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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
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  • Des chapitres courts et digestes

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775 Cours

Cours

Introduction à l'éthique des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 576 révisions

Ce cours couvre les principes, léthique de lIA et les compétences pratiques pour garantir une utilisation responsable des données.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Extreme Gradient Boosting avec XGBoost

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 275 révisions

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à BigQuery

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 466 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

Visualisation de données intermédiaire avec ggplot2

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 998 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

Docker : niveau intermédiaire

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 914 révisions

Maîtrisez les multi-stage builds, les outils de mise en réseau Docker et Docker Compose pour optimiser vos applications conteneurisées.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Machine Learning for Time Series Data in Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 192 révisions

Ce cours se concentre sur lingénierie des caractéristiques et lapprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.

Machine learning

4 heures

Cours

Écrire du code R efficace

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 145 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

Visualisation de données avec Tableau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 887 révisions

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

6 heures

Cours

Gemini in Google Docs

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 321 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

Automatisation des pipelines de données dans Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 189 révisions

Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.

Ingénierie des données

3 heures

Cours

Reinforcement Learning avec Gymnasium en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 774 révisions

Découvrez lapprentissage par renforcement, comment les agents peuvent apprendre à résoudre des problèmes grâce à des interactions.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Analyse marketing pour l’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 633 révisions

Découvrez comment les analystes marketing utilisent les données pour comprendre les clients et stimuler la croissance de lentreprise.

Leadership

2 heures

Cours

Deep Learning pour le texte avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 836 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

Analyse de clusters en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 083 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 modèles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 974 révisions

Apprenez les bases de la validation de modèles, les techniques, et commencez à créer des modèles validés et hautement performants.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à R pour la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 105 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

Manipulation de données dans Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 139 révisions

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

2 heures

Cours

Générer un plan d’étude

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 664 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

Gestion, gouvernance et collaboration sur Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 182 révisions

Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.

Gestion des données

3 heures

Cours

L’IA pour les ventes

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 181 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

Modélisation du risque de crédit en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 310 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

Entrées/Sorties et flux en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 510 révisions

Perfectionnez vos compétences Java en apprenant à gérer des fichiers, traiter des données et créer du code propre et réutilisable avec des techniques concrètes.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Transformation numérique avec Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 181 révisions

Ce cours offre un aperçu des opportunités et des défis auxquels les entreprises sont confrontées dans leur parcours de transformation numérique.

Cloud

2 heures

Cours

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 109 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

Machine Learning de bout en bout

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 385 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

Introduction à l’écriture de fonctions en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 678 révisions

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

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Analyzing Marketing Campaigns with pandas

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 443 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

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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