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Module 1 : Introduction au Machine Learning
Découvrez les concepts fondamentaux du ML
1 quiz/test(s)
Intermédiaire
Machine Learning Fondamentaux
Cette formation intitulée Machine Learning Fondamentaux constitue une immersion complète dans les bases théoriques et pratiques de l'intelligence artificielle. Le parcours débute par une introduction structurée permettant de comprendre les enjeux, les différents types d'apprentissage (supervisé, non supervisé) et les paradigmes essentiels qui régissent le fonctionnement des machines apprenantes. L'objectif est de transformer des concepts abstraits en compétences actionnables pour préparer les données et poser les bases de la modélisation prédictive. En maîtrisant ces fondamentaux, vous développerez la rigueur analytique nécessaire pour aborder ensuite des algorithmes plus complexes et des techniques d'optimisation avancées.
Intermédiaire 30 heures Equipe Accurametrics Certificat inclus 3 modules Aucun avis pour le moment
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Leçons
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Quiz et évaluations
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Exercices et labs
Ce que vous allez apprendre
Comprendre les concepts essentiels de Machine Learning Fondamentaux
Appliquer les méthodes sur des cas concrets et guidés
Structurer un projet professionnel avec une démarche claire
Valoriser vos acquis avec un certificat vérifiable
Programme
Le contenu de la formation
Un parcours séquencé pour progresser avec méthode.
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Module 2 : Régression linéaire et polynomiale
Ce module enseigne comment modéliser et prédire des variables continues. Vous apprendrez à utiliser des équations mathématiques pour trouver des relations entre les données, par exemple pour prédire des prix ou des tendances de croissance.
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Module 3 : Classification (Logistic Regression, SVM)
Ici, vous passerez à la prédiction de catégories. Ce module traite des méthodes permettant de classer des données dans des groupes distincts, comme la détection de spams ou le diagnostic médical automatisé, en utilisant des algorithmes robustes comme les machines à vecteurs de support (SVM).
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Intervenants
Des experts pour accompagner votre progression
Des professionnels passionnés par la transmission, la Data et l’intelligence artificielle appliquée.
Anderson DENART
CEO & AI / ML Engineer
Anderson Denart est Data Scientist et AI Engineer, fondateur et CEO de Accurametrics Data Solutions. Spécialisé en intelligence artificielle appliquée, machine learning, NLP, scoring, computer vision et déploiement de solutions data, il accompagne les entreprises dans la transformation de leurs données en leviers de performance mesurables. Son expertise couvre la conception de modèles prédictifs, l’automatisation de processus décisionnels, la création de dashboards intelligents et l’industrialisation de solutions IA orientées métier. Fort d’expériences en data science, scoring bancaire, économétrie et business intelligence, il combine rigueur statistique, vision stratégique et maîtrise technique pour développer des solutions fiables, scalables et directement exploitables par les organisations.
Josué THELISSAINT
Financial Economist, PhD
Josué Thélissaint est docteur en économie financière, économiste financier et decision scientist, avec une expertise à l’intersection de la finance quantitative, de l’analyse économique, des cryptomarchés et de la DeFi. Son profil se distingue par une double maîtrise : une solide formation académique en ingénierie économique et financière, statistiques et économie appliquée, ainsi qu’une compétence technique en développement informatique et exploitation de données. Cette combinaison lui permet d’aborder les problématiques financières avec une approche rigoureuse, analytique et orientée décision. Il intervient sur des sujets complexes liés à la modélisation économique, à l’analyse des marchés financiers, à l’évaluation des risques et à l’aide à la décision dans des environnements data-driven. Son parcours reflète un positionnement hybride rare, capable de relier la recherche académique, la finance moderne et les technologies émergentes.
Joseph Kokouvi DJAFON
Doctorant en Economie
Joseph Kokouvi Djafon possède un parcours académique solide en économie, statistiques et économétrie. Actuellement doctorant en économie à l’Université de Strasbourg, il a auparavant obtenu un master en statistiques et économétrie dans la même université, où il s’est distingué comme major de promotion. Son profil combine une forte expertise quantitative avec des compétences en économétrie avancée, séries temporelles, données de panel, programmation, gestion de données, web scraping et machine learning avec Python. Il dispose également d’une formation approfondie en économie du développement acquise à l’Université de Lomé, où il a aussi obtenu d’excellents résultats académiques.
Esperant KONZO
AI / ML Engineer
Esperant Konzo est un AI/ML Engineer spécialisé dans la conception d’agents intelligents, l’automatisation des processus et la mise en place d’infrastructures IA à grande échelle. Son expertise couvre les architectures RAG, le Model Context Protocol, les bases vectorielles, les agents conversationnels et les systèmes IA connectés à des bases de connaissances d’entreprise. Il a travaillé sur des cas d’usage à fort impact, notamment la détection de fraude, la conformité LCB-FT, l’automatisation documentaire et le développement d’agents IA pour plus de 100 000 utilisateurs. Co-fondateur de la Bantu Language Initiative, il porte également une vision ambitieuse autour du NLP pour les langues africaines sous-représentées, avec l’objectif de construire une infrastructure IA adaptée à des centaines de millions de locuteurs bantous.