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.
ou
Cours
Apprenez les bases de la probabilité : variables aléatoires, moyenne, variance, distributions de probabilité et probabilités conditionnelles
Probabilités et statistiques
Cours
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Développement de logiciels
Cours
Réduisez les temps d’entraînement des LLM avec Accelerator et Trainer pour l’entraînement distribué.
Intelligence artificielle
Cours
Analysez les données textuelles dans R à laide du framework Tidy.
Manipulation des données
Cours
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine learning
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
Apprenez à identifier, analyser, supprimer et imputer les données manquantes dans Python.
Manipulation des données
Cours
Analysez l’état financier via Python. Calculez le ratio, la santé financière, gérez les valeurs manquantes et présentez votre analyse.
Finance appliquée
Cours
Apprenez à collecter et télécharger efficacement des données à partir de nimporte quel site web à laide de R.
Préparation des données
Cours
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
Cours
Assurez la cohérence des données en apprenant à utiliser les transactions et à gérer les erreurs dans des environnements concurrents.
Développement de logiciels
Cours
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
Cours
Modernisez votre infrastructure et vos applications avec Google Cloud
Cloud
Cours
Découvrez le fonctionnement des dates dans R et explorez lunivers des instructions if, des boucles et des fonctions à laide dexemples financiers.
Finance appliquée
Cours
En e-commerce, c’est essentiel de vendre efficacement. Analysez les data dune entreprise darticles pour animaux à laide de Power BI.
Visualisation des données
Cours
Maîtrisez lanalyse marketing à laide de Tableau. Analysez les performances, comparez les indicateurs et optimisez les stratégies sur tous les canaux.
Préparation des données
Cours
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilités et statistiques
Cours
Optimisez vos projets dIA en créant des modèles modulaires et en maîtrisant loptimisation avancée avec PyTorch Lightning.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez à résoudre des problèmes de plus en plus complexes en utilisant des simulations pour générer et analyser des données.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à concevoir des enquêtes en utilisant des structures courantes, puis visualisez et analysez les résultats.
Probabilités et statistiques
Cours
Commencez votre parcours avec Scala, un langage populaire pour les applications évolutives et les infrastructures dingénierie des données.
Développement de logiciels
Cours
Devenez un expert dans lajustement de modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyenne mobile intégrée) à des données de séries chronologiques à laide de R.
Probabilités et statistiques
Cours
Ce cours sadresse aux utilisateurs de R qui souhaitent se familiariser avec Python.
Développement de logiciels
Cours
Ce cours présente les concepts fondamentaux de lapprentissage automatique, notamment comment créer et évaluer des modèles prédictifs.
Machine learning
Cours
Analysez les transactions hypothécaires, améliorez vos compétences en modélisation et analyse financière comme trader junior via Power BI.
Finance appliquée
Cours
Distinguez les différences réelles du bruit aléatoire et explorez les béquilles psychologiques qui interfèrent avec notre prise de décision.
Probabilités et statistiques
Cours
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Cloud
Cours
Utilisez des modèles arborescents et des ensembles pour effectuer des prédictions de classification et de régression avec tidymodels.
Machine learning
Cours
Apprenez la modélisation commerciale, les flux de trésorerie, investissements, rentes, amortissement des prêts via Google Sheets.
Finance appliquée
Cours
Évolutivité avec Google Cloud Operations
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.