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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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775 Cours

Cours

IA générative : parcourir le paysage

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 191 révisions

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

Cloud

1 heure 15 min

Cours

Comprendre la transformation numérique

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 613 révisions

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

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Transactions et gestion des erreurs dans SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 348 révisions

Apprenez à rédiger des scripts qui détectent et gèrent les erreurs et contrôlent plusieurs opérations simultanées.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Google Sheets intermédiaire

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 861 révisions

Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.

Préparation des données

4 heures

Cours

Élaborer une stratégie de mise sur le marché

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 446 révisions

Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Réflexion statistique en Python (Partie 1)

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 117 révisions

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

Probabilités et statistiques

3 heures

Cours

Agents IA avec Hugging Face smolagents

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 273 révisions

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

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

MLOps entièrement automatisé

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 382 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

Calculs dans Tableau

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 718 révisions

Dans ce cours interactif, vous apprendrez à utiliser les fonctions pour vos calculs Tableau et à déterminer quand les utiliser.

Visualisation des données

6 heures

Cours

Traitement du langage naturel avec spaCy

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 675 révisions

Maîtrisez les opérations spaCy, formez des modèles de langage naturel. Extrayez des info de data non structurées et identifiez des modèles.

Machine learning

4 heures

Cours

Fondamentaux de la probabilité en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 491 révisions

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Building Data Pipelines with Airflow

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 42 révisions

Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Maîtrise des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 340 révisions

Acquérez des compétences, comprenez les comportements et développez une culture axée sur la maîtrise des données.

Datalphabétisation

2 heures

Cours

Optimisation des hyperparamètres en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 876 révisions

Découvrez les techniques doptimisation automatique des hyperparamètres en Python, notamment Grid, Random et Informed Search.

Machine learning

4 heures

Cours

Stratégie en matière de données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 805 révisions

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

Gestion des données

1 heure

Cours

Gestion quantitative des risques en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 245 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

Feature Engineering pour le NLP en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 156 révisions

Apprenez les techniques permettant dextraire des informations utiles à partir de textes et de les traiter dans un format adapté à lapprentissage automatique.

Machine learning

4 heures

Cours

Bonnes pratiques de visualisation avec R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 349 révisions

Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Visualisation des données

1 heure

Cours

Développer des applications sur AWS

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 31 révisions

Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.

Cloud

3 heures

Cours

Solutions de calcul Azure

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 189 révisions

Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.

Cloud

3 heures

Cours

Créer des workflows marketing avec n8n

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 101 révisions

Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Démystifier la Decision Science

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 308 révisions

Renforcez vos compétences en science décisionnelle en concevant des cadres fondés sur les données et en mettant en œuvre des solutions efficaces.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Systèmes multimodaux avec l’API OpenAI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 507 révisions

Développez des systèmes multimodaux à laide des modèles textuels et audio dOpenAI, y compris un Chatbot de support client de bout en bout.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Apprentissage automatique avec PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 758 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

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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