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.
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Maîtrisez les opérations spaCy, formez des modèles de langage naturel. Extrayez des info de data non structurées et identifiez des modèles.
Machine learning
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Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Intelligence artificielle
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Découvrez comment créer des agents intelligents qui raisonnent, agissent et résolvent des tâches concrètes à laide de Python.
Intelligence artificielle
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Découvrez comment créer des tableaux de bord interactifs et riches en informations à laide de Dash et de Plotly.
Visualisation des données
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Apprenez à créer et personnaliser des graphiques Sigma pour raconter des histoires de données claires et percutantes, sans coder.
Visualisation des données
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Apprenez à optimiser, mettre à l’échelle et tester des pipelines de données Polars pour des performances prêtes pour la production.
Manipulation des données
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You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Cloud
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Découvrez comment exploiter les données de date et dheure dans SQL Server pour lanalyse de séries chronologiques.
Manipulation des données
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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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Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.
Machine learning
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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.
Machine learning
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Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Préparation des données
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Posez les bases dont vous avez besoin pour penser statistiquement et parler le langage de vos données.
Probabilités et statistiques
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Apprenez à prédire à partir de données avec Apache Spark grâce aux arbres de décision, régressions logistique et linéaire, ensembles et pipelines.
Machine learning
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Maîtrisez la gestion stratégique des données pour atteindre l’excellence dans votre activité.
Gestion des données
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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
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Découvrez comment transformer et analyser les données au sein de votre compte Microsoft Fabric.
Autre
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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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Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
Préparation des données
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Assurez la qualité des données dans les workflows de science et dingénierie des données via la bibliothèque Great Expectations de Python.
Ingénierie des données
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Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.
Finance appliquée
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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.
Finance appliquée
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Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
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Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Intelligence artificielle
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Découvrez le service Power BI, maîtrisez linterface, prenez des décisions éclairées et optimisez la puissance de vos rapports.
Rapports
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Ce cours couvre tous les aspects nécessaires à la création dun système de surveillance de machine learning de base en Python.
Machine learning
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Les clients sont-ils satisfaits de vos produits ou votre service présente-t-il des lacunes ? Découvrez comment effectuer une analyse complète des sentiments.
Machine learning
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Vous utiliserez des techniques de gestion des revenus nets dans Excel pour une entreprise de biens de consommation courante.
Finance appliquée
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Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.
Probabilités et statistiques
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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.
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