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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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404 Cours

Cours

AI Infrastructure: Deployment Types

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 26 révisions

A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.

Cloud

1 heure 30 min

Cours

ChIP-seq avec Bioconductor en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 55 révisions

Apprenez à analyser et à interpréter les données ChIP-seq à laide de Bioconductor en utilisant un ensemble de données sur le cancer humain.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Feature engineering en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 161 révisions

Découvrez les principes de lingénierie des caractéristiques pour le ML et comment les mettre en œuvre à laide du framework R tidymodels.

Machine learning

4 heures

Cours

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 14 révisions

This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.

Cloud

21 heures 15 min

Cours

Model Armor: Securing AI Deployments

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 5
  • 19 révisions

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

Cloud

2 heures 30 min

Cours

Analyse de panier en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 101 révisions

Explorez les règles dassociation dans lanalyse des paniers avec R en analysant les data de vente et en recommandant des films.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Amortissement de prêt dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 54 révisions

Découvrez comment créer un tableau de bord damortissement dans Google Sheets à laide de formules financières et conditionnelles.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Accelerate App Development with Gemini CLI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 20 révisions

Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices

Cloud

3 heures

Cours

Introduction à Spark avec sparklyr en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 90 révisions

Apprenez à effectuer des analyses de mégadonnées à laide de Spark et du package sparklyr dans R, et découvrez Spark MLIb en seulement 4 heures.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 20 révisions

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

Cloud

1 heure 15 min

Cours

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 22 révisions

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Cloud

3 heures 32 min

Cours

Machine Learning for Marketing Analytics in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 74 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Data Science pour plusieurs tâches marketing courantes.

Machine learning

4 heures

Cours

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 23 révisions

The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.

Cloud

1 heure 30 min

Cours

Analyse de sentiments en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 104 révisions

Apprenez l’analyse des sentiments en identifiant le langage positif et négatif, l’intention émotionnelle spécifique et en créant des visualisations percutantes.

Machine learning

4 heures

Cours

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 16 révisions

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

Cloud

2 heures 6 min

Cours

Combiner des données avec data.table en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 77 révisions

Ce cours vous montrera comment combiner et fusionner des ensembles de données avec data.table.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Analyse de portefeuille intermédiaire en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 76 révisions

Développez vos compétences en finance pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Gemini for end-to-end SDLC

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 17 révisions

With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.

Cloud

1 heure 30 min

Cours

Introduction à la détection d’anomalies en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 31 révisions

Apprenez les tests statistiques pour identifier les valeurs aberrantes et à utiliser des algorithmes sophistiqués de notation des anomalies.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Créer des tableaux de bord avec flexdashboard

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 53 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à créer des tableaux de bord statiques et interactifs à laide de flexdashboard et shiny.

Rapports

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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