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.
ou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.Cours
Découvrez comment manipuler, visualiser et effectuer des tests statistiques à travers une série détudes de cas en analyse RH.
Analyse exploratoire des données
Cours
Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Intelligence artificielle
Cours
Analysez la dynamique du marché et élaborez un plan dentrée stratégique pour un constructeur de véhicules électriques à laide de lIA générative.
Intelligence artificielle
Cours
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
Machine learning
Cours
Ce cas Power BI sappuie sur une utilisation dans les affaires, portant sur lanalyse des stocks à laide de DAX et de visualisations.
Visualisation des données
Cours
Acquérez des compétences, comprenez les comportements et développez une culture axée sur la maîtrise des données.
Datalphabétisation
Cours
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
Visualisation des données
Cours
Analysez l’état financier via Python. Calculez le ratio, la santé financière, gérez les valeurs manquantes et présentez votre analyse.
Finance appliquée
Cours
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Cloud
Cours
Découvrez les modèles GARCH, comment les mettre en œuvre et les calibrer sur des données financières allant des actions aux devises étrangères.
Finance appliquée
Cours
Développez des modèles de deep learning avec Keras.
Intelligence artificielle
Cours
Interagissez avec un GPT personnalisé et utilisez vos compétences en matière de suggestion pour planifier et ouvrir votre restaurant.
Intelligence artificielle
Cours
Renforcez vos connaissances « Manipulation des séries chronologiques dans R » à laide de données issues détudes de cas réelles.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à charger, transformer et transcrire la parole à partir de fichiers audio bruts dans Python.
Manipulation des données
Cours
Apprenez à construire des pipelines qui résistent à lépreuve du temps.
Machine learning
Cours
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
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
Cours
Dans ce cours, vous travaillerez avec des données non numériques : intitulés de poste, réponses à des enquêtes, via Tidyverse.
Manipulation des données
Cours
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Intelligence artificielle
Cours
Gérez la complexité de votre code en utilisant la programmation orientée objet avec les systèmes S3 et R6.
Développement de logiciels
Cours
Découvrez les techniques clés pour optimiser les performances Java, de lefficacité des algorithmes au réglage de la JVM en passant par le multithreading.
Développement de logiciels
Cours
Utilisez des RNN pour classifier le sentiment, générer des phrases et traduire des textes.
Intelligence artificielle
Cours
Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
Cloud
Cours
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
Intelligence artificielle
Cours
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
Développement de logiciels
Cours
Découvrez comment segmenter vos clients dans Python.
Manipulation des données
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez des techniques permettant deffectuer des inférences statistiques sur des données numériques.
Probabilités et statistiques
Cours
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.
Machine learning
Cours
Connectez Java à PostgreSQL à laide de JDBC. Écrivez des requêtes sécurisées, gérez les transactions et traitez efficacement de grands ensembles de données.
Développement de logiciels
Cours
Mettez à profit vos compétences en finance et en R pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
Finance appliquée
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.