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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
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727 Cours

Cours

Prévision en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 51 révisions

Faites des prévisions via la prévision de séries chronologiques dans R, notamment les modèles ARIMA et les méthodes de lissage exponentiel.

Probabilités et statistiques

5 heures

Cours

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 41 révisions

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Créer des rapports avec R Markdown

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 321 révisions

R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.

Rapports

4 heures

Cours

Apprentissage par renforcement profond en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 270 révisions

Apprenez et appliquez des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond, avec techniques d’affinage et d’optimisation.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Algèbre linéaire pour la data science en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 133 révisions

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

4 heures

Cours

Requêtes SQL intermédiaires avec l’IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 221 révisions

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

3 heures

Cours

Biomedical Image Analysis in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 233 révisions

Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Digital Transformation with Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 86 révisions

This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.

Cloud

2 heures

Cours

Élaborer une stratégie de mise sur le marché

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 369 révisions

Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Google: Introduction to AI Agents

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 100 révisions

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

Cloud

20 min

Cours

Modélisation d'images avec Keras

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 89 révisions

Analyse d’images avec Keras : construisez, entraînez et évaluez des réseaux convolutifs (CNN) en Python.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Introduction à R pour la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 94 révisions

Apprenez les structures de data telles que les listes et les dataframes, et appliquez ces connaissances à des exemples financiers.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Analyse marketing pour l’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 558 révisions

Découvrez comment les analystes marketing utilisent les données pour comprendre les clients et stimuler la croissance de lentreprise.

Leadership

2 heures

Cours

Statistical Thinking in Python (Part 1)

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 107 révisions

Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.

Probabilités et statistiques

3 heures

Cours

Building Dashboards with Dash and Plotly

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 273 révisions

Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Building Marketing Workflows with n8n

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 49 révisions

Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Visualizations in Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 173 révisions

Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Machine Learning for Finance in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 208 révisions

Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

Machine learning

4 heures

Cours

Conception centrée utilisateur dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 414 révisions

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

Visualisation des données

2 heures

Cours

Visualisation de données avec Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 625 révisions

Apprenez les principes fondamentaux de la visualisation des données à laide de Google Sheets.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Introduction à Spark SQL en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 142 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

Bases de l’inférence en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 50 révisions

Apprenez à tirer des conclusions sur une population à partir dun échantillon de données grâce à un processus appelé inférence statistique.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction to Databricks Genie

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 58 révisions

Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

Gestion quantitative des risques en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 213 révisions

Découvrez la gestion des risques, la valeur à risque et dautres concepts appliqués à la crise financière de 2008 à laide de Python.

Finance appliquée

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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