Cours
Recommander des produits de soin de la peau
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 366
Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Intelligence artificielle
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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697 Cours
Cours
Streaming de données avec AWS Kinesis et Lambda
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 359
Maîtrisez le traitement des données en streaming grâce aux technologies sans serveur d’AWS.
Cloud
Cours
Bonnes pratiques de visualisation avec R
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 358
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Visualisation des données
Cours
Building Marketing Workflows with n8n
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 357
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Intelligence artificielle
Cours
Calculations in Sigma
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 356
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Manipulation des données
Cours
Étude de cas : analyse du trading de prêts immobiliers dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 356
Analysez les transactions hypothécaires, améliorez vos compétences en modélisation et analyse financière comme trader junior via Power BI.
Finance appliquée
Cours
MLOps entièrement automatisé
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 356
Découvrez larchitecture MLOps, les techniques CI/CD/CM/CT et les modèles dautomatisation pour déployer des systèmes ML efficaces.
Machine learning
Cours
Améliorer vos visualisations de données en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 355
Apprenez à créer des visualisations convaincantes et attrayantes qui facilitent la communication efficace des résultats.
Visualisation des données
Cours
Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 354
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Probabilités et statistiques
Cours
Réseaux de neurones récurrents (RNN) pour la modélisation du langage avec Keras
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 352
Utilisez des RNN pour classifier le sentiment, générer des phrases et traduire des textes.
Intelligence artificielle
Cours
Introduction aux états financiers dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 350
Découvrez comment utiliser le compte de résultat et le bilan dans Power BI.
Finance appliquée
Cours
Étude de cas : analyser des données de ventes avec Alteryx
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 348
Découvrez Alteryx Designer pour les données de vente au détail afin daméliorer lanalyse des ventes et la prise de décisions stratégiques.
Préparation des données
Cours
R intermédiaire pour la finance
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 347
Découvrez le fonctionnement des dates dans R et explorez lunivers des instructions if, des boucles et des fonctions à laide dexemples financiers.
Finance appliquée
Cours
Analyse factorielle avec R
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 346
Explorer les variables latentes, telles que la personnalité, à laide danalyses factorielles exploratoires et confirmatoires.
Probabilités et statistiques
Cours
Simulations de Monte Carlo en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 343
Apprenez à concevoir et à exécuter vos propres simulations de Monte-Carlo à laide de Python.
Probabilités et statistiques
Cours
Analyse de données bayésienne en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 340
Découvrez tous les avantages de lanalyse bayésienne des données et appliquez-la à divers cas dutilisation concrets.
Probabilités et statistiques
Cours
Détection d’anomalies en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 338
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
Cours
Introduction à l’analyse de réseaux en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 336
Ce cours permet dacquérir les compétences nécessaires pour analyser, visualiser, comprendre les réseaux grâce à la bibliothèque NetworkX.
Probabilités et statistiques
Cours
Time Series Analysis in SQL Server
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 330
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Manipulation des données
Cours
Analytique RH : explorer les données des employés avec R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 327
Découvrez comment manipuler, visualiser et effectuer des tests statistiques à travers une série détudes de cas en analyse RH.
Analyse exploratoire des données
Cours
Introduction à la modélisation linéaire en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 327
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilités et statistiques
Cours
Communiquer avec les données dans le tidyverse
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 326
Exploitez les outils tidyverse pour créer des graphiques de qualité publication et des rapports personnalisés de vos résultats.
Visualisation des données
Cours
Étude de cas : analyser des séries temporelles urbaines en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 323
Renforcez vos connaissances « Manipulation des séries chronologiques dans R » à laide de données issues détudes de cas réelles.
Probabilités et statistiques
Cours
Maîtrise des données
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 319
Acquérez des compétences, comprenez les comportements et développez une culture axée sur la maîtrise des données.
Datalphabétisation
Cours
Stratégie en matière de données
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 318
Maîtrisez la gestion stratégique des données pour atteindre l’excellence dans votre activité.
Gestion des données
Cours
Introduction à la qualité des données avec Great Expectations
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 316
Assurez la qualité des données dans les workflows de science et dingénierie des données via la bibliothèque Great Expectations de Python.
Ingénierie des données
Cours
Travailler avec les dates et heures en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 315
Apprenez les principes fondamentaux de lanalyse, de la manipulation et du calcul des dates et heures dans R.
Développement de logiciels
Cours
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 314
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Cloud
Cours
Créer et optimiser des déclencheurs dans SQL Server
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
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Découvrez comment concevoir et implémenter des déclencheurs dans SQL Server à laide dexemples concrets.
Développement de logiciels
Cours
Étude de cas : analyse e-commerce avec Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
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En e-commerce, c’est essentiel de vendre efficacement. Analysez les data dune entreprise darticles pour animaux à laide de Power BI.
Visualisation des données
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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Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.