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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
  • Gagnez en expérience pratique
  • Des chapitres courts et digestes

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127 Cours

Cours

Introduction à R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 443 révisions

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

4 heures

Cours

R niveau intermédiaire

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 994 révisions

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

6 heures

Cours

Introduction aux statistiques en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 095 révisions

Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction à Tidyverse

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 161 révisions

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

4 heures

Cours

Manipulation de données avec dplyr

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 720 révisions

Développez vos compétences Tidyverse en transformant et manipulant des données avec dplyr.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Introduction à la régression dans R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 495 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

4 heures

Cours

Introduction à l’importation de données dans R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 367 révisions

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

3 heures

Cours

Analyse exploratoire des données en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 248 révisions

Apprenez à utiliser des techniques graphiques et numériques pour commencer à découvrir la structure de vos données.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

Tests d’hypothèses en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 008 révisions

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

4 heures

Cours

Assembler des données avec dplyr

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 270 révisions

Apprenez à combiner des données provenant de plusieurs tables afin de répondre à des questions plus complexes avec dplyr.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Régression intermédiaire en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 807 révisions

Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Échantillonnage en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 876 révisions

Maîtrisez léchantillonnage pour obtenir des statistiques plus précises avec moins de données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Nettoyer des données avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 813 révisions

Apprenez à nettoyer les données aussi rapidement et précisément que possible pour passer des données brutes à des informations pertinentes.

Préparation des données

4 heures

Cours

Introduction à l’écriture de fonctions en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 655 révisions

Améliorez vos compétences en R en apprenant à écrire des fonctions efficaces et réutilisables.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Visualisation de données intermédiaire avec ggplot2

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 974 révisions

Apprenez à utiliser les facettes, les systèmes de coordonnées et les statistiques dans ggplot2 pour créer des graphiques explicatifs.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Écrire du code R efficace

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 136 révisions

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

4 heures

Cours

Introduction à Bioconductor avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 121 révisions

Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Algèbre linéaire pour la data science en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 137 révisions

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

4 heures

Cours

Introduction à R pour la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 100 révisions

Apprenez les structures de data telles que les listes et les dataframes, et appliquez ces connaissances à des exemples financiers.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Créer des rapports avec R Markdown

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 330 révisions

R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.

Rapports

4 heures

Cours

Reshaper des données avec tidyr

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 466 révisions

Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Bases de l’inférence en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 53 révisions

Apprenez à tirer des conclusions sur une population à partir dun échantillon de données grâce à un processus appelé inférence statistique.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Fondamentaux de la probabilité en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 458 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez les concepts de variables aléatoires, de distributions et de conditionnement.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Plan d’expériences en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 349 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez les principes fondamentaux de la conception expérimentale, un élément essentiel de toute analyse de données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Créer des applications web avec Shiny en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 221 révisions

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

4 heures

Cours

Time Series Analysis in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 90 révisions

Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.

Probabilités et statistiques

4 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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