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Cours sur la data, l’IA et le cloud

Maîtrisez les compétences qui font toute la différence

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.

  • Apprenez à votre rythme
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  • Des chapitres courts et digestes

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776 Cours

Cours

Google Workspace End User: Gmail

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 30 révisions

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

Cloud

7 heures 15 min

Cours

Analyzing US Census Data in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 66 révisions

Apprenez à utiliser lAPI Census pour travailler avec des données démographiques et socio-économiques.

Analyse exploratoire des données

5 heures

Cours

Analyse de survie en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 73 révisions

Utilisez lanalyse de survie pour traiter les données relatives au délai avant événement et prédire la durée de survie.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Mise en forme conditionnelle dans Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 101 révisions

Découvrez comment utiliser la mise en forme conditionnelle grâce aux options intégrées et en créant des formules personnalisées.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 34 révisions

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Cloud

3 heures

Cours

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 35 révisions

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

5 heures 15 min

Cours

Évaluation et analyse des obligations avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 91 révisions

Développez des modèles R permettant dévaluer et analyser les obligations, et de les protéger contre les fluctuations des taux dintérêt.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction to Gemini Enterprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 15 révisions

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

Cloud

2 heures 15 min

Cours

Manipulation de données dans KNIME

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 257 révisions

Automatisez la manipulation des données avec KNIME, en maîtrisant la fusion, l’agrégation, les workflows de base de données et la gestion avancée des fichiers.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 24 révisions

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Cloud

3 heures 48 min

Cours

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 5
  • 20 révisions

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

1 heure

Cours

Text mining avec sac de mots en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 139 révisions

Apprenez la technique du sac de mots pour lexploration de textes avec R.

Machine learning

4 heures

Cours

Agents de text-to-query avec MongoDB et LangGraph

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 38 révisions

Découvrez comment interagir avec vos données à laide dagents IA de conversion de texte en requête avec MongoDB et LangGraph.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Analyser des données d’enquête en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 57 révisions

Analysez des données denquête avec Python et découvrez quand il faut utiliser des outils statistiques descriptifs et inférentiels.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Trading financier en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 78 révisions

Ce cours couvre les bases du trading financier et l’utilisation de quantstrat pour créer des stratégies de trading basées sur des signaux.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Étude de cas : analyse financière dans KNIME

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 121 révisions

Maîtrisez l’analyse financière dans KNIME avec des données réelles et développez vos compétences en préparation de données et workflows.

Finance appliquée

3 heures

Cours

Automating Release Briefs with Claude Cowork

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 14 révisions

Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.

Intelligence artificielle

15 min

Cours

Visualisation de données interactive avec plotly en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 86 révisions

Découvrez comment utiliser plotly dans R pour créer des graphiques interactifs afin daméliorer la présentation de vos données.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 5
  • 12 révisions

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

Cloud

4 heures

Cours

Visualisation des données dans KNIME

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 208 révisions

Découvrez comment créer des visualisations de données percutantes avec KNIME, incluant graphiques, composants et tableaux de bord.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Working with DeepSeek in Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 107 révisions

Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.

Intelligence artificielle

3 heures

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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