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 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
Explorez l’ensemble de données du Stanford Open Policing Project et analysez l’impact du genre sur le comportement policier avec pandas.
Manipulation des données
Cours
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Cloud
Cours
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Cloud
Cours
Apprenez à utiliser des outils et des techniques pour exploiter vos propres big data afin de faciliter des expériences positives pour vos utilisateurs.
Machine learning
Cours
Apprenez à transposer vos connaissances SAS en R et à analyser des données avec ce langage logiciel gratuit et puissant.
Développement de logiciels
Cours
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Cloud
Cours
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Cloud
Cours
Analysez les processus métier avec R et tirez des enseignements concrets de vastes ensembles de données événementielles.
Rapports
Cours
Apprenez comment accéder aux données financières à partir de fichiers locaux ainsi que de sources Internet.
Finance appliquée
Cours
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Cloud
Cours
Distinguez les différences réelles du bruit aléatoire et explorez les béquilles psychologiques qui interfèrent avec notre prise de décision.
Probabilités et statistiques
Cours
Ce cours présente la machine à vecteurs de support (SVM) à laide dune approche visuelle et intuitive.
Machine learning
Cours
Découvrez comment concevoir, automatiser et surveiller des pipelines de prévision évolutifs en Python.
Machine learning
Cours
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Développement de logiciels
Cours
Explorer les variables latentes, telles que la personnalité, à laide danalyses factorielles exploratoires et confirmatoires.
Probabilités et statistiques
Cours
Maîtrisez l’analyse financière dans KNIME avec des données réelles et développez vos compétences en préparation de données et workflows.
Finance appliquée
Cours
Développez votre maîtrise des statistiques en analysant des données réelles et en en tirant des enseignements exploitables.
Probabilités et statistiques
Cours
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Cloud
Cours
Apprenez la technique du sac de mots pour lexploration de textes avec R.
Machine learning
Cours
Apprenez à utiliser PostgreSQL pour gérer efficacement l’analyse des séries temporelles et appliquer ces techniques à des données réelles.
Manipulation des données
Cours
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Cloud
Cours
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Cloud
Cours
Utilisez des RNN pour classifier le sentiment, générer des phrases et traduire des textes.
Intelligence artificielle
Cours
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Cloud
Cours
Apprenez à traiter les informations sensibles à laide de techniques préservant la confidentialité.
Machine learning
Cours
Apprenez à utiliser lAPI Census pour travailler avec des données démographiques et socio-économiques.
Analyse exploratoire des données
Cours
Diagnostiquez, visualisez et traitez les data manquantes à laide de techniques dimputation et de conseils pour améliorer vos résultats.
Manipulation des données
Cours
Développez des modèles R permettant dévaluer et analyser les obligations, et de les protéger contre les fluctuations des taux dintérêt.
Finance appliquée
Cours
Découvrez comment interagir avec vos données à laide dagents IA de conversion de texte en requête avec MongoDB et LangGraph.
Intelligence artificielle
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.