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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
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  • Des chapitres courts et digestes

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730 Cours

Cours

Visualiser des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 94 révisions

Visualisez la saisonnalité, les tendances et dautres modèles dans vos données chronologiques.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Introduction aux applications d’IA dans Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 122 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

Améliorer vos visualisations de données en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 287 révisions

Apprenez à créer des visualisations convaincantes et attrayantes qui facilitent la communication efficace des résultats.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 82 révisions

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Cloud

1 heure 15 min

Cours

Visualiser des données géospatiales en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 334 révisions

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

Feature Engineering with PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 287 révisions

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Data Processing in Shell

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 488 révisions

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Modèles ARIMA en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 395 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Ajustement fin avec Llama 3

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 373 révisions

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

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Analyse des paniers d’achat en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 259 révisions

Règles dassociation dans lanalyse des paniers de consommation avec Python à laide de data dune librairie et en recommandant de films.

Machine learning

4 heures

Cours

Gérer les données manquantes en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 178 révisions

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

Manipulation des données

4 heures

Cours

Analyse factorielle avec R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 150 révisions

Explorer les variables latentes, telles que la personnalité, à laide danalyses factorielles exploratoires et confirmatoires.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Détection d’anomalies en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 175 révisions

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

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 91 révisions

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Cloud

1 heure 30 min

Cours

Analyse de données bayésienne en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 252 révisions

Découvrez tous les avantages de lanalyse bayésienne des données et appliquez-la à divers cas dutilisation concrets.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 208 révisions

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

4 heures

Cours

Transactions et gestion des erreurs dans SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 268 révisions

Apprenez à rédiger des scripts qui détectent et gèrent les erreurs et contrôlent plusieurs opérations simultanées.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Maîtriser les biais de données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 217 révisions

Libérez le potentiel de vos données en apprenant à détecter et à atténuer les biais pour obtenir des analyses précises et des modèles fiables.

Gestion des données

2 heures

Cours

Inférence pour la régression linéaire en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 159 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à effectuer des inférences à laide de modèles linéaires.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse e-commerce avec Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 199 révisions

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

4 heures

Cours

Stratégie en matière de données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 736 révisions

Maîtrisez la gestion stratégique des données pour atteindre l’excellence dans votre activité.

Gestion des données

1 heure

Cours

Serverless Applications with AWS Lambda

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 30 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

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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