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.
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Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.
Intelligence artificielle
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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Cloud
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Apprenez à concevoir des enquêtes en utilisant des structures courantes, puis visualisez et analysez les résultats.
Probabilités et statistiques
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Apprenez à résoudre des problèmes de plus en plus complexes en utilisant des simulations pour générer et analyser des données.
Probabilités et statistiques
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Découvrez divers paradigmes de programmation, notamment la programmation impérative et déclarative, procédurale, fonctionnelle et orientée objet.
Développement de logiciels
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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Développement de logiciels
Cours
Vous voulez coder plus et gérer moins d’administratif ? Automatisez les briefs de support au lancement des nouveautés avec Claude Cowork.
Intelligence artificielle
Cours
Évaluez une entreprise à laide dapplications concrètes et détudes de cas utilisant l’actualisation des flux de trésorerie (DCF).
Finance appliquée
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Développez votre intuition des probabilités avancées, de l’évaluation des risques et des techniques de simulation pour décider avec assurance.
Probabilités et statistiques
Cours
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Cloud
Cours
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
Cloud
Cours
Améliorez vos compétences KNIME avec notre cours sur la transformation des données, les opérations en colonnes et loptimisation du flux de travail.
Préparation des données
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Incarnez un CFO et apprenez à conseiller le conseil d’administration sur les indicateurs clés tout en élaborant des prévisions financières.
Finance appliquée
Cours
Apprenez à lire, explorer et manipuler des données spatiales, puis utilisez vos compétences pour créer des cartes informatives avec R.
Visualisation des données
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Utilisez vos connaissances des fonctions et techniques courantes en matière de tableurs pour explorer Python.
Développement de logiciels
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Apprenez à charger, transformer et transcrire la parole à partir de fichiers audio bruts dans Python.
Manipulation des données
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Apprenez la modélisation commerciale, les flux de trésorerie, investissements, rentes, amortissement des prêts via Google Sheets.
Finance appliquée
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Dans ce cours, vous apprendrez à ajuster des modèles hiérarchiques avec des effets aléatoires.
Probabilités et statistiques
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Découvrez l’analyse bayésienne des données, son fonctionnement et pourquoi c’est un outil utile dans votre boîte à outils Data Science.
Probabilités et statistiques
Cours
Utilisez vos compétences en matière de manipulation et de visualisation pour examiner lhistorique des votes de lAssemblée générale des NU.
Analyse exploratoire des données
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Découvrez les modèles GARCH, comment les mettre en œuvre et les calibrer sur des données financières allant des actions aux devises étrangères.
Finance appliquée
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Préparez-vous pour votre prochain entretien en vous entraînant à répondre à des questions sur le machine learning avec Python.
Machine learning
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Analyse d’images avec Keras : construisez, entraînez et évaluez des réseaux convolutifs (CNN) en Python.
Intelligence artificielle
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Créez facilement des cartes web interactives avec leaflet.
Visualisation des données
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Découvrez comment segmenter vos clients dans Python.
Manipulation des données
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Maîtrisez les concepts clés de la manipulation des données : filtrage, sélection et calcul des statistiques par groupe avec data.table.
Manipulation des données
Cours
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Intelligence artificielle
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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
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Apprenez à utiliser Python pour analyser le taux de désabonnement des clients et créer un modèle permettant de le prédire.
Analyse exploratoire des données
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Cloud
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.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.