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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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675 Cours

Cours

Streaming de données avec AWS Kinesis et Lambda

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 442

Maîtrisez le traitement des données en streaming grâce aux technologies sans serveur d’AWS.

Cloud

4 heures

Cours

Visualizations in Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 441

Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 441

Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Planification de voyage assistée par l’IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 440

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

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Intermediate Importing Data in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 438

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

Préparation des données

3 heures

Cours

Multi-Modal Systems with the OpenAI API

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 436

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

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.3+
  • 435

Découvrez comment créer des modèles GenAI qui reflètent les valeurs humaines tout en acquérant une expérience pratique avec des LLM avancés.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

L’IA pour les ressources humaines

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 434

Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Modèles linéaires généralisés en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 434

Créez une boîte à outils de régression avec les modèles logistiques et de Poisson. Formez, comprenez et validez-les. Faites des prédictions.

Probabilités et statistiques

5 heures

Cours

Fondamentaux de la finance d’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 432

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

Finance appliquée

2 heures

Cours

Introduction aux états financiers dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 427

Découvrez comment utiliser le compte de résultat et le bilan dans Power BI.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Étude de cas : analyser les données du marché de l’emploi avec Tableau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 425

Utilisez des techniques de visualisation pour déterminer les compétences recherchées chez les data scientists, analysts, et engineers.

Visualisation des données

3 heures

Cours

Modélisation financière dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 425

Apprenez la modélisation commerciale, les flux de trésorerie, investissements, rentes, amortissement des prêts via Google Sheets.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Recommander des produits de soin de la peau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 422

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

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Introduction à la qualité des données avec Great Expectations

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 414

Assurez la qualité des données dans les workflows de science et dingénierie des données via la bibliothèque Great Expectations de Python.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Analyse de clusters avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 411

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

Machine learning

4 heures

Cours

Détection d’anomalies en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 406

Détectez les anomalies dans votre analyse de données et élargissez votre boîte à outils statistiques Python dans ce cours de quatre heures.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Dealing With Missing Data in R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 406

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

Visualiser des séries temporelles en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 404

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

Intermediate Data Visualization with Seaborn

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 404

Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Travailler avec les dates et heures en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 403

Apprenez les principes fondamentaux de lanalyse, de la manipulation et du calcul des dates et heures dans R.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 403

Dans ce cours, vous apprendrez à ajuster des modèles hiérarchiques avec des effets aléatoires.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Visualiser des données géospatiales en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 400

Découvrez comment créer des visualisations attrayantes de données géospatiales en Python à laide du package geopandas et des cartes folium.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Databricks with the Python SDK

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 400

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Gérer les données manquantes en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 393

Apprenez à identifier, analyser, supprimer et imputer les données manquantes dans Python.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 393

Découvrez comment transformer et analyser les données au sein de votre compte Microsoft Fabric.

Autre

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse du trading de prêts immobiliers dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 391

Analysez les transactions hypothécaires, améliorez vos compétences en modélisation et analyse financière comme trader junior via Power BI.

Finance appliquée

3 heures

Cours

Fonctions de manipulation des données dans SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 389

Découvrez les fonctions les plus importantes pour manipuler, traiter et transformer des données dans SQL Server.

Manipulation des données

4 heures

Cours

MLOps entièrement automatisé

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 384

Découvrez larchitecture MLOps, les techniques CI/CD/CM/CT et les modèles dautomatisation pour déployer des systèmes ML efficaces.

Machine learning

4 heures

Cours

Simulations de Monte Carlo en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 384

Apprenez à concevoir et à exécuter vos propres simulations de Monte-Carlo à laide de Python.

Probabilités et statistiques

4 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.