Cours
Introduction à GCP
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 413
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
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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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Cours
Fondamentaux des probabilités en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 412
Apprenez les bases de la probabilité : variables aléatoires, moyenne, variance, distributions de probabilité et probabilités conditionnelles
Probabilités et statistiques
Cours
Introduction à l’analyse de portefeuille en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.9+
- 409
Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.
Finance appliquée
Cours
Détection de fraude en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 408
Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.
Machine learning
Cours
Gérer les données manquantes en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 405
Apprenez à identifier, analyser, supprimer et imputer les données manquantes dans Python.
Manipulation des données
Cours
Modèles ARIMA en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.9+
- 404
Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.
Machine learning
Cours
Visualiser des séries temporelles en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 404
Visualisez la saisonnalité, les tendances et dautres modèles dans vos données chronologiques.
Visualisation des données
Cours
Analyse de clusters avec R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 402
Développez votre intuition sur les regroupements hiérarchiques et via k-means, et appliquez-les pour extraire des infos pertinentes.
Machine learning
Cours
Étude de cas : analyser les données du marché de l’emploi avec Tableau
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 402
Utilisez des techniques de visualisation pour déterminer les compétences recherchées chez les data scientists, analysts, et engineers.
Visualisation des données
Cours
Concepts de streaming
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 401
Différenciez le traitement par lots et le streaming, la mise à léchelle des systèmes de streaming et les applications concrètes.
Ingénierie des données
Cours
Intermediate Data Visualization with Seaborn
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 399
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
Visualisation des données
Cours
Comprendre la transformation numérique
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 399
Plongez dans la transformation numérique et devenez un acteur du changement dans un paysage numérique en constante évolution.
Datalphabétisation
Cours
Fondamentaux de la finance d’entreprise
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 399
Apprenez les concepts financiers clés tels que linvestissement en capital, le CMPC et la valeur actionnariale.
Finance appliquée
Cours
Window Functions in Snowflake
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 396
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Manipulation des données
Cours
Introduction à AWS Boto en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 395
Découvrez AWS Boto et apprenez à exploiter la technologie cloud pour optimiser votre flux de données.
Cloud
Cours
Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 395
Découvrez comment transformer et analyser les données au sein de votre compte Microsoft Fabric.
Autre
Cours
Digital Transformation with Google Cloud
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 393
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Cloud
Cours
Gen AI Agents: Transform Your Organization
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 393
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
Cours
Modélisation des données dans Sigma
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 383
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
Cours
Introduction aux applications d’IA dans Sigma
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 382
Développez des applications dIA interactives dans Sigma à laide des entrées utilisateur, des actions et dinterfaces optimisées, sans nécessiter de codage.
Rapports
Cours
AI for Sales
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 381
Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
Intelligence artificielle
Cours
Graph RAG with LangChain and Neo4j
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 379
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Intelligence artificielle
Cours
Data Processing in Shell
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 378
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Manipulation des données
Cours
Planification de voyage assistée par l’IA
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 378
Maîtrisez la planification de vos voyages avec WanderBot : créez des suggestions, renforcez votre confiance et simplifiez votre prochaine aventure.
Intelligence artificielle
Cours
Traitement du langage parlé en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 374
Apprenez à charger, transformer et transcrire la parole à partir de fichiers audio bruts dans Python.
Manipulation des données
Cours
Améliorer les performances des requêtes dans PostgreSQL
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 374
Découvrez comment structurer vos requêtes PostgreSQL afin quelles sexécutent en un temps record.
Développement de logiciels
Cours
Concepts de monitoring en Machine Learning
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 371
Surveillez les modèles machine learning en production : dérive des données et des concepts, et méthodes pour limiter la dégradation du modèle.
Machine learning
Cours
Visualiser des données géospatiales en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 370
Découvrez comment créer des visualisations attrayantes de données géospatiales en Python à laide du package geopandas et des cartes folium.
Visualisation des données
Cours
Multi-Modal Systems with the OpenAI API
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 366
Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!
Intelligence artificielle
Cours
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 366
Découvrez comment créer des modèles GenAI qui reflètent les valeurs humaines tout en acquérant une expérience pratique avec des LLM avancés.
Intelligence artificielle
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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