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Cours sur la data, l’IA et le cloud

Maîtrisez les compétences qui font toute la différence

Suivez 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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794 Cours

Cours

Gérer les données manquantes en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 186 révisions

Visualisez, explorez et imputez facilement les données manquantes avec naniar, une méthode compatible tidyverse.

Préparation des données

4 heures

Cours

Nettoyer des données avec PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 556 révisions

Apprenez à nettoyer des données avec Apache Spark en Python.

Préparation des données

4 heures

Cours

Analyse de séries temporelles dans SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 480 révisions

Découvrez comment exploiter les données de date et dheure dans SQL Server pour lanalyse de séries chronologiques.

Manipulation des données

5 heures

Cours

Concepts de monitoring en Machine Learning

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 593 révisions

Surveillez les modèles machine learning en production : dérive des données et des concepts, et méthodes pour limiter la dégradation du modèle.

Machine learning

2 heures

Cours

Transformation de données dans Alteryx

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 870 révisions

Exploitez Alteryx pour transformer les données et maîtriser Crosstab, Transpose et l’optimisation des workflows dans ce cours interactif.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Bonnes pratiques de visualisation avec R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 371 révisions

Présentez vos données efficacement avec des graphiques courants, d’autres visualisations et des styles optimisés pour la perception.

Visualisation des données

1 heure

Cours

Calculs dans Tableau

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 775 révisions

Dans ce cours interactif, vous apprendrez à utiliser les fonctions pour vos calculs Tableau et à déterminer quand les utiliser.

Visualisation des données

6 heures

Cours

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 164 révisions

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

Cloud

30 min

Cours

Machine Learning pour la finance en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 253 révisions

Modélisez et prédisez les cours boursiers avec des modèles linéaires, des arbres de décision, des forêts aléatoires et des réseaux de neurones.

Machine learning

4 heures

Cours

Optimisation des hyperparamètres en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 900 révisions

Découvrez les techniques doptimisation automatique des hyperparamètres en Python, notamment Grid, Random et Informed Search.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à Power Apps

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 30 révisions

Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Élaborer une stratégie de mise sur le marché

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 473 révisions

Créez une stratégie go-to-market avec l’IA générative : ciblez des secteurs, générez des leads et optimisez les mots-clés web.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Transactions et gestion des erreurs dans SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 369 révisions

Apprenez à rédiger des scripts qui détectent et gèrent les erreurs et contrôlent plusieurs opérations simultanées.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Comprendre la transformation numérique

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 665 révisions

Plongez dans la transformation numérique et devenez un acteur du changement dans un paysage numérique en constante évolution.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Créer des pipelines de données avec Airflow

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 65 révisions

Créez des DAG avec TaskFlow API, asset-based scheduling et deferrable sensors, puis exécutez de bout en bout un pipeline SQL ETL, contrôles qualité inclus.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Google: Human-Centered AI

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 196 révisions

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

Cloud

10 min

Cours

Power BI pour les utilisateurs finaux

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 389 révisions

Découvrez le service Power BI, maîtrisez linterface, prenez des décisions éclairées et optimisez la puissance de vos rapports.

Rapports

1 heure

Cours

Apprentissage automatique avec PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 799 révisions

Apprenez à prédire à partir de données avec Apache Spark grâce aux arbres de décision, régressions logistique et linéaire, ensembles et pipelines.

Machine learning

4 heures

Cours

Planification de voyage assistée par l’IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 580 révisions

Maîtrisez la planification de vos voyages avec WanderBot : créez des suggestions, renforcez votre confiance et simplifiez votre prochaine aventure.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Importation de données en R : niveau intermédiaire

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 313 révisions

Analyser des données dans tous les formats. Fichiers plats, logiciels statistiques, bases de données ou données directement issues du Web.

Préparation des données

3 heures

Cours

Introduction au Deep Learning avec Keras

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 139 révisions

Apprenez à développer des modèles dapprentissage profond avec Keras.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Gemini in Google Drive

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 343 révisions

Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.

Intelligence artificielle

30 min

Cours

Modèles ARIMA en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 461 révisions

Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.

Machine learning

4 heures

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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