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Cours
Maîtrisez la programmation SQL Server en apprenant à créer, mettre à jour et exécuter des fonctions et des procédures stockées.
Développement de logiciels
Cours
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
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Examinez un ensemble de data provenant dune société fictive appelée Databel dans Tableau et déterminez pourquoi les clients se désabonnent.
Visualisation des données
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Créez des visualisations de données interactives en Python à laide de Plotly.
Visualisation des données
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Exploitez les outils tidyverse pour créer des graphiques de qualité publication et des rapports personnalisés de vos résultats.
Visualisation des données
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Présentez des data à laide dexemples. Communiquez des informations complexes via un dataset sur les entreprises certifiées écologiques.
Datalphabétisation
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Apprenez à utiliser la KNIME Analytics Platform pour accéder, nettoyer et analyser des données grâce à une approche no-code/low-code.
Préparation des données
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Découvrez les techniques clés pour optimiser les performances Java, de lefficacité des algorithmes au réglage de la JVM en passant par le multithreading.
Développement de logiciels
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Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.
Intelligence artificielle
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Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Intelligence artificielle
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Rédigez des tests efficaces en Java à laide de JUnit et Mockito afin de développer des applications robustes et fiables en toute confiance.
Développement de logiciels
Cours
Découvrez comment transformer des données brutes en modèles fiables et propres grâce à dbt, à travers des exercices pratiques et concrets.
Ingénierie des données
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Maîtrisez la planification de vos voyages avec WanderBot : créez des suggestions, renforcez votre confiance et simplifiez votre prochaine aventure.
Intelligence artificielle
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Apprenez à nettoyer des données avec Apache Spark en Python.
Préparation des données
Cours
Découvrez comment exploiter les données de date et dheure dans SQL Server pour lanalyse de séries chronologiques.
Manipulation des données
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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Cloud
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Acquérez les compétences mathématiques essentielles en finance grâce à des exercices pratiques sur Excel et des exemples concrets.
Finance appliquée
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Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Intelligence artificielle
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Comprenez le concept de réduction de la dimensionnalité de vos données et maîtrisez les techniques permettant dy parvenir dans Python.
Machine learning
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Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.
Manipulation des données
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Maîtrisez les types de données et fonctions Snowflake pour manipuler texte, nombres, dates et créer des fonctions personnalisées et des tables croisées.
Manipulation des données
Cours
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
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Manipulation des données
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Organisez vos données à laide des unions, des jointures, de lanalyse syntaxique et de loptimisation des performances dans Alteryx.
Manipulation des données
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux des bases de données relationnelles et comment interagir avec elles.
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R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.
Rapports
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Surveillez les modèles machine learning en production : dérive des données et des concepts, et méthodes pour limiter la dégradation du modèle.
Machine learning
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Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Cloud
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Utilisez les outils de visualisation sophistiqués de Seaborn pour créer facilement des visualisations belles et informatives.
Visualisation des données
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.