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Maîtrisez les techniques de manipulation et danalyse des données telles que les instructions CASE, les sous-requêtes et les CTE dans Snowflake.
Manipulation des données
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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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Utilisez FastAPI pour développer des API qui servent des modèles d’IA en production.
Intelligence artificielle
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Master Azure Management and Governance with our comprehensive course, ideal for data professionals seeking cloud expertise.
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Développez vos compétences en POO grâce aux descripteurs, à lhéritage multiniveau et aux classes de base abstraites.
Développement de logiciels
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Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.
Intelligence artificielle
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Maîtrisez Microsoft Copilot dans Word pour écrire plus vite, comprendre instantanément les documents et collaborer plus efficacement.
Intelligence artificielle
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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 about string manipulation and become a master at using regular expressions.
Développement de logiciels
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Apprenez les bases de la validation de modèles, les techniques, et commencez à créer des modèles validés et hautement performants.
Machine learning
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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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Devenez un expert dans lajustement de modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyenne mobile intégrée) à des données de séries chronologiques à laide de R.
Probabilités et statistiques
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Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.
Intelligence artificielle
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Apprenez à utiliser la KNIME Analytics Platform pour accéder, nettoyer et analyser des données grâce à une approche no-code/low-code.
Préparation des données
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Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.
Développement de logiciels
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Apprenez à manipuler et analyser des données structurées de manière flexible avec MongoDB.
Ingénierie des données
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Apprenez à connecter Tableau à différentes sources de données et à préparer les données pour une analyse fluide.
Préparation des données
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Améliorez votre développement en machine learning avec les CI/CD à laide de GitHub Actions et de Data Version Control.
Machine learning
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Créez vos propres rapports et dashboards SQL, et perfectionnez vos compétences en matière dexploration, de nettoyage et de validation.
Rapports
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Cloud
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Apprenez à nettoyer des données avec Apache Spark en Python.
Préparation des données
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Préparez les data sur les crédits, appliquez le machine learning et les règles métier pour réduire les risques et garantir la rentabilité.
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Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
Visualisation des données
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Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.
Datalphabétisation
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Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
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Remodelez les DataFrame dun format large à long, empilez et désempilez les lignes et colonnes, et manipulez les DataFrame multi-index.
Manipulation des données
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Apprenez à prédire à partir de données avec Apache Spark grâce aux arbres de décision, régressions logistique et linéaire, ensembles et pipelines.
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Probabilités et statistiques
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Gestion des données
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Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux des bases de données relationnelles et comment interagir avec elles.
Manipulation des données
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.
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