Cours
Développer des packages Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.4+
- 853
Apprenez à créer vos propres packages Python afin de faciliter lutilisation de votre code et de le partager avec dautres.
Développement de logiciels
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.
ou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.Cours
Apprenez à créer vos propres packages Python afin de faciliter lutilisation de votre code et de le partager avec dautres.
Développement de logiciels
Cours
Dans ce cours, vous découvrirez le cadre MLOps moderne, en explorant le cycle de vie et le déploiement des modèles dapprentissage automatique.
Machine learning
Cours
Utilisez FastAPI pour développer des API qui servent des modèles d’IA en production.
Intelligence artificielle
Cours
Plongez dans lunivers du machine learning et découvrez comment concevoir, former et déployer des modèles de bout en bout.
Machine learning
Cours
Développez vos compétences en POO grâce aux descripteurs, à lhéritage multiniveau et aux classes de base abstraites.
Développement de logiciels
Cours
Tests A/B en Python pour analyser des expériences, valeurs p, contrôles de cohérence et analyses pour orienter les décisions commerciales.
Probabilités et statistiques
Cours
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
Découvrez comment créer des tableaux croisés dynamiques et organiser rapidement des milliers de points de données en quelques clics seulement.
Manipulation des données
Cours
Apprenez à manipuler et analyser des données structurées de manière flexible avec MongoDB.
Ingénierie des données
Cours
Explorez les services Azure (calcul, stockage, automatisation) tout en acquérant une expérience pratique et concrète.
Cloud
Cours
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
Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.
Intelligence artificielle
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux des bases de données relationnelles et comment interagir avec elles.
Manipulation des données
Cours
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
Maîtrisez les objets Java, le Collections Framework et la gestion des exceptions comme un pro, avec le logging !
Développement de logiciels
Cours
Dans ce cours interactif, vous apprendrez à utiliser les fonctions pour vos calculs Tableau et à déterminer quand les utiliser.
Visualisation des données
Cours
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
Cours
Comprenez le concept de réduction de la dimensionnalité de vos données et maîtrisez les techniques permettant dy parvenir dans Python.
Machine learning
Cours
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
Préparation des données
Cours
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
Intelligence artificielle
Cours
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
R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.
Rapports
Cours
Découvrez les techniques doptimisation automatique des hyperparamètres en Python, notamment Grid, Random et Informed Search.
Machine learning
Cours
Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
Manipulation des données
Cours
Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.
Intelligence artificielle
Cours
Master Microsoft Copilot in Word to write faster, understand documents instantly, and collaborate more effectively.
Intelligence artificielle
Cours
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine learning
Cours
Analyse d’images avec Keras : construisez, entraînez et évaluez des réseaux convolutifs (CNN) en Python.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez à concevoir des visualisations et des rapports Power BI en tenant compte des utilisateurs.
Visualisation des données
Cours
Préparez les data sur les crédits, appliquez le machine learning et les règles métier pour réduire les risques et garantir la rentabilité.
Finance appliquée
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.