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Gen AI Apps: Transform Your Work
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
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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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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
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Tests A/B en Python pour analyser des expériences, valeurs p, contrôles de cohérence et analyses pour orienter les décisions commerciales.
Probabilités et statistiques
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Maîtrisez l’IA pour le marketing afin de planifier des campagnes plus intelligentes, créer du contenu de qualité et créer des agents IA personnalisés.
Intelligence artificielle
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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
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Créez des visualisations et des tableaux de bord dynamiques avec Databricks, transformant ainsi les données brutes en informations claires et exploitables.
Visualisation des données
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Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.
Finance appliquée
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
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Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Cloud
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Allez plus loin avec Polars grâce à la manipulation de texte, aux statistiques glissantes, aux jointures de DataFrame et à l’analyse avancée.
Manipulation des données
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Renforcez vos compétences avec Oracle SQL, notamment les bases du SQL, lagrégation, la combinaison et la personnalisation des données.
Manipulation des données
Cours
Maîtrisez léchantillonnage pour obtenir des statistiques plus précises avec moins de données.
Probabilités et statistiques
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Améliorez votre développement en machine learning avec les CI/CD à laide de GitHub Actions et de Data Version Control.
Machine learning
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Apprenez à créer vos propres packages Python afin de faciliter lutilisation de votre code et de le partager avec dautres.
Développement de logiciels
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Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Ingénierie des données
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Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Intelligence artificielle
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Découvrez comment créer des tableaux croisés dynamiques et organiser rapidement des milliers de points de données en quelques clics seulement.
Manipulation des données
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Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Intelligence artificielle
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Passez à une approche MLOps, pour entraîner, documenter, maintenir et faire évoluer vos modèles de machine learning au maximum de leur potentiel.
Machine learning
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
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Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
Manipulation des données
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Intégrez des data dans Microsoft Fabric : pipelines, flux de data, raccourcis, modèles sémantiques, sécurité et actualisation des modèles.
Autre
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Apprenez à manipuler des données et à créer des ensembles de fonctionnalités de machine learning dans Spark à laide de SQL en Python.
Manipulation des données
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Apprenez à concevoir des visualisations et des rapports Power BI en tenant compte des utilisateurs.
Visualisation des données
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Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Intelligence artificielle
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Explorez les services Azure (calcul, stockage, automatisation) tout en acquérant une expérience pratique et concrète.
Cloud
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Dans ce cours, les étudiants apprendront à rédiger des requêtes à la fois efficaces et faciles à lire et à comprendre.
Développement de logiciels
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Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Ingénierie des données
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Découvrez comment structurer vos requêtes PostgreSQL afin quelles sexécutent en un temps record.
Développement de logiciels
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Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.
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 mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.