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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.

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675 Cours

Cours

Mathématiques pour les professionnels de la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 510

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

Finance appliquée

3 heures

Cours

Modèles Linéaires Généralisés (GLM) en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 510

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

Améliorer les performances des requêtes dans PostgreSQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 509

Découvrez comment structurer vos requêtes PostgreSQL afin quelles sexécutent en un temps record.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Supervised Learning in R: Regression

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 505

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

Introduction à GCP

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 504

Découvrez la plateforme Google Cloud (GCP) grâce à ce cours sur le stockage, le traitement des données et la modernisation des entreprises à laide de GCP.

Cloud

2 heures

Cours

Power BI pour les utilisateurs finaux

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.2+
  • 504

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

Rapports

1 heure

Cours

Data Processing in Shell

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 503

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Bases de l’inférence en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 501

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

Introduction à PySpark

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 498

Apprenez à mettre en œuvre la gestion des données distribuées et lapprentissage automatique dans Spark à laide du package PySpark.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Détection de fraude en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 497

Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.

Machine learning

4 heures

Cours

Techniques statistiques dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 487

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Modèles ARIMA en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 486

Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.

Machine learning

4 heures

Cours

Méthodes d’ensemble en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 486

Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à AWS Boto en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 485

Découvrez AWS Boto et apprenez à exploiter la technologie cloud pour optimiser votre flux de données.

Cloud

4 heures

Cours

Machine Learning avec caret en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 475

Ce cours présente les concepts fondamentaux de lapprentissage automatique, notamment comment créer et évaluer des modèles prédictifs.

Machine learning

4 heures

Cours

RNA-Seq avec Bioconductor en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 475

Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Bonnes pratiques de visualisation avec R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 474

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

Visualisation des données

4 heures

Cours

Manipulation de données avec data.table en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.3+
  • 474

Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Concepts de streaming

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 472

Différenciez le traitement par lots et le streaming, la mise à léchelle des systèmes de streaming et les applications concrètes.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

Visualiser des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 466

Visualisez la saisonnalité, les tendances et dautres modèles dans vos données chronologiques.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Introduction à Julia

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 463

Julia est un nouveau langage de programmation conçu pour être le langage idéal pour le calcul scientifique, le ML et lexploration de data.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Apprentissage par renforcement profond en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 462

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

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Web scraping en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 461

Apprenez à collecter et télécharger efficacement des données à partir de nimporte quel site web à laide de R.

Préparation des données

4 heures

Cours

Time Series Analysis in SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 458

Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis

Manipulation des données

5 heures

Cours

Introduction à Spark SQL en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 458

Apprenez à manipuler des données et à créer des ensembles de fonctionnalités de machine learning dans Spark à laide de SQL en Python.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Analytique financière dans Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.1+
  • 456

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

Finance appliquée

4 heures

Cours

Feature Engineering with PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 453

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 444

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Gemini in Gmail

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 442

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Concepts de monitoring en Machine Learning

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 442

Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

Machine learning

2 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.