Cours
Introduction à R pour la finance
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 634
Apprenez les structures de data telles que les listes et les dataframes, et appliquez ces connaissances à des exemples financiers.
Finance appliquée
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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
- Gagnez en expérience pratique
- Des chapitres courts et digestes
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Cours
L’IA pour les ressources humaines
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 631
Collaborez avec l’IA pour accélérer et rendre plus équitables le recrutement, les opérations RH et l’engagement sur les politiques.
Intelligence artificielle
Cours
Machine Learning for Finance in Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 622
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine learning
Cours
Comprendre le RGPD
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 620
Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.
Datalphabétisation
Cours
A/B Testing en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 620
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
Building Web Applications with Shiny in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 617
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Développement de logiciels
Cours
Réduction de dimension en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 616
Comprenez le concept de réduction de la dimensionnalité de vos données et maîtrisez les techniques permettant dy parvenir dans Python.
Machine learning
Cours
Introduction à l’IA générative dans Snowflake
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 607
Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
Intelligence artificielle
Cours
Traitement du langage naturel avec spaCy
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 595
Maîtrisez les opérations spaCy, formez des modèles de langage naturel. Extrayez des info de data non structurées et identifiez des modèles.
Machine learning
Cours
Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 594
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
Cours
Régression intermédiaire avec statsmodels en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 594
Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.
Probabilités et statistiques
Cours
Conception centrée utilisateur dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 594
Apprenez à concevoir des visualisations et des rapports Power BI en tenant compte des utilisateurs.
Visualisation des données
Cours
Google Sheets intermédiaire
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 593
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
Préparation des données
Cours
Générer un plan d’étude
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 593
Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.
Intelligence artificielle
Cours
Case Study: Building E-Commerce Data Models with dbt
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 592
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
Ingénierie des données
Cours
Introduction à l’optimisation en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 592
Résolvez des problèmes doptimisation via les bibliothèques SciPy et PuLP de Python, couvrant tous les aspects de loptimisation.
Développement de logiciels
Cours
Statistical Thinking in Python (Part 1)
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 589
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
Probabilités et statistiques
Cours
Feature Engineering pour le NLP en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 588
Apprenez les techniques permettant dextraire des informations utiles à partir de textes et de les traiter dans un format adapté à lapprentissage automatique.
Machine learning
Cours
Créer des rapports avec R Markdown
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 586
R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.
Rapports
Cours
Introduction aux concepts financiers en Python
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 584
À laide de Python et NumPy, découvrez les concepts financiers les plus fondamentaux.
Finance appliquée
Cours
Travailler avec des données géospatiales en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 584
Ce cours vous montrera comment intégrer des données spatiales dans votre flux de travail Data Science Python.
Manipulation des données
Cours
CI/CD pour le Machine Learning
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 583
Améliorez votre développement en machine learning avec les CI/CD à laide de GitHub Actions et de Data Version Control.
Machine learning
Cours
Introduction à Polars
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 572
Apprenez à transformer, nettoyer et analyser efficacement des données avec Polars, une bibliothèque Python pour la manipulation rapide des données.
Manipulation des données
Cours
Visualisation de données dans Databricks
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 569
Créez des visualisations et des tableaux de bord dynamiques avec Databricks, transformant ainsi les données brutes en informations claires et exploitables.
Visualisation des données
Cours
Analyse des paniers d’achat en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 568
Règles dassociation dans lanalyse des paniers de consommation avec Python à laide de data dune librairie et en recommandant de films.
Machine learning
Cours
Algèbre linéaire pour la data science en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 564
Ce cours constitue une introduction à lalgèbre linéaire, lun des domaines mathématiques les plus importants qui sous-tendent la science des données.
Probabilités et statistiques
Cours
Requêtes SQL intermédiaires avec l’IA
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 543
Développez vos compétences en SQL en rédigeant des invites dIA qui génèrent des requêtes pour trier, regrouper, filtrer et classer les données.
Manipulation des données
Cours
Introduction à Oracle SQL
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 535
Renforcez vos compétences avec Oracle SQL, notamment les bases du SQL, lagrégation, la combinaison et la personnalisation des données.
Manipulation des données
Cours
Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 534
Intégrez des data dans Microsoft Fabric : pipelines, flux de data, raccourcis, modèles sémantiques, sécurité et actualisation des modèles.
Autre
Cours
Building Dashboards with Dash and Plotly
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 532
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Visualisation des données
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.
Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.