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
Cours
Développez des modèles R permettant dévaluer et analyser les obligations, et de les protéger contre les fluctuations des taux dintérêt.
Finance appliquée
Cours
Les GAM modélisent les relations des data sous forme de fonctions non linéaires sadaptant à différents types de problèmes en data science.
Probabilités et statistiques
Cours
Étude de cas Tableau sur lanalyse de chaîne logistique, gestion des expéditions et stocks, dashboards pour améliorer vos activités.
Visualisation des données
Cours
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
Cours
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Cloud
Cours
Découvrez comment interagir avec vos données à laide dagents IA de conversion de texte en requête avec MongoDB et LangGraph.
Intelligence artificielle
Cours
Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
Développement de logiciels
Cours
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Cloud
Cours
Maîtrisez l’analyse financière dans KNIME avec des données réelles et développez vos compétences en préparation de données et workflows.
Finance appliquée
Cours
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Cloud
Cours
Analysez des données denquête avec Python et découvrez quand il faut utiliser des outils statistiques descriptifs et inférentiels.
Probabilités et statistiques
Cours
Ce cours couvre les bases du trading financier et l’utilisation de quantstrat pour créer des stratégies de trading basées sur des signaux.
Finance appliquée
Cours
Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez comment accéder aux données financières à partir de fichiers locaux ainsi que de sources Internet.
Finance appliquée
Cours
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Cloud
Cours
Apprenez à analyser, visualiser et modéliser des données multivariées.
Probabilités et statistiques
Cours
Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.
Intelligence artificielle
Cours
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Cloud
Cours
Découvrez les principes de lingénierie des caractéristiques pour le ML et comment les mettre en œuvre à laide du framework R tidymodels.
Machine learning
Cours
Renforcez vos connaissances « Manipulation des séries chronologiques dans R » à laide de données issues détudes de cas réelles.
Probabilités et statistiques
Cloud
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Data Science pour plusieurs tâches marketing courantes.
Machine learning
Cours
Apprenez à effectuer des analyses de mégadonnées à laide de Spark et du package sparklyr dans R, et découvrez Spark MLIb en seulement 4 heures.
Ingénierie des données
Cours
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Cloud
Cours
Explorez les règles dassociation dans lanalyse des paniers avec R en analysant les data de vente et en recommandant des films.
Manipulation des données
Cours
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Cloud
Cours
Découvrez comment créer un tableau de bord damortissement dans Google Sheets à laide de formules financières et conditionnelles.
Finance appliquée
Cours
A patients healthcare claim has been wrongly denied, and its your job to quickly synthesize the evidence and build an appeal—all using Claude Cowork!
Intelligence artificielle
Cours
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Cloud
Cours
Apprenez à détecter les fraudes à laide des analyses dans R.
Machine learning
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.