Cours
Introduction à l’analyse de portefeuille en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.9+
- 447
Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.
Finance appliquée
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
Dealing With Missing Data in R
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 447
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
Préparation des données
Cours
Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R
- AvancéNiveau de compétence
- 4.7+
- 444
Dans ce cours, vous apprendrez à ajuster des modèles hiérarchiques avec des effets aléatoires.
Probabilités et statistiques
Cours
Maîtriser les biais de données
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 443
Libérez le potentiel de vos données en apprenant à détecter et à atténuer les biais pour obtenir des analyses précises et des modèles fiables.
Gestion des données
Cours
Modélisation financière dans Google Sheets
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 442
Apprenez la modélisation commerciale, les flux de trésorerie, investissements, rentes, amortissement des prêts via Google Sheets.
Finance appliquée
Cours
Multi-Modal Systems with the OpenAI API
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 439
Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!
Intelligence artificielle
Cours
Intermediate Importing Data in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 438
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Préparation des données
Cours
Fondamentaux de la finance d’entreprise
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 435
Apprenez les concepts financiers clés tels que linvestissement en capital, le CMPC et la valeur actionnariale.
Finance appliquée
Cours
Time Series Analysis in SQL Server
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 434
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Manipulation des données
Cours
Plan d’expériences en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 433
Dans ce cours, vous découvrirez les principes fondamentaux de la conception expérimentale, un élément essentiel de toute analyse de données.
Probabilités et statistiques
Cours
Communiquer avec les données dans le tidyverse
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 432
Exploitez les outils tidyverse pour créer des graphiques de qualité publication et des rapports personnalisés de vos résultats.
Visualisation des données
Cours
Analyse de clusters avec R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 430
Développez votre intuition sur les regroupements hiérarchiques et via k-means, et appliquez-les pour extraire des infos pertinentes.
Machine learning
Cours
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 430
Découvrez comment créer des modèles GenAI qui reflètent les valeurs humaines tout en acquérant une expérience pratique avec des LLM avancés.
Intelligence artificielle
Cours
Planification de voyage assistée par l’IA
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 428
Maîtrisez la planification de vos voyages avec WanderBot : créez des suggestions, renforcez votre confiance et simplifiez votre prochaine aventure.
Intelligence artificielle
Cours
Visualiser des séries temporelles en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 423
Apprenez à visualiser des séries chronologiques dans R, puis mettez vos connaissances en pratique à laide dune étude de cas sur la sélection dactions.
Visualisation des données
Cours
Modèles linéaires généralisés en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 423
Créez une boîte à outils de régression avec les modèles logistiques et de Poisson. Formez, comprenez et validez-les. Faites des prédictions.
Probabilités et statistiques
Cours
Introduction aux états financiers dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 422
Découvrez comment utiliser le compte de résultat et le bilan dans Power BI.
Finance appliquée
Cours
Recommander des produits de soin de la peau
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 422
Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Intelligence artificielle
Cours
Gen AI: Beyond the Chatbot
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 412
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Cloud
Cours
Gérer les données manquantes en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 412
Apprenez à identifier, analyser, supprimer et imputer les données manquantes dans Python.
Manipulation des données
Cours
Étude de cas : analyser les données du marché de l’emploi avec Tableau
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 412
Utilisez des techniques de visualisation pour déterminer les compétences recherchées chez les data scientists, analysts, et engineers.
Visualisation des données
Cours
Visualiser des données géospatiales en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 408
Découvrez comment créer des visualisations attrayantes de données géospatiales en Python à laide du package geopandas et des cartes folium.
Visualisation des données
Cours
Fondamentaux des probabilités en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 407
Apprenez les bases de la probabilité : variables aléatoires, moyenne, variance, distributions de probabilité et probabilités conditionnelles
Probabilités et statistiques
Cours
Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 402
Découvrez comment transformer et analyser les données au sein de votre compte Microsoft Fabric.
Autre
Cours
Étude de cas : analyse du trading de prêts immobiliers dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 396
Analysez les transactions hypothécaires, améliorez vos compétences en modélisation et analyse financière comme trader junior via Power BI.
Finance appliquée
Cours
Gemini in Google Docs
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 395
Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Intelligence artificielle
Cours
Intermediate Data Visualization with Seaborn
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 395
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
Visualisation des données
Cours
Introduction à la qualité des données avec Great Expectations
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 393
Assurez la qualité des données dans les workflows de science et dingénierie des données via la bibliothèque Great Expectations de Python.
Ingénierie des données
Cours
Travailler avec les dates et heures en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 392
Apprenez les principes fondamentaux de lanalyse, de la manipulation et du calcul des dates et heures dans R.
Développement de logiciels
Cours
Détection d’anomalies en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 390
Détectez les anomalies dans votre analyse de données et élargissez votre boîte à outils statistiques Python dans ce cours de quatre heures.
Probabilités et statistiques
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.
Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.