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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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771 Cours

Cours

Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 24 révisions

Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.

Ingénierie des données

5 heures

Cours

Visualisations dans Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 215 révisions

Apprenez à créer et personnaliser des graphiques Sigma pour raconter des histoires de données claires et percutantes, sans coder.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 145 révisions

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Cloud

1 heure 30 min

Cours

Comprendre la transformation numérique

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 574 révisions

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

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Détection de fraude en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 195 révisions

Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.

Machine learning

4 heures

Cours

Apprentissage par renforcement profond en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 275 révisions

Apprenez et appliquez des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond, avec techniques d’affinage et d’optimisation.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Réflexion statistique en Python (Partie 1)

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 111 révisions

Posez les bases dont vous avez besoin pour penser statistiquement et parler le langage de vos données.

Probabilités et statistiques

3 heures

Cours

Apprentissage automatique avec PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 711 révisions

Apprenez à prédire à partir de données avec Apache Spark grâce aux arbres de décision, régressions logistique et linéaire, ensembles et pipelines.

Machine learning

4 heures

Cours

Gestion quantitative des risques en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 223 révisions

Découvrez la gestion des risques, la valeur à risque et dautres concepts appliqués à la crise financière de 2008 à laide de Python.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Power BI pour les utilisateurs finaux

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 330 révisions

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

Rapports

1 heure

Cours

Créer des rapports avec R Markdown

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 330 révisions

R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.

Rapports

4 heures

Cours

Stratégie en matière de données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 769 révisions

Maîtrisez la gestion stratégique des données pour atteindre l’excellence dans votre activité.

Gestion des données

1 heure

Cours

Reshaper des données avec tidyr

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 466 révisions

Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Surveiller le Machine Learning en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 373 révisions

Ce cours couvre tous les aspects nécessaires à la création dun système de surveillance de machine learning de base en Python.

Machine learning

3 heures

Cours

Introduction à TensorFlow en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 54 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction aux tests en Java

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 170 révisions

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

3 heures

Cours

Bases de l’inférence en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 53 révisions

Apprenez à tirer des conclusions sur une population à partir dun échantillon de données grâce à un processus appelé inférence statistique.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

MLOps entièrement automatisé

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 339 révisions

Découvrez larchitecture MLOps, les techniques CI/CD/CM/CT et les modèles dautomatisation pour déployer des systèmes ML efficaces.

Machine learning

4 heures

Cours

Fondamentaux de la probabilité en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 459 révisions

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction au versionnage des données avec DVC

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 401 révisions

Découvrez Data Version Control pour la gestion des données ML. Maîtrisez la configuration, automatisez les pipelines et évaluez les modèles en toute fluidité.

Machine learning

3 heures

Cours

Recommander des produits de soin de la peau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 298 révisions

Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.

Intelligence artificielle

1 heure

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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