression Classification Validation

Programme de la formation

3 sections · 9 leçons · 16h de contenu · 1 leçons offertes en aperçu

  • Comprendre l'apprentissage supervisé 26 min
  • Préparer et diviser ses données 30 min
  • Quiz — Le workflow 10 min

  • Régressions linéaire et logistique 36 min
  • Arbres et forêts aléatoires 34 min
  • TP : prédire le churn client 1h15

  • Métriques : précision, rappel, F1 28 min
  • Validation croisée et surapprentissage 30 min
  • Projet : compétition interne de scoring 2h30

Prérequis

  • Python et pandas

Description

<p>Régression, classification et validation : vos premiers modèles fiables.</p><p>Data analysts et développeurs passant au machine learning.</p>

Public cible

Data analysts et développeurs passant au machine learning.

Votre formateur

Salif Sanogo Ingénieur Machine Learning
4,8 de note formateur 23 900 apprenants 7 formations 9 ans d'expérience

Ingénieur ML diplômé de Polytechnique, ancien data scientist dans la fintech, spécialiste du déploiement de modèles en production pour les entreprises africaines.

Avis des apprenants

4,9
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470 notes
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Mariame Touré ★★★★★
12/06/2026

Avant/après : rien à voir. Je maîtrise des outils que je pensais inaccessibles.

Sékou Camara ★★★★★
01/06/2026

Les corrections détaillées des travaux pratiques valent de l'or pour progresser.

45 000 FCFA

Garantie satisfait ou remboursé 14 jours

Cette formation comprend

  • 9 leçons — 16h de contenu
  • Cours animés : diapositives + narration synchronisée
  • Transcription complète de chaque leçon
  • Ressources téléchargeables
  • Accès à vie
  • Certificat de réussite
  • Accessible sur mobile
Une question ? Consultez la FAQ

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