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Apprenez à rédiger des scripts qui détectent et gèrent les erreurs et contrôlent plusieurs opérations simultanées.
Développement de logiciels
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Dans ce cours interactif, vous apprendrez à utiliser les fonctions pour vos calculs Tableau et à déterminer quand les utiliser.
Visualisation des données
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Plongez dans la transformation numérique et devenez un acteur du changement dans un paysage numérique en constante évolution.
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Utilisez les outils de visualisation sophistiqués de Seaborn pour créer facilement des visualisations belles et informatives.
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Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
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Découvrez comment transformer et analyser les données au sein de votre compte Microsoft Fabric.
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Découvrez les fonctions les plus importantes pour manipuler, traiter et transformer des données dans SQL Server.
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Posez les bases dont vous avez besoin pour penser statistiquement et parler le langage de vos 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.
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Vous utiliserez des techniques de gestion des revenus nets dans Excel pour une entreprise de biens de consommation courante.
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Maîtrisez la gestion stratégique des données pour atteindre l’excellence dans votre activité.
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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.
Ingénierie 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.
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