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Introduction à R
- DébutantNiveau de compétence
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Maîtrisez les bases de l’analyse de données en R et pratiquez les vecteurs, listes et data frames avec des données réelles.
Développement de logiciels
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.
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Maîtrisez les bases de l’analyse de données en R et pratiquez les vecteurs, listes et data frames avec des données réelles.
Développement de logiciels
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Poursuivez votre parcours pour devenir un ninja de R en vous familiarisant avec les instructions conditionnelles, les boucles et les fonctions vectorielles.
Développement de logiciels
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Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.
Probabilités et statistiques
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Commencez à explorer et à visualiser vos propres données avec tidyverse, une collection puissante et populaire doutils de science des données au sein de R.
Développement de logiciels
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Créez des visualisations impactantes et esthétiques avec ggplot2 en maîtrisant la grammaire des graphiques.
Visualisation des données
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Développez vos compétences Tidyverse en transformant et manipulant des données avec dplyr.
Manipulation des données
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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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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
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Apprenez à utiliser des techniques graphiques et numériques pour commencer à découvrir la structure de vos données.
Analyse exploratoire des données
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Apprenez à utiliser les tests d’hypothèse dans R : tests t, tests de proportion et tests du chi carré, et à savoir quand les appliquer.
Probabilités et statistiques
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Apprenez à combiner des données provenant de plusieurs tables afin de répondre à des questions plus complexes avec dplyr.
Manipulation des données
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Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.
Probabilités et statistiques
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Maîtrisez léchantillonnage pour obtenir des statistiques plus précises avec moins de données.
Probabilités et statistiques
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Apprenez à nettoyer les données aussi rapidement et précisément que possible pour passer des données brutes à des informations pertinentes.
Préparation des données
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Améliorez vos compétences en R en apprenant à écrire des fonctions efficaces et réutilisables.
Développement de logiciels
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Apprenez à utiliser les facettes, les systèmes de coordonnées et les statistiques dans ggplot2 pour créer des graphiques explicatifs.
Visualisation des données
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Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning pour la classification.
Machine learning
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Apprenez à écrire plus rapidement du code R, découvrez le benchmarking et le profilage, et percez les secrets de la programmation parallèle.
Développement de logiciels
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Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
Probabilités et statistiques
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Ce cours constitue une introduction à lalgèbre linéaire, lun des domaines mathématiques les plus importants qui sous-tendent la science des données.
Probabilités et statistiques
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Apprenez les structures de data telles que les listes et les dataframes, et appliquez ces connaissances à des exemples financiers.
Finance appliquée
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Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Préparation des données
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R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.
Rapports
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Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.
Manipulation des données
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Dans ce cours, vous apprendrez à ajuster des modèles hiérarchiques avec des effets aléatoires.
Probabilités et statistiques
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Apprenez à tirer des conclusions sur une population à partir dun échantillon de données grâce à un processus appelé inférence statistique.
Probabilités et statistiques
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Dans ce cours, vous découvrirez les concepts de variables aléatoires, de distributions et de conditionnement.
Probabilités et statistiques
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Dans ce cours, vous découvrirez les principes fondamentaux de la conception expérimentale, un élément essentiel de toute analyse de données.
Probabilités et statistiques
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Shiny est un package R pour créer des app web interactives dans R. Votre équipe explore vos data sous forme de dashboards ou visualisations.
Développement de logiciels
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Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
Probabilités et statistiques
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 conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.