Concepts liés aux entrepôts de données
Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les principes fondamentaux de lentreposage de données.
Suivez de courtes vidéos animées par des instructeurs experts, puis mettez en pratique ce que vous avez appris avec des exercices interactifs dans votre navigateur.
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En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données sont stockées aux États-Unis.Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les principes fondamentaux de lentreposage de données.
Apprenez à utiliser les différentes fonctionnalités de GitHub, à naviguer dans linterface et à effectuer des tâches collaboratives quotidiennes.
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Déployez l’analyse de régression avec statsmodels en Python pour prédire les prix immobiliers et le taux de clics sur des publicités.
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
Mettez vos compétences en pratique avec Power BI pour importer, analyser et visualiser des données RH de manière percutante.
The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.
Explorez les structures de données (listes chaînées, piles, files, tables de hachage, graphes) et maîtrisez les algorithmes de recherche et tri.
Apprenez à écrire un code efficace, rapide et optimisé dans l’utilisation des ressources pour éviter les surcoûts inutiles.
Découvrez larchitecture des modèles GPT et maîtrisez la création avancée de prompts afin de libérer tout le potentiel de chatGPT.
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles basés sur des arbres et des ensembles pour la régression et la classification en utilisant scikit-learn.
Improve data literacy skills by analyzing remote working policies.
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Discover the different ways you can enhance your Power BI data importing skills.
Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.
Apprenez les rouages des LLM et larchitecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !
Améliorez vos rapports grâce à des techniques d’analyse des tendances : séries chronologiques, arbres de décomposition et facteurs clés.
Explorez Excel Power Query pour une transformation et un nettoyage avancés des données afin daméliorer votre prise de décision et votre analyse.
Maîtrisez NumPy en créant, triant, filtrant et mettant à jour des tableaux grâce au recensement des arbres de New York.
Maîtrisez l’IA responsable : cas pratiques et interactivité pour un apprentissage concret.
Découvrez la puissance de Microsoft Azure et des logiciels de cloud computing pour vous aider à améliorer vos compétences en ingénierie des données.
Optimisez vos flux d’ingénierie des données en apprenant à les mettre en œuvre et à les planifier efficacement.
Apprenez à créer des pipelines de données fiables et efficaces grâce aux principes d’extraction, transformation et chargement.
Apprenez quand et comment utiliser les tests d’hypothèse courants en Python : t-tests, tests de proportion et tests du khi-deux.
Continue your data visualization journey where youll learn practical techniques for incorporating DAX measures and progressive disclosure in your reports.
This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.
Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.
Découvrez les bases de la gestion de la qualité des données : concepts clés, dimensions et techniques.
Apprenez à tirer des conclusions de données limitées avec Python et les statistiques, incluant l’échantillonnage aléatoire, stratifié et en grappes.