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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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775 Cours

Cours

Nettoyer des données en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 122 révisions

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

Importation et nettoyage des données

4 heures

Cours

Bases de l’inférence en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 58 révisions

Apprenez à tirer des conclusions sur une population à partir dun échantillon de données grâce à un processus appelé inférence statistique.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Recommander des produits de soin de la peau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 320 révisions

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

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Modélisation des données dans Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 143 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

Surveiller le Machine Learning en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 404 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

Cours

Lancement de produit assisté par l’IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 397 révisions

Analysez la dynamique du marché et élaborez un plan dentrée stratégique pour un constructeur de véhicules électriques à laide de lIA générative.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Introduction à GCP

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 366 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

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 20 révisions

Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Introduction aux applications d’IA dans Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 190 révisions

Développez des applications dIA interactives dans Sigma à laide des entrées utilisateur, des actions et dinterfaces optimisées, sans nécessiter de codage.

Rapports

2 heures

Cours

Introduction à l’analyse de réseaux en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 228 révisions

Ce cours permet dacquérir les compétences nécessaires pour analyser, visualiser, comprendre les réseaux grâce à la bibliothèque NetworkX.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction à TensorFlow en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 57 révisions

Apprenez les principes fondamentaux des réseaux neuronaux et comment créer des modèles dapprentissage profond à laide de TensorFlow.

Machine learning

4 heures

Cours

Databricks avec le SDK Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 96 révisions

Maîtrisez Databricks avec Python : apprenez à vous authentifier, gérer les clusters, automatiser les jobs et interroger des modèles d’IA par programmation.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Analyse de sentiments en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 470 révisions

Les clients sont-ils satisfaits de vos produits ou votre service présente-t-il des lacunes ? Découvrez comment effectuer une analyse complète des sentiments.

Machine learning

4 heures

Cours

Techniques statistiques dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 694 révisions

Améliorez vos compétences en matière de reporting grâce aux fonctions statistiques intégrées de Tableau.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Graph RAG avec LangChain et Neo4j

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 122 révisions

Créez des systèmes RAG plus précis et plus fiables avec Graph RAG et hybrid RAG.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Créer des applications web avec Shiny en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 228 révisions

Shiny est un package R pour créer des app web interactives dans R. Votre équipe explore vos data sous forme de dashboards ou visualisations.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 38 révisions

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Cloud

3 heures 41 min

Cours

Applications serverless avec AWS Lambda

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 46 révisions

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 heures

Cours

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 30 révisions

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

Ingénierie des données

3 heures

Cours

Principes fondamentaux de PySpark

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 636 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

Surveiller et dépanner des solutions Azure

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 127 révisions

Découvrez comment surveiller, diagnostiquer et optimiser les applications Azure à laide dAzure Monitor, dApplication Insights et de Log Analytics.

Cloud

3 heures

Cours

Modèles ARIMA en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 428 révisions

Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.

Machine learning

4 heures

Cours

Détection de fraude en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 202 révisions

Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.

Machine learning

4 heures

Cours

Ajustement fin avec Llama 3

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 413 révisions

Optimisez Llama pour des tâches personnalisées grâce à TorchTune et découvrez des techniques doptimisation telles que la quantification.

Intelligence artificielle

2 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.

Développez vos compétences en données avec DataCamp for Mobile

Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.

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