Cours
Formuler des questions analytiques
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 4 307 révisions
Apprenez à transformer des questions business en problématiques analytiques pertinentes et à choisir les solutions adaptées.
Datalphabétisation
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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
- Gagnez en expérience pratique
- Des chapitres courts et digestes
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794 Cours
Cours
ChatGPT niveau intermédiaire
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 4 615 révisions
Découvrez larchitecture des modèles GPT et maîtrisez la création avancée de prompts afin de libérer tout le potentiel de chatGPT.
Intelligence artificielle
Cours
Introduction à SQL Server
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 462 révisions
Apprenez SQL Server pour maîtriser les manipulations courantes de données et optimiser vos analyses avec ce système puissant.
Développement de logiciels
Cours
Introduction à Google Sheets
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 2 100 révisions
Donnez vie à vos Google Sheets en maîtrisant les compétences clés : formules, opérations et références de cellules pour des analyses efficaces.
Préparation des données
Cours
Introduction à la programmation orientée objet en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 2 994 révisions
Découvrez les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet (POO), en construisant des classes et des objets personnalisés !
Développement de logiciels
Cours
Étude de cas : HR L'analyse dans Power BI
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 4 484 révisions
Mettez vos compétences en pratique avec Power BI pour importer, analyser et visualiser des données RH de manière percutante.
Manipulation des données
Cours
Concepts MLOps
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 3 087 révisions
Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.
Machine learning
Cours
Connexions de données dans Power BI
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 4 094 révisions
Découvrez les différentes méthodes pour améliorer vos compétences en matière dimportation de données Power BI.
Manipulation des données
Cours
Machine learning avec des modèles arborescents en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 832 révisions
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles basés sur des arbres et des ensembles pour la régression et la classification en utilisant scikit-learn.
Machine learning
Cours
Fonctions Excel avancées
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1 387 révisions
Améliorez vos compétences Excel grâce à des fonctions avancées de référencement, de recherche et de base de données à laide dexercices.
Manipulation des données
Cours
Écrire du code Python efficace
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 2 845 révisions
Apprenez à écrire un code efficace, rapide et optimisé dans l’utilisation des ressources pour éviter les surcoûts inutiles.
Développement de logiciels
Cours
Introduction à Alteryx
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 2 715 révisions
Entrez dans le monde dAlteryx Designer et apprenez à naviguer dans loutil pour charger, préparer et agréger des données.
Préparation des données
Cours
Introduction à la culture des données
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 6 813 révisions
Apprenez les fondamentaux pour instaurer une culture de la donnée solide et durable dans votre organisation.
Datalphabétisation
Cours
Analyse des tendances dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 3 823 révisions
Améliorez vos rapports grâce à des techniques d’analyse des tendances : séries chronologiques, arbres de décomposition et facteurs clés.
Manipulation des données
Cours
ETL et ELT en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 2 985 révisions
Apprenez à créer des pipelines de données fiables et efficaces grâce aux principes d’extraction, transformation et chargement.
Ingénierie des données
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Introduction aux LLM en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 2 046 révisions
Apprenez les rouages des LLM et larchitecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !
Intelligence artificielle
Cours
Introduction aux modèles Claude
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1 063 révisions
Découvrez comment utiliser Claude avec lAPI Anthropic pour résoudre des problèmes concrets et créer des applications basées sur lIA.
Autre
Cours
Retrieval Augmented Generation (RAG) avec LangChain
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 2 198 révisions
Découvrez des méthodes d’intégration de data externes à des LLM à laide de la Génération à enrichissement contextuel (RAG) avec LangChain.
Intelligence artificielle
Cours
Introduction à la régression dans R
- IntermédiaireNiveau de compétence
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- 1 634 révisions
Prévoir les prix immobiliers et le taux de clics publicitaires en mettant en œuvre, analysant et interprétant lanalyse de régression via R.
Probabilités et statistiques
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Introduction à la protection des données
- DébutantNiveau de compétence
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- 2 486 révisions
Maîtrisez les principes de confidentialité des données et implémentez des processus efficaces pour garantir sécurité et conformité.
Datalphabétisation
Cours
Tests d'hypothèses en Python
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Apprenez quand et comment utiliser les tests d’hypothèse courants en Python : t-tests, tests de proportion et tests du khi-deux.
Probabilités et statistiques
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Travailler avec l’API OpenAI Responses
- IntermédiaireNiveau de compétence
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- 728 révisions
Développez plus facilement que jamais des applications dIA intelligentes, interactives et fiables grâce à lAPI OpenAI Responses et à GPT-5.
Intelligence artificielle
Cours
IA pratique avec Google Gemini et NotebookLM
- DébutantNiveau de compétence
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- 1 383 révisions
Maîtrisez Gemini et NotebookLM pour automatiser les tâches, augmenter la productivité et travailler plus efficacement dans lécosystème IA de Google.
Intelligence artificielle
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Concepts de la technologie et des services du cloud AWS
- DébutantNiveau de compétence
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- 2 423 révisions
Maîtrisez la technologie cloud AWS grâce à un apprentissage pratique et à des applications concrètes dans lécosystème AWS.
Cloud
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Nettoyer des données avec l’IA générative
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- 1 790 révisions
LIA générative pour nettoyer les data, corriger les doublons, valeurs nulles et le formatage pour obtenir des datasets cohérents et précis.
Intelligence artificielle
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Conception de rapports dans Power BI
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Continuez dans la visualisation et apprenez des techniques pour intégrer les mesures DAX et la divulgation progressive dans vos rapports.
Visualisation des données
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L’échantillonnage en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
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- 4 194 révisions
Apprenez à tirer des conclusions de données limitées avec Python et les statistiques, incluant l’échantillonnage aléatoire, stratifié et en grappes.
Probabilités et statistiques
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Introduction à l’importation de données dans R
- DébutantNiveau de compétence
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Dans ce cours, vous apprendrez à lire des fichiers CSV, XLS et texte dans R à laide doutils tels que readxl et data.table.
Préparation des données
Cours
Introduction à Apache Airflow en Python
- AvancéNiveau de compétence
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Optimisez vos flux d’ingénierie des données en apprenant à les mettre en œuvre et à les planifier efficacement.
Ingénierie des données
Cours
Comprendre Excel
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Maîtrisez rapidement les bases dExcel : naviguez dans les feuilles de calcul, appliquez des formules, analysez des données et créez vos premiers graphiques.
Manipulation des données
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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