Cours
Apprentissage par renforcement profond en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 500
Apprenez et appliquez des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond, avec techniques d’affinage et d’optimisation.
Intelligence artificielle
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez de courtes vidéos animées par des formateurs experts, puis mettez en pratique ce que vous avez appris avec des exercices interactifs dans votre navigateur.
- Apprenez à votre rythme
- Gagnez en expérience pratique
- Des chapitres courts et digestes
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Cours
Analyse de données bayésienne en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 499
Découvrez tous les avantages de lanalyse bayésienne des données et appliquez-la à divers cas dutilisation concrets.
Probabilités et statistiques
Cours
Mathématiques pour les professionnels de la finance
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 494
Acquérez les compétences mathématiques essentielles en finance grâce à des exercices pratiques sur Excel et des exemples concrets.
Finance appliquée
Cours
L’IA pour les ressources humaines
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 492
Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.
Intelligence artificielle
Cours
Étude de cas : analyse de la chaîne d’approvisionnement avec Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 492
Utilisez Power BI pour lanalyse de la logistique. Créez un outil danalyse, calculez les coûts et analysez les volumes de production.
Visualisation des données
Cours
Améliorer les performances des requêtes dans PostgreSQL
- IntermédiaireNiveau de compétence
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Découvrez comment structurer vos requêtes PostgreSQL afin quelles sexécutent en un temps record.
Développement de logiciels
Cours
Introduction à PySpark
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 491
Apprenez à mettre en œuvre la gestion des données distribuées et lapprentissage automatique dans Spark à laide du package PySpark.
Ingénierie des données
Cours
Introduction à la modélisation linéaire en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 490
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilités et statistiques
Cours
Détection de fraude en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
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Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.
Machine learning
Cours
Introduction à GCP
- DébutantNiveau de compétence
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Découvrez la plateforme Google Cloud (GCP) grâce à ce cours sur le stockage, le traitement des données et la modernisation des entreprises à laide de GCP.
Cloud
Cours
Supervised Learning in R: Regression
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
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In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Machine learning
Cours
Méthodes d’ensemble en Python
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Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
Machine learning
Cours
Analytique financière dans Google Sheets
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Découvrez comment créer un tableau de bord graphique avec Google Sheets afin de suivre les performances des titres financiers.
Finance appliquée
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RNA-Seq avec Bioconductor en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
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Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
Probabilités et statistiques
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Manipulation de données avec data.table en R
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Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.
Manipulation des données
Cours
Introduction à AWS Boto en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
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Découvrez AWS Boto et apprenez à exploiter la technologie cloud pour optimiser votre flux de données.
Cloud
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Visualiser des séries temporelles en Python
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Visualisez la saisonnalité, les tendances et dautres modèles dans vos données chronologiques.
Visualisation des données
Cours
Concepts de streaming
- DébutantNiveau de compétence
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Différenciez le traitement par lots et le streaming, la mise à léchelle des systèmes de streaming et les applications concrètes.
Ingénierie des données
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Data Processing in Shell
- IntermédiaireNiveau de compétence
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Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Manipulation des données
Cours
Modèles ARIMA en Python
- AvancéNiveau de compétence
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Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.
Machine learning
Cours
Bonnes pratiques de visualisation avec R
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Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Visualisation des données
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Web scraping en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
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Apprenez à collecter et télécharger efficacement des données à partir de nimporte quel site web à laide de R.
Préparation des données
Cours
Introduction à Spark SQL en Python
- AvancéNiveau de compétence
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Apprenez à manipuler des données et à créer des ensembles de fonctionnalités de machine learning dans Spark à laide de SQL en Python.
Manipulation des données
Cours
Visualizations in Sigma
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Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Visualisation des données
Cours
Introduction à Julia
- DébutantNiveau de compétence
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Julia est un nouveau langage de programmation conçu pour être le langage idéal pour le calcul scientifique, le ML et lexploration de data.
Développement de logiciels
Cours
Feature Engineering with PySpark
- AvancéNiveau de compétence
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Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Manipulation des données
Cours
Concepts de monitoring en Machine Learning
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Surveillez les modèles machine learning en production : dérive des données et des concepts, et méthodes pour limiter la dégradation du modèle.
Machine learning
Cours
Streaming de données avec AWS Kinesis et Lambda
- AvancéNiveau de compétence
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Maîtrisez le traitement des données en streaming grâce aux technologies sans serveur d’AWS.
Cloud
Cours
Comprendre la transformation numérique
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Plongez dans la transformation numérique et devenez un acteur du changement dans un paysage numérique en constante évolution.
Datalphabétisation
Cours
Graph RAG with LangChain and Neo4j
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Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Intelligence artificielle
FAQs
Qu’est-ce que la data science ?
La data science est un domaine d’expertise centré sur l’extraction d’informations à partir des données. Grâce à leurs compétences en programmation, à des méthodes scientifiques et à divers algorithmes, les data scientists analysent les données afin d’en tirer des informations clés réellement exploitables.
Comment puis-je apprendre la data science ?
Pour devenir data scientist, vous devrez apprendre un langage de programmation comme Python ou R, et maîtriser les bases des mathématiques et des statistiques. Il est également essentiel de connaître les techniques d’analyse de données et les outils propres à la data science. Il existe de nombreuses façons de se former. Au-delà des parcours académiques classiques (diplômes ou études universitaires), vous pouvez apprendre à votre propre rythme grâce à une multitude de ressources : cours et tutoriels en ligne, livres, vidéos, et bien plus encore.
Quelles sont les compétences requises pour la data science ?
En plus de solides bases en mathématiques et en statistiques, les data scientists doivent maîtriser des langages de programmation comme Python, R et SQL. Ils doivent aussi savoir travailler avec de grands volumes de données, comprendre la visualisation, le traitement des données et la gestion des bases de données. Des compétences en machine learning (et parfois en deep learning) constituent également un atout important.
En quoi la data science pourrait être utile pour moi ?
À l’échelle professionnelle, presque tous les secteurs font appel à la data science d’une manière ou d’une autre. Les organisations de santé l’utilisent pour détecter des maladies et améliorer les traitements, tandis que les entreprises financières s’en servent pour repérer et prévenir la fraude. Dans tous les domaines, la data science joue aussi un rôle clé en marketing, qu’il s’agisse de concevoir des systèmes de recommandation ou d’analyser le taux de désabonnement.
Est-il intéressant de travailler dans la data science ?
Oui. La data science est l’un des secteurs à la croissance la plus rapide, aux États-Unis comme ailleurs. C’est également l’un des secteurs qui rémunèrent le mieux. Selon Payscale, les data scientists expérimentés gagnent en moyenne 97 609 $ et affichent un taux d'épanouissement de quatre étoiles sur cinq aux États-Unis.
Est-il difficile de devenir data scientist ?
Il y a plusieurs éléments à prendre en compte. Tout d’abord, les diplômes conventionnels en data science peuvent être très difficiles à obtenir et exigent souvent d’excellents résultats académiques. Ensuite, les compétences nécessaires demandent du temps et de la persévérance : il faut parfois plusieurs mois pour maîtriser les bases, ainsi qu’une vraie expérience pratique pour décrocher un premier poste dans le domaine.
La data science nécessite-t-elle du codage ?
Oui, une certaine expérience du codage est nécessaire, notamment en Python, R, SQL, Java ou C/C++. Cela dit, grâce à sa syntaxe simple et intuitive, Python reste le langage privilégié des débutants.
Combien de temps faut-il pour devenir data scientist ?
Sans expérience préalable en programmation ou en mathématiques, il faut généralement 7 à 12 mois d’apprentissage intensif pour atteindre le niveau d’un data scientist débutant. Mais il est essentiel de garder à l’esprit qu’acquérir uniquement les bases théoriques ne suffit pas : ce qui forme vraiment un data scientist, c’est la pratique et la capacité à appliquer ces concepts sur des projets concrets.
Quels sujets puis-je étudier dans le domaine de la data science ?
Une fois les bases de la data science maîtrisées, vous pouvez vous spécialiser dans de nombreux domaines : machine learning, intelligence artificielle, analyse de Big Data, business intelligence, exploration de données, et bien plus encore.
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