Formation 2025/2026 — 100% Pratique

Maitrisez le Machine Learning
par la pratique

Apprenez les algorithmes ML essentiels a travers des projets concrets avec des datasets reels de Kaggle. De zero a heros en quelques seances.

8+
Algorithmes
6
TPs Complets
4
Datasets Reels
0
Installation
Pourquoi cette formation

Ce que vous allez apprendre

Une approche progressive alliant theorie solide et pratique intensive sur des problemes reels du monde de la data science.

D

Pretraitement des Donnees

Maitrisez le nettoyage, la normalisation et l'ingenierie des features pour preparer vos donnees a l'entrainement.

Pandas NumPy Scikit-learn
A

Algorithmes de ML

Comprendre et implementer les algorithmes fondamentaux : Regression, Classification, Clustering et Deep Learning.

Regression Random Forest Neural Networks
E

Evaluation & Optimisation

Apprenez a mesurer la performance de vos modeles et a les optimiser avec les bonnes metriques et techniques.

Cross-validation Grid Search Metriques
P

Projets Concrets

Travaillez sur des datasets reels de Kaggle : Titanic, Housing, Iris et bien d'autres pour construire votre portfolio.

Kaggle Portfolio GitHub
T

Series Temporelles

Decouvrez les techniques specifiques pour predire des donnees temporelles avec LSTM et les modeles ARIMA.

LSTM TensorFlow Time Series
X

Deploiement

Apprenez a mettre vos modeles en production avec des API et des interfaces web interactives.

FastAPI Streamlit Docker
Parcours de formation

Accedez aux modules

Trois espaces dedies pour une progression optimale dans votre apprentissage.

Organisation

Plan de la formation

Un parcours progressif de 8 seances pour maitriser le Machine Learning.

1
1

Introduction au ML & Python

Fondamentaux du Machine Learning, environnement Python, NumPy et Pandas pour la manipulation de donnees.

2
2

Pretraitement des Donnees

Nettoyage, normalisation, encodage des variables categorielles et feature engineering.

3
3

Regression Lineaire & Logistique

Algorithmes de base, equations mathematiques, implementation avec scikit-learn.

4
4

Arbres de Decision & Random Forest

Classification avec arbres, bagging, boosting et importance des features.

5
5

Reseaux de Neurones avec Keras

Introduction au Deep Learning, perceptron multicouche, activation et backpropagation.

6
6

Series Temporelles & LSTM

Prediction de donnees temporelles, reseaux recurrents et modeles LSTM avec TensorFlow.

7
7

Evaluation & Optimisation

Metriques de performance, cross-validation, grid search et eviter l'overfitting.

8
8

Projet Final & Deploiement

Realisation d'un projet complet et mise en production avec une API simple.

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