Cours
Apprentissage automatique avec PySpark
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 775
Apprenez à prédire à partir de données avec Apache Spark grâce aux arbres de décision, régressions logistique et linéaire, ensembles et pipelines.
Machine learning
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.
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Cours
Microsoft Copilot dans Word
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 774
Maîtrisez Microsoft Copilot dans Word pour écrire plus vite, comprendre instantanément les documents et collaborer plus efficacement.
Intelligence artificielle
Cours
Réaliser des rapports en SQL
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 772
Créez vos propres rapports et dashboards SQL, et perfectionnez vos compétences en matière dexploration, de nettoyage et de validation.
Rapports
Cours
Programmation orientée objet intermédiaire en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 766
Développez vos compétences en POO grâce aux descripteurs, à lhéritage multiniveau et aux classes de base abstraites.
Développement de logiciels
Cours
Machine Learning for Time Series Data in Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 764
Ce cours se concentre sur lingénierie des caractéristiques et lapprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.
Machine learning
Cours
Gestion des données dans Databricks
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 763
Apprenez la gestion des données dans Databricks avec Delta Lake, y compris les transactions ACID, lapplication des schémas et la sécurité.
Gestion des données
Cours
Manipuler des séries temporelles en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 752
Maîtrisez la manipulation des data temporelles via R, limportation, la synthèse, la création de sous-ensembles, via zoo, lubridate et xts.
Manipulation des données
Cours
Machine Learning de bout en bout
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 752
Plongez dans lunivers du machine learning et découvrez comment concevoir, former et déployer des modèles de bout en bout.
Machine learning
Cours
Analyse marketing pour l’entreprise
- DébutantNiveau de compétence
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- 751
Découvrez comment les analystes marketing utilisent les données pour comprendre les clients et stimuler la croissance de lentreprise.
Leadership
Cours
Software Development with Windsurf
- IntermédiaireNiveau de compétence
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Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
Intelligence artificielle
Cours
Manipulation de données dans Snowflake
- DébutantNiveau de compétence
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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
Cours
Introduction à MongoDB en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
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Apprenez à manipuler et analyser des données structurées de manière flexible avec MongoDB.
Ingénierie des données
Cours
Optimisation des hyperparamètres en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 724
Découvrez les techniques doptimisation automatique des hyperparamètres en Python, notamment Grid, Random et Informed Search.
Machine learning
Cours
Calculs dans Tableau
- AvancéNiveau de compétence
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Dans ce cours interactif, vous apprendrez à utiliser les fonctions pour vos calculs Tableau et à déterminer quand les utiliser.
Visualisation des données
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Déployer l’IA en production avec FastAPI
- AvancéNiveau de compétence
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Utilisez FastAPI pour développer des API qui servent des modèles d’IA en production.
Intelligence artificielle
Cours
Tableaux croisés dynamiques dans Google Sheets
- DébutantNiveau de compétence
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Découvrez comment créer des tableaux croisés dynamiques et organiser rapidement des milliers de points de données en quelques clics seulement.
Manipulation des données
Cours
Transformation de données dans Alteryx
- DébutantNiveau de compétence
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Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
Manipulation des données
Cours
AI for Marketing
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
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Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.
Intelligence artificielle
Cours
Introduction aux bases de données en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
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Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux des bases de données relationnelles et comment interagir avec elles.
Manipulation des données
Cours
Entrées/Sorties et flux en Java
- IntermédiaireNiveau de compétence
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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
Cours
Prévision en R
- DébutantNiveau de compétence
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Faites des prévisions via la prévision de séries chronologiques dans R, notamment les modèles ARIMA et les méthodes de lissage exponentiel.
Probabilités et statistiques
Cours
Modéliser des données avec le Tidyverse
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Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilités et statistiques
Cours
Introduction à Azure
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Explorez les services Azure (calcul, stockage, automatisation) tout en acquérant une expérience pratique et concrète.
Cloud
Cours
Introduction aux statistiques dans Google Sheets
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
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Exploitez les statistiques à laide de tableurs afin de travailler efficacement avec vos données et den extraire des infos pertinentes.
Probabilités et statistiques
Intelligence artificielle
Cours
Modélisation du risque de crédit en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
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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.
Finance appliquée
Cours
Manipulation de données dans Alteryx
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
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Organisez vos données à laide des unions, des jointures, de lanalyse syntaxique et de loptimisation des performances dans Alteryx.
Manipulation des données
Cours
Analyse de sentiments en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
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Les clients sont-ils satisfaits de vos produits ou votre service présente-t-il des lacunes ? Découvrez comment effectuer une analyse complète des sentiments.
Machine learning
Cours
Validation des données dans Excel
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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
Cours
Biomedical Image Analysis in Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
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Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
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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