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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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778 Cours

Cours

Modèles ARIMA en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 421 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+
  • 395 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 d'images biomédicales en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 237 révisions

Apprenez les fondamentaux de l’exploration, de la manipulation et de la mesure des données d’images biomédicales.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Traitement des données en ligne de commande

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 524 révisions

Apprenez des compétences puissantes en ligne de commande pour télécharger, traiter et transformer des données, y compris machine learning pipeline.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Maîtrise des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 313 révisions

Acquérez des compétences, comprenez les comportements et développez une culture axée sur la maîtrise des données.

Datalphabétisation

2 heures

Cours

Introduction aux applications d’IA dans Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 159 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+
  • 224 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

Bonnes pratiques de visualisation avec R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 336 révisions

Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Visualisation des données

1 heure

Cours

Techniques statistiques dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 674 révisions

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Solutions de calcul Azure

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 150 révisions

Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.

Cloud

3 heures

Cours

Innover avec Google Cloud AI

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 121 révisions

Innover avec lintelligence artificielle de Google Cloud

Cloud

1 heure

Cours

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 27 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

Analyse de données bayésienne en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 264 révisions

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Principes fondamentaux de PySpark

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 619 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

Visualisation de données avec Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 649 révisions

Apprenez les principes fondamentaux de la visualisation des données à laide de Google Sheets.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Analyse des paniers d’achat en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 271 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

Intermediate Power Automate

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 17 révisions

Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction à Python dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 147 révisions

Apprenez à utiliser les scripts Python dans Power BI pour préparer les data, les visualiser et calculer les coefficients de corrélation.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Modèles multimodaux avec Hugging Face

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 177 révisions

Combinez du texte, des images, du son et de la vidéo avec les derniers modèles dIA de Hugging Face, et générez de nouvelles images et vidéos.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Apprentissage non supervisé en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 106 révisions

Ce cours propose une introduction au regroupement et à la réduction de dimensionnalité dans R, dans une perspective de machine learning.

Machine learning

4 heures

Cours

Étude de cas : développer un logiciel en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 303 révisions

Créez des applications concrètes avec Python : entraînement à la POO et aux principes d’ingénierie logicielle pour un code propre et maintenable.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

RNA-Seq avec Bioconductor en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 145 révisions

Utilisez l’analyse d’expression différentielle RNA-Seq pour identifier les gènes susceptibles d’être importants dans différentes maladies ou conditions.

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.

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