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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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771 Cours

Cours

Trading financier en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 289 révisions

Apprenez à mettre en œuvre des stratégies de trading personnalisées en Python, les tester rétrospectivement et à évaluer leurs performances.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction à BigQuery

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 443 révisions

Débloquez la puissance de BigQuery : maîtrisez ses fondamentaux, exécutez des requêtes et optimisez vos workflows pour une analyse de données efficace.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Deep Learning pour le texte avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 762 révisions

Découvrez l’apprentissage profond pour le traitement de texte avec PyTorch, le traitement du langage naturel et la génération de texte.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Expressions rationnelles en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 203 révisions

Apprenez la manipulation de chaînes et maîtrisez l’utilisation des expressions régulières.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 77 révisions

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

Intelligence artificielle

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

Machine Learning de bout en bout

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 353 révisions

Plongez dans lunivers du machine learning et découvrez comment concevoir, former et déployer des modèles de bout en bout.

Machine learning

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

Analyse des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 136 révisions

Au cours de cette formation de quatre heures, vous apprendrez les bases de lanalyse des données chronologiques dans Python.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

L’IA pour les ventes

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 141 révisions

Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.

Intelligence artificielle

1 heure 40 min

Cours

Introduction à NoSQL

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 832 révisions

Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

CI/CD pour le Machine Learning

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 407 révisions

Améliorez votre développement en machine learning avec les CI/CD à laide de GitHub Actions et de Data Version Control.

Machine learning

5 heures

Cours

Analyzing Marketing Campaigns with pandas

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 428 révisions

Développez vos compétences en pandas et répondez à des questions de marketing en fusionnant, découpant, visualisant et plus encore.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

Modélisation du risque de crédit en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 291 révisions

Préparez les data sur les crédits, appliquez le machine learning et les règles métier pour réduire les risques et garantir la rentabilité.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Analyse de clusters en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 014 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez l’apprentissage non supervisé via des techniques comme le clustering hiérarchique et k-means avec la bibliothèque SciPy.

Machine learning

4 heures

Cours

Validation des données dans Excel

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 559 révisions

Apprenez la validation des données Excel pour améliorer la précision, créer des listes déroulantes et gérer les stocks et les commandes en toute confiance.

Gestion des données

2 heures

Cours

Générer un plan d’étude

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 603 révisions

Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Développer des packages Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 953 révisions

Apprenez à créer vos propres packages Python afin de faciliter lutilisation de votre code et de le partager avec dautres.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Gemini in Google Docs

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 260 révisions

Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.

Intelligence artificielle

30 min

Cours

Introduction à Databricks Genie

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 90 révisions

Posez des questions sur les données en anglais courant avec Databricks Genie - créez des espaces, peaufinez le langage métier et surveillez la qualité.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

Connecter des données dans Tableau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 174 révisions

Apprenez à connecter Tableau à différentes sources de données et à préparer les données pour une analyse fluide.

Préparation des données

3 heures

Cours

Visualisation de données dans Databricks

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 625 révisions

Créez des visualisations et des tableaux de bord dynamiques avec Databricks, transformant ainsi les données brutes en informations claires et exploitables.

Visualisation des données

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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