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Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Intelligence artificielle
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Apprenez à créer votre réseau neuronal, ajuster les hyperparamètres et résoudre les problèmes de classification et régression avec PyTorch.
Intelligence artificielle
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Explorez Excel Power Query pour une transformation et un nettoyage avancés des données afin daméliorer votre prise de décision et votre analyse.
Préparation des données
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Dans ce cours Power BI interactif, apprenez à transformer et préparer vos données pour l’analyse grâce à Power Query Editor.
Préparation des données
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Maîtrisez les concepts clés de la modélisation des données dans Power BI.
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Apprenez à créer des requêtes pour lanalyse et lingénierie des données à laide des fonctions de fenêtrage, larme secrète du langage SQL.
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Apprenez à créer des visualisations efficaces dans Excel et à appliquer les bonnes pratiques pour concevoir des tableaux de bord clairs.
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Découvrez lunivers dAmazon Web Services (AWS) et comprenez pourquoi il est à la pointe du cloud computing.
Cloud
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Plongez dans le monde passionnant des API en découvrant les bases de la consommation et du travail avec les API Web à laide de Python.
Développement de logiciels
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Vous analyserez un jeu de données d’une entreprise fictive, Databel, dans Power BI, pour comprendre les raisons de la perte de clients.
Visualisation des données
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Apprenez à créer des visualisations percutantes et élégantes en Python avec la bibliothèque Seaborn.
Visualisation des données
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Découvrez comment créer des applications alimentées par lIA en utilisant des LLM, des invites, des chaînes et des agents dans LangChain.
Intelligence artificielle
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Apprenez à diagnostiquer et nettoyer les données sales pour transformer vos données brutes en insights précis et fiables !
Préparation des données
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Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Développement de logiciels
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Maîtrisez PySpark pour traiter, analyser et optimiser de grands volumes de données et produire des analyses performantes.
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Renforcez vos compétences en science des données avec Python : maîtrisez les itérateurs et les compréhensions de listes.
Développement de logiciels
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Maîtrisez l’importation de données dans Python depuis Excel, SQL, SAS et même directement depuis le Web, pour un flux de travail fluide.
Préparation des données
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Dive into data science using Python and learn how to effectively analyze and visualize your data. No coding experience or skills needed.
Développement de logiciels
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Maîtrisez Matplotlib pour créer, personnaliser et partager des visualisations de données claires et percutantes.
Visualisation des données
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Apprenez à écrire vos propres fonctions en Python tout en découvrant des notions essentielles comme la portée des variables et la gestion des erreurs.
Développement de logiciels
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The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.
Développement de logiciels
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Améliorez vos compétences en codage grâce à lIA : guidez votre assistant de codage pour quil écrive, teste et documente efficacement le code.
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Améliorez vos compétences GitHub grâce à notre cours intermédiaire sur les projets GitHub, ladministration et les fonctionnalités de sécurité avancées.
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Autre
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Finance appliquée
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Connectez des applications d’IA/LLM à des API, bases de données et systèmes de fichiers grâce au Model Context Protocol (MCP).
Intelligence artificielle
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Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les principes fondamentaux du stockage de données.
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Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et exploiter des données non étiquetées avec scikit-learn et scipy pour en tirer des insights.
Machine learning
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Perfectionnez vos compétences en narration avec les données et découvrez comment raconter des histoires qui inspirent le changement.
Datalphabétisation
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.