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Cours
Apprenez à réaliser les deux tâches principales de linférence statistique : lestimation des paramètres et le test dhypothèses.
Probabilités et statistiques
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Analysez l’état financier via Python. Calculez le ratio, la santé financière, gérez les valeurs manquantes et présentez votre analyse.
Finance appliquée
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Utilisez des techniques de visualisation pour déterminer les compétences recherchées chez les data scientists, analysts, et engineers.
Visualisation des données
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Évitez de réécrire les mêmes jointures et calculs, et plongez-vous dans des analyses bien gérées et évolutives à laide des modèles de données Sigma.
Rapports
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Apprenez à utiliser les scripts Python dans Power BI pour préparer les data, les visualiser et calculer les coefficients de corrélation.
Manipulation des données
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Maîtrisez Databricks avec Python : apprenez à vous authentifier, gérer les clusters, automatiser les jobs et interroger des modèles d’IA par programmation.
Intelligence artificielle
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Découvrez Data Version Control pour la gestion des données ML. Maîtrisez la configuration, automatisez les pipelines et évaluez les modèles en toute fluidité.
Machine learning
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Apprenez à identifier, analyser, supprimer et imputer les données manquantes dans Python.
Manipulation des données
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Combinez du texte, des images, du son et de la vidéo avec les derniers modèles dIA de Hugging Face, et générez de nouvelles images et vidéos.
Intelligence artificielle
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Apprenez les principes fondamentaux des réseaux neuronaux et comment créer des modèles dapprentissage profond à laide de TensorFlow.
Machine learning
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Apprenez comment fonctionnent les ordinateurs, concevez des algorithmes efficaces et explorez la théorie computationnelle pour résoudre des problèmes concrets.
Développement de logiciels
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Découvrez comment utiliser le compte de résultat et le bilan dans Power BI.
Finance appliquée
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Utilisez Power BI pour lanalyse de la logistique. Créez un outil danalyse, calculez les coûts et analysez les volumes de production.
Visualisation des données
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Améliorez votre codage avec Windsurf, lIDE alimenté par lIA qui vous aide à créer, déboguer et déployer plus rapidement.
Intelligence artificielle
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Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.
Cloud
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Apprenez à exploiter vos données brutes et désorganisées stockées dans une base de données PostgreSQL afin den extraire des informations précises.
Préparation des données
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Découvrez comment garantir la saisie de données fiables et créer des tableaux de bord dynamiques pour afficher vos données marketing.
Rapports
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Optimisez Llama pour des tâches personnalisées grâce à TorchTune et découvrez des techniques doptimisation telles que la quantification.
Intelligence artificielle
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Cloud
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
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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
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Apprenez et appliquez des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond, avec techniques d’affinage et d’optimisation.
Intelligence artificielle
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Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
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Dans ce cours, vous apprendrez à effectuer des inférences à laide de modèles linéaires.
Probabilités et statistiques
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Assurez la qualité des données dans les workflows de science et dingénierie des données via la bibliothèque Great Expectations de Python.
Ingénierie des données
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Créez un espace Databricks Genie de bout en bout : descriptions, synonymes, instructions, relations de table, requêtes d’exemple, suivi et benchmarks.
Ingénierie des données
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Allez plus loin avec Polars grâce à la manipulation de texte, aux statistiques glissantes, aux jointures de DataFrame et à l’analyse avancée.
Manipulation des données
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Découvrez comment créer des tableaux de bord interactifs et riches en informations à laide de Dash et de Plotly.
Visualisation des données
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Dans ce cours, vous découvrirez les principes fondamentaux de la conception expérimentale, un élément essentiel de toute analyse de données.
Probabilités et statistiques
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Découvrez comment participer et remporter des compétitions sur Kaggle.
Machine learning
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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