Cours
Planifier et mettre en place un environnement d’analyse de données avec Microsoft Fabric
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 285 révisions
Découvrez comment configurer et gérer votre infrastructure Microsoft Fabric.
Autre
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
Cours
Découvrez comment configurer et gérer votre infrastructure Microsoft Fabric.
Autre
Cours
Optimisez Llama pour des tâches personnalisées grâce à TorchTune et découvrez des techniques doptimisation telles que la quantification.
Intelligence artificielle
Cours
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
Apprenez les fondamentaux de l’exploration, de la manipulation et de la mesure des données d’images biomédicales.
Manipulation des données
Cours
Découvrez comment participer et remporter des compétitions sur Kaggle.
Machine learning
Cours
Découvrez les principes fondamentaux de lutilisation de DataLab, un notebook de données alimenté par lIA pour lanalyse et lexploration des données.
Rapports
Cours
Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.
Machine learning
Cours
Apprenez à utiliser les scripts Python dans Power BI pour préparer les data, les visualiser et calculer les coefficients de corrélation.
Manipulation des données
Cours
Découvrez tous les avantages de lanalyse bayésienne des données et appliquez-la à divers cas dutilisation concrets.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez les bases de la valorisation des flux de trésorerie, travaillez avec des données de mortalité humaine et créez des produits d’assurance-vie en R.
Finance appliquée
Cours
Apprenez à exploiter vos données brutes et désorganisées stockées dans une base de données PostgreSQL afin den extraire des informations précises.
Préparation des données
Cours
Interagissez avec un GPT personnalisé et utilisez vos compétences en matière de suggestion pour planifier et ouvrir votre restaurant.
Intelligence artificielle
Cours
Résolvez des problèmes doptimisation via les bibliothèques SciPy et PuLP de Python, couvrant tous les aspects de loptimisation.
Développement de logiciels
Cours
Utilisez des techniques de visualisation pour déterminer les compétences recherchées chez les data scientists, analysts, et engineers.
Visualisation des données
Cours
Apprenez et appliquez des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond, avec techniques d’affinage et d’optimisation.
Intelligence artificielle
Cours
Découvrez Data Version Control pour la gestion des données ML. Maîtrisez la configuration, automatisez les pipelines et évaluez les modèles en toute fluidité.
Machine learning
Cours
Explorer la transformation des données avec Google Cloud
Cloud
Cours
Maîtrisez le langage SQL, la gestion des données, loptimisation et la sécurité dAmazon Redshift.
Ingénierie des données
Cours
Apprenez comment fonctionnent les ordinateurs, concevez des algorithmes efficaces et explorez la théorie computationnelle pour résoudre des problèmes concrets.
Développement de logiciels
Cours
Gérez la complexité de votre code en utilisant la programmation orientée objet avec les systèmes S3 et R6.
Développement de logiciels
Cours
Apprenez les principes fondamentaux de lanalyse, de la manipulation et du calcul des dates et heures dans R.
Développement de logiciels
Cours
Analysez des données dans le temps grâce à ce cours sur lanalyse des séries dans Power BI. Travaillez avec des datasets et exercez-vous.
Visualisation des données
Cours
Apprenez à créer des visualisations convaincantes et attrayantes qui facilitent la communication efficace des résultats.
Visualisation des données
Cours
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Cloud
Cours
Renforcez vos compétences décisionnelles avec les modèles de décision, les méthodes d’analyse, la gestion des risques et les techniques d’optimisation.
Datalphabétisation
Cours
Créez des tableaux de bord interactifs avec R grâce au puissant package shinydashboard. Créez des visualisations dynamiques et engageantes pour votre public.
Rapports
Cours
Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.
Cloud
Cours
Utilisez Power BI pour lanalyse de la logistique. Créez un outil danalyse, calculez les coûts et analysez les volumes de production.
Visualisation des données
Cours
Ce cours propose une introduction au regroupement et à la réduction de dimensionnalité dans R, dans une perspective de machine learning.
Machine learning
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 mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.