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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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727 Cours

Cours

Intermediate Data Visualization with Seaborn

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 427 révisions

Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Introduction à Polars

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 391 révisions

Apprenez à transformer, nettoyer et analyser efficacement des données avec Polars, une bibliothèque Python pour la manipulation rapide des données.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Concepts de monitoring en Machine Learning

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 455 révisions

Surveillez les modèles machine learning en production : dérive des données et des concepts, et méthodes pour limiter la dégradation du modèle.

Machine learning

2 heures

Cours

Data Types and Functions in Snowflake

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 477 révisions

Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Détection de fraude en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 189 révisions

Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.

Machine learning

4 heures

Cours

Power BI pour les utilisateurs finaux

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 306 révisions

Découvrez le service Power BI, maîtrisez linterface, prenez des décisions éclairées et optimisez la puissance de vos rapports.

Rapports

1 heure

Cours

Modèles Linéaires Généralisés (GLM) en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 190 révisions

Le cours sur le modèle linéaire généralisé élargit votre boîte à outils de régression pour inclure la régression logistique et la régression de Poisson.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Apprentissage non supervisé en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 100 révisions

Ce cours propose une introduction au regroupement et à la réduction de dimensionnalité dans R, dans une perspective de machine learning.

Machine learning

4 heures

Cours

Agents IA avec Hugging Face smolagents

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 234 révisions

Découvrez comment créer des agents intelligents qui raisonnent, agissent et résolvent des tâches concrètes à laide de Python.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Plan d’expériences en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 324 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez les principes fondamentaux de la conception expérimentale, un élément essentiel de toute analyse de données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 79 révisions

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

Cloud

1 heure

Cours

Building Web Applications with Shiny in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 214 révisions

Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Optimiser son code en Java

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 190 révisions

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

3 heures

Cours

Mathématiques pour les professionnels de la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 291 révisions

Acquérez les compétences mathématiques essentielles en finance grâce à des exercices pratiques sur Excel et des exemples concrets.

Finance appliquée

3 heures

Cours

Fondamentaux des probabilités en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 201 révisions

Apprenez les bases de la probabilité : variables aléatoires, moyenne, variance, distributions de probabilité et probabilités conditionnelles

Probabilités et statistiques

5 heures

Cours

Fondamentaux de la probabilité en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 444 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez les concepts de variables aléatoires, de distributions et de conditionnement.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Techniques statistiques dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 634 révisions

Améliorez vos compétences en matière de reporting grâce aux fonctions statistiques intégrées de Tableau.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Nettoyer des données dans des bases PostgreSQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 444 révisions

Apprenez à exploiter vos données brutes et désorganisées stockées dans une base de données PostgreSQL afin den extraire des informations précises.

Préparation des données

4 heures

Cours

Introduction à TensorFlow en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 53 révisions

Apprenez les principes fondamentaux des réseaux neuronaux et comment créer des modèles dapprentissage profond à laide de TensorFlow.

Machine learning

4 heures

Cours

Analytique financière dans Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 123 révisions

Découvrez comment créer un tableau de bord graphique avec Google Sheets afin de suivre les performances des titres financiers.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Comprendre la transformation numérique

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 541 révisions

Plongez dans la transformation numérique et devenez un acteur du changement dans un paysage numérique en constante évolution.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Introduction à l’optimisation en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 184 révisions

Résolvez des problèmes doptimisation via les bibliothèques SciPy et PuLP de Python, couvrant tous les aspects de loptimisation.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Supervised Learning in R: Regression

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 98 révisions

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Machine learning

4 heures

Cours

Intermediate Importing Data in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 268 révisions

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

Préparation des données

3 heures

Cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 335 révisions

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

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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