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Cours sur la data, l’IA et le cloud

Maîtrisez les compétences qui font toute la différence

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.

  • Apprenez à votre rythme
  • Gagnez en expérience pratique
  • Des chapitres courts et digestes

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775 Cours

Cours

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 255 révisions

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Cloud

1 heure 15 min

Cours

A/B Testing en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 390 révisions

Tests A/B en Python pour analyser des expériences, valeurs p, contrôles de cohérence et analyses pour orienter les décisions commerciales.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

IA pour le marketing

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 236 révisions

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

3 heures

Cours

Validation des données dans Excel

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 605 révisions

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

2 heures

Cours

Visualisation de données dans Databricks

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 678 révisions

Créez des visualisations et des tableaux de bord dynamiques avec Databricks, transformant ainsi les données brutes en informations claires et exploitables.

Visualisation des données

3 heures

Cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 403 révisions

Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 221 révisions

This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.

Cloud

1 heure

Cours

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 56 révisions

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

Cloud

3 heures 12 min

Cours

Transformation de données avec Polars

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 153 révisions

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

4 heures

Cours

Introduction à Oracle SQL

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 274 révisions

Renforcez vos compétences avec Oracle SQL, notamment les bases du SQL, lagrégation, la combinaison et la personnalisation des données.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Échantillonnage en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 899 révisions

Maîtrisez léchantillonnage pour obtenir des statistiques plus précises avec moins de données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

CI/CD pour le Machine Learning

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 447 révisions

Améliorez votre développement en machine learning avec les CI/CD à laide de GitHub Actions et de Data Version Control.

Machine learning

5 heures

Cours

Développer des packages Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 006 révisions

Apprenez à créer vos propres packages Python afin de faciliter lutilisation de votre code et de le partager avec dautres.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction à NoSQL

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 868 révisions

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

4 heures

Cours

Gemini in Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 308 révisions

Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.

Intelligence artificielle

30 min

Cours

Tableaux croisés dynamiques dans Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 232 révisions

Découvrez comment créer des tableaux croisés dynamiques et organiser rapidement des milliers de points de données en quelques clics seulement.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Building AI Agents with Snowflake

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 44 révisions

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Google: Agent Fundamentals

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 105 révisions

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

Cloud

1 heure

Cours

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 234 révisions

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Cloud

1 heure 30 min

Cours

Transformation de données dans Alteryx

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 838 révisions

Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Introduction à Spark SQL en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 209 révisions

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

4 heures

Cours

Conception centrée utilisateur dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 507 révisions

Apprenez à concevoir des visualisations et des rapports Power BI en tenant compte des utilisateurs.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Gemini in Google Slides

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 408 révisions

Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.

Intelligence artificielle

30 min

Cours

Introduction à Azure

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 712 révisions

Explorez les services Azure (calcul, stockage, automatisation) tout en acquérant une expérience pratique et concrète.

Cloud

1 heure

Cours

Régression intermédiaire en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 832 révisions

Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.

Probabilités et statistiques

4 heures

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.

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