Formation métier & IT – Data Science et machine learning classique
Feature engineering
Maîtrisez Feature engineering en 6 heures : Encodage des variables catégorielles, Mise à l’échelle et Interactions et polynômes, en direct avec un formateur, en ligne ou en présentiel.
- Durée
- 6 heures, une session
- Niveau
- Perfectionnement
- Format
- En ligne ou en présentiel
- Langue
- Allemand ou anglais
- Attestation
- Attestation de participation
Présentation
« Feature engineering » s’adresse à des profils comme Data analysts et futurs data scientists et Développeurs et data engineers. En 6 heures, vous abordez de façon structurée Encodage des variables catégorielles, Mise à l’échelle et Interactions et polynômes – avec beaucoup de pratique et du temps pour vos questions.
La data science crée de la valeur lorsque les données sont bien préparées, les modèles bien choisis et les résultats clairement expliqués. Nos formations couvrent tout le parcours : préparation des données et analyse exploratoire, méthodes classiques comme la classification, la régression et le clustering, puis évaluation de modèles et bases du MLOps. Feature engineering est un atelier d’une journée mêlant apports ciblés et exercices sur des jeux de données réalistes. Vous travaillez avec Python, SQL et des plateformes reconnues et repartez avec notebooks, modèles et checklists pour vos projets.
La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.
Points clés de la formation
À qui s’adresse cette formation ?
- Data analysts et futurs data scientists
- Développeurs et data engineers
- Experts métier ayant une responsabilité data
- Chefs d’équipe et responsables de projets data
Objectifs pédagogiques
- Vous connaissez les points clés de Feature engineering – Encodage des variables catégorielles, Mise à l’échelle, Interactions et polynômes, Variables temporelles, Sélection de variables et Éviter la fuite de la cible – et savez les mettre en pratique.
- Vous utilisez Feature engineering avec assurance dans vos propres projets data.
- Vous choisissez des méthodes adaptées à la question et aux données.
- Vous évaluez les modèles de façon fiable et repérez les sources d’erreur courantes.
- Vous communiquez clairement les résultats aux métiers et aux décideurs.
Programme
Module 1 Prise en main et cadrage du problème pour Feature engineering
- Place de Feature engineering dans le processus de data science
- Traduire une question métier en tâche data
- Environnement de travail, notebooks et accès aux données
- Projet d’exemple et variable cible
Module 2 Points clés : Feature engineering
- Encodage des variables catégorielles
- Mise à l’échelle
- Interactions et polynômes
- Variables temporelles
- Sélection de variables
- Éviter la fuite de la cible
Module 3 Méthodes et outils de Feature engineering
- Méthodes clés et leurs hypothèses
- Mise en œuvre avec les bibliothèques ou plateformes adaptées
- Repérer problèmes de qualité, fuite de données et biais
- Erreurs fréquentes et parades
Module 4 Exercices pratiques sur Feature engineering
- Exercices guidés sur des données réalistes
- Entraîner, comparer et évaluer des modèles
- Visualiser et interpréter les résultats
- Revue collective des approches
Module 5 Passage en production
- Reproductibilité et versionnement
- Documenter et communiquer les résultats
- Aperçu du monitoring et de la maintenance
- Prochaines étapes pour votre projet data
Module 6 Transfert dans votre quotidien
- Exercice sur un cas réaliste
- Erreurs fréquentes et comment les éviter
- Check-list et modèles à emporter
- Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin
Prérequis
Selon le niveau, des bases de Python ou de statistique suffisent. Les formations avancées supposent une solide pratique de la programmation et des méthodes. Des connaissances de base du sujet sont utiles.
Prérequis techniques
Ordinateur portable personnel avec accès internet ; environnement de développement, notebooks et jeux de données fournis à l’avance.
Dates & sites
Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Votre date souhaitée reste toujours possible.
- Munich mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
- Salzbourg lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
- Berlin lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
- Augsbourg jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
- Hanovre ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
- Brême jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
- Stuttgart lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
- Kaiserslautern ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
- En ligne lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
Questions fréquentes
Quels prérequis pour Feature engineering ?
Cela dépend du niveau. Les formations d’initiation demandent des bases en Python ou en statistique, les formations avancées une solide pratique de la programmation. Nous définissons avec vous le bon point d’entrée et adaptons rythme et exemples au niveau de votre groupe.
Peut-on travailler avec nos propres données dans Feature engineering ?
Oui, volontiers en intra-entreprise, à condition que les données soient anonymisées ou validées. Accès et protection des données sont clarifiés en amont. Sinon, nous utilisons des jeux de données réalistes couvrant tous les exercices.
Combien coûte la formation « Feature engineering » ?
La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 6 heures de formation en direct avec un formateur, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.
Puis-je proposer ma propre date ?
Oui. Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et revenons vers vous sous un jour ouvré.
La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?
Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.
La formation peut-elle être adaptée à notre équipe ?
Oui. Les formations sur mesure coûtent environ 4 500 € de plus, selon le sujet et après accord. Nous définissons ensemble au préalable les contenus, exemples et exercices.
Autres formations : Data Science et machine learning classique
- Analyse exploratoire des données
- Statistique pour la data science
- Méthodes de classification
- Modèles de régression en machine learning
- Prévision de séries temporelles
- Clustering et segmentation
- Évaluation et validation de modèles
- Bases du MLOps avec MLflow
- Analyse big data avec PySpark
- Databricks pour la data science
- Analyse de données avec KNIME
- Analyse de données avec RapidMiner
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