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Apprenez les techniques permettant dextraire des informations utiles à partir de textes et de les traiter dans un format adapté à lapprentissage automatique.
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Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
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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.
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Utilisez des modèles arborescents et des ensembles pour effectuer des prédictions de classification et de régression avec tidymodels.
Machine learning
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Renforcez vos compétences en science décisionnelle en concevant des cadres fondés sur les données et en mettant en œuvre des solutions efficaces.
Datalphabétisation
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Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser et à présenter des modèles de régression logistique pour établir des prévisions.
Machine learning
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Découvrez comment créer des agents intelligents qui raisonnent, agissent et résolvent des tâches concrètes à laide de Python.
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Assistez une entreprise fictive avec Power BI. Power Query, DAX et dashboards : identifiez les emplois recherchés dans le domaine des data.
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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
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Intégrez des data dans Microsoft Fabric : pipelines, flux de data, raccourcis, modèles sémantiques, sécurité et actualisation des modèles.
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Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
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Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
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Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
Machine learning
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Dans ce cours (aucune connaissance en code requise), découvrez les 4 principales bases de données nosql et les moteurs les plus courants.
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Ce cours propose une introduction au regroupement et à la réduction de dimensionnalité dans R, dans une perspective de machine learning.
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Découvrez la gestion des risques, la valeur à risque et dautres concepts appliqués à la crise financière de 2008 à laide de Python.
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Apprenez à utiliser Power BI dans notre étude de cas. Analysez des data, identifiez des gains defficacité potentiels et créez un dashboard.
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Apprenez les principes fondamentaux des réseaux neuronaux et comment créer des modèles dapprentissage profond à laide de TensorFlow.
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Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Développement de logiciels
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Ce cours présente les concepts fondamentaux de lapprentissage automatique, notamment comment créer et évaluer des modèles prédictifs.
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Dans ce cours, vous apprendrez à importer et à gérer des données financières en Python à laide de divers outils et sources.
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Le cours sur le modèle linéaire généralisé élargit votre boîte à outils de régression pour inclure la régression logistique et la régression de Poisson.
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Apprenez à tirer des conclusions sur une population à partir dun échantillon de données grâce à un processus appelé inférence statistique.
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 conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.