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Introduction to Natural Language Processing in R
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Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
Machine learning
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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Machine learning
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Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
Visualisation des données
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Dans ce cours, vous apprendrez à créer des tableaux de bord statiques et interactifs à laide de flexdashboard et shiny.
Rapports
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
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Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Manipulation des données
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Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Intelligence artificielle
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This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
Finance appliquée
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Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Rapports
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Améliorez vos compétences Alteryx à laide de données sur le fitness pour développer des stratégies ciblées et des produits innovants.
Préparation des données
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Vous utiliserez les techniques de gestion des revenus nets dans Google Sheets pour une entreprise de biens de consommation courante.
Finance appliquée
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Analysez des données denquête avec Python et découvrez quand il faut utiliser des outils statistiques descriptifs et inférentiels.
Probabilités et statistiques
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Apprenez à effectuer des transformations dplyr avancées et à intégrer du code dplyr et ggplot2 dans des fonctions.
Manipulation des données
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Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
Probabilités et statistiques
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Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Intelligence artificielle
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Manipulez des données textuelles, analysez-les et bien plus en maîtrisant les expressions régulières et les distances entre chaînes dans R.
Développement de logiciels
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Cloud
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Apprenez les principes fondamentaux de la valorisation des actions.
Finance appliquée
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Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Manipulation des données
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Apprenez la programmation défensive en R pour renforcer la robustesse de votre code.
Développement de logiciels
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Cloud
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Apprenez à créer des visualisations de données interactives, notamment à créer et connecter des widgets à laide de Bokeh.
Visualisation des données
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Apprenez à visualiser et à explorer rapidement les données démographiques du Bureau du recensement des États-Unis à laide des outils tidyverse.
Analyse exploratoire des données
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Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilités et statistiques
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Utilisez C++ pour améliorer considérablement les performances de votre code R.
Développement de logiciels
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Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Ingénierie des données
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Maîtrisez la visualisation des données dans Julia. Créez des graphiques impressionnants tout en comprenant quand et comment les utiliser.
Visualisation des données
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Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Développement de logiciels
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Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.
Probabilités et statistiques
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Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
Probabilités et statistiques
Cours
Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.
Probabilités et statistiques
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 conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.