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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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727 Cours

Cours

Planification de voyage assistée par l’IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 440 révisions

Maîtrisez la planification de vos voyages avec WanderBot : créez des suggestions, renforcez votre confiance et simplifiez votre prochaine aventure.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Window Functions in Snowflake

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 473 révisions

Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Traitement du langage parlé en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 259 révisions

Apprenez à charger, transformer et transcrire la parole à partir de fichiers audio bruts dans Python.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Analyse de clusters avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 69 révisions

Développez votre intuition sur les regroupements hiérarchiques et via k-means, et appliquez-les pour extraire des infos pertinentes.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à GCP

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 336 révisions

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

Dealing With Missing Data in R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 135 révisions

Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.

Préparation des données

4 heures

Cours

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 98 révisions

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

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Modélisation des données dans Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 90 révisions

Évitez de réécrire les mêmes jointures et calculs, et plongez-vous dans des analyses bien gérées et évolutives à laide des modèles de données Sigma.

Rapports

2 heures

Cours

Introduction à PySpark

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 601 révisions

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

Machine Learning avec caret en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 42 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Visualiser des séries temporelles en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 175 révisions

Apprenez à visualiser des séries chronologiques dans R, puis mettez vos connaissances en pratique à laide dune étude de cas sur la sélection dactions.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Automatisation des pipelines de données dans Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 52 révisions

Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.

Ingénierie des données

3 heures

Cours

MLOps entièrement automatisé

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 322 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

Recommander des produits de soin de la peau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 268 révisions

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

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Introduction aux tests en Java

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 153 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

RNA-Seq avec Bioconductor en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 138 révisions

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Méthodes d’ensemble en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 388 révisions

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

Démystifier la Decision Science

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 265 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

Calculations in Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 136 révisions

Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Introduction à AWS Boto en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 206 révisions

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

Cloud

4 heures

Cours

Visualiser des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 94 révisions

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

Visualisation des données

4 heures

Cours

Multi-Modal Systems with the OpenAI API

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 436 révisions

Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Concepts de streaming

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 478 révisions

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

Fondamentaux de la finance d’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 219 révisions

Apprenez les concepts financiers clés tels que linvestissement en capital, le CMPC et la valeur actionnariale.

Finance appliquée

2 heures

Cours

Surveiller le Machine Learning en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 344 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

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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