Cours
Inférence pour la régression linéaire en R
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 253
Dans ce cours, vous apprendrez à effectuer des inférences à laide de modèles linéaires.
Probabilités et statistiques
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.
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Cours
Travailler avec l’API OpenAI Responses
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 252
Développez plus facilement que jamais des applications dIA intelligentes, interactives et fiables grâce à lAPI OpenAI Responses et à GPT-5.
Intelligence artificielle
Cours
MLOps pour l’entreprise
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 248
Découvrez MLOps, notamment les outils et les pratiques nécessaires à lautomatisation et à la mise à léchelle des applications de ML.
Machine learning
Cours
Probabilité avancée : l’incertitude dans les données
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 247
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilités et statistiques
Cours
Innovating with Google Cloud AI
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 246
Innovating with Google Cloud AI
Cloud
Cours
Analyse de survie en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 245
Travaillez avec des data de temps jusquà un événement. Estimez, visualisez et interprétez les modèles de survie.
Probabilités et statistiques
Cours
Introduction à l’évaluation d’entreprise
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 244
Évaluez une entreprise à laide dapplications concrètes et détudes de cas utilisant l’actualisation des flux de trésorerie (DCF).
Finance appliquée
Cours
Introduction à Spark avec sparklyr en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 244
Apprenez à effectuer des analyses de mégadonnées à laide de Spark et du package sparklyr dans R, et découvrez Spark MLIb en seulement 4 heures.
Ingénierie des données
Cours
Combiner des données avec data.table en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 240
Ce cours vous montrera comment combiner et fusionner des ensembles de données avec data.table.
Manipulation des données
Cours
Develop for Azure Storage
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 240
Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
Cloud
Cours
Analyzing IoT Data in Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 239
Découvrez comment importer, nettoyer et manipuler des données IoT dans Python afin de les préparer pour le machine learning.
Manipulation des données
Cours
Simulation statistique en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 238
Apprenez à résoudre des problèmes de plus en plus complexes en utilisant des simulations pour générer et analyser des données.
Probabilités et statistiques
Cours
Concepts in Computer Science
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 238
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Développement de logiciels
Cours
Erreurs et incertitudes dans Google Sheets
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 234
Distinguez les différences réelles du bruit aléatoire et explorez les béquilles psychologiques qui interfèrent avec notre prise de décision.
Probabilités et statistiques
Cours
Analyse des séries temporelles avec Tableau
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 232
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Visualisation des données
Cours
Écrire du code efficace avec pandas
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 229
Apprenez des techniques efficaces dans pandas pour optimiser votre code Python.
Développement de logiciels
Cours
Manipulation de données dans KNIME
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 225
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
Manipulation des données
Cours
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 225
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Cloud
Cours
Modèles d'IA évolutifs avec PyTorch Lightning
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 223
Optimisez vos projets dIA en créant des modèles modulaires et en maîtrisant loptimisation avancée avec PyTorch Lightning.
Intelligence artificielle
Cours
Créer des moteurs de recommandation en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 222
Apprenez à développer des moteurs de recommandation en Python à laide de techniques de machine learning.
Machine learning
Cours
Machine Learning pour le marketing en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 220
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine learning
Cours
Text mining avec sac de mots en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 219
Apprenez la technique du sac de mots pour lexploration de textes avec R.
Machine learning
Cours
Case Study: Financial Analysis in KNIME
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 218
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Finance appliquée
Cours
Introduction to Databricks Lakehouse
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 215
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Ingénierie des données
Cloud
Cours
Analyzing Social Media Data in Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 214
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Manipulation des données
Cours
Analyse de réseaux avec R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 212
Apprenez à analyser et à visualiser les données réseau à laide du package igraph et créez des graphiques réseau interactifs avec threejs.
Probabilités et statistiques
Cours
Sentiment Analysis in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 210
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine learning
Cours
Gen AI: Unlock Foundational Concepts
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 208
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
Cours
Python pour les utilisateurs de R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 208
Ce cours sadresse aux utilisateurs de R qui souhaitent se familiariser avec Python.
Développement de logiciels
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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