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Introduction au Deep Learning avec Keras
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Apprenez à développer des modèles dapprentissage profond avec Keras.
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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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Intelligence artificielle
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Organisez vos données à laide des unions, des jointures, de lanalyse syntaxique et de loptimisation des performances dans Alteryx.
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Créer des flux cloud fiables dans Power Automate : déclencheurs, branchements, approbations, gestion des erreurs et passage en production.
Intelligence artificielle
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Apprenez des compétences puissantes en ligne de commande pour télécharger, traiter et transformer des données, y compris machine learning pipeline.
Manipulation des données
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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
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Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Intelligence artificielle
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Créez des équipes d’IA qui collaborent, automatisent les workflows et génèrent du contenu avec CrewAI.
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Explorez les types de modélisation des données, dont la prédiction, et apprenez la régression linéaire et l’évaluation des modèles avec Tidyverse.
Probabilités et statistiques
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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.
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Apprenez à créer, sécuriser et gérer des API avec Azure API Management grâce à un entraînement pratique.
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Améliorez vos compétences en matière de reporting grâce aux fonctions statistiques intégrées de Tableau.
Probabilités et statistiques
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Intelligence artificielle
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Maîtrisez les types de données et fonctions Snowflake pour manipuler texte, nombres, dates et créer des fonctions personnalisées et des tables croisées.
Manipulation des données
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Renforcez vos compétences en science décisionnelle en concevant des cadres fondés sur les données et en mettant en œuvre des solutions efficaces.
Datalphabétisation
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Exploitez la puissance de Python et de PuLP pour optimiser les chaînes dapprovisionnement.
Analyse exploratoire des données
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
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Règles dassociation dans lanalyse des paniers de consommation avec Python à laide de data dune librairie et en recommandant de films.
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Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
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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.
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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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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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Utilisez les outils de visualisation sophistiqués de Seaborn pour créer facilement des visualisations belles et informatives.
Visualisation des données
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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