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Introduction à l'éthique des données
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Ce cours couvre les principes, léthique de lIA et les compétences pratiques pour garantir une utilisation responsable des données.
Datalphabétisation
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.
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Ce cours couvre les principes, léthique de lIA et les compétences pratiques pour garantir une utilisation responsable des données.
Datalphabétisation
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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
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Débloquez la puissance de BigQuery : maîtrisez ses fondamentaux, exécutez des requêtes et optimisez vos workflows pour une analyse de données efficace.
Ingénierie 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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Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning pour la classification.
Machine learning
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Maîtrisez les multi-stage builds, les outils de mise en réseau Docker et Docker Compose pour optimiser vos applications conteneurisées.
Développement de logiciels
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Ce cours se concentre sur lingénierie des caractéristiques et lapprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.
Machine learning
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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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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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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
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Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.
Ingénierie des données
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Découvrez lapprentissage par renforcement, comment les agents peuvent apprendre à résoudre des problèmes grâce à des interactions.
Intelligence artificielle
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Maîtrisez Azure Management et Governance avec notre cours complet, idéal pour les professionnels des données en quête d’expertise cloud.
Cloud
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Découvrez comment les analystes marketing utilisent les données pour comprendre les clients et stimuler la croissance de lentreprise.
Leadership
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Découvrez l’apprentissage profond pour le traitement de texte avec PyTorch, le traitement du langage naturel et la génération de texte.
Intelligence artificielle
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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
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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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Apprenez les structures de data telles que les listes et les dataframes, et appliquez ces connaissances à des exemples financiers.
Finance appliquée
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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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Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.
Intelligence artificielle
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Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Gestion des données
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Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
Intelligence artificielle
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Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Finance appliquée
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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
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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
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Ce cours offre un aperçu des opportunités et des défis auxquels les entreprises sont confrontées dans leur parcours de transformation numérique.
Cloud
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Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Intelligence artificielle
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Plongez dans lunivers du machine learning et découvrez comment concevoir, former et déployer des modèles de bout en bout.
Machine learning
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Améliorez vos compétences en R en apprenant à écrire des fonctions efficaces et réutilisables.
Développement de logiciels
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Développez vos compétences en pandas et répondez à des questions de marketing en fusionnant, découpant, visualisant et plus encore.
Analyse exploratoire 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.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.