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 créer des visualisations attrayantes de données géospatiales en Python à laide du package geopandas et des cartes folium.
Visualisation des données
Cours
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Ingénierie des données
Cours
Découvrez comment concevoir et implémenter des déclencheurs dans SQL Server à laide dexemples concrets.
Développement de logiciels
Cours
Découvrez les fonctions les plus importantes pour manipuler, traiter et transformer des données dans SQL Server.
Manipulation des données
Cours
Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
Cloud
Cours
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Développement de logiciels
Cours
Apprenez à choisir, créer et sécuriser des stockages de données AWS, dont DynamoDB et S3, via des exercices pratiques en console et des cas réels.
Cloud
Cours
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Visualisation des données
Cours
Apprenez à utiliser Python pour analyser le taux de désabonnement des clients et créer un modèle permettant de le prédire.
Analyse exploratoire des données
Cours
Réduisez les temps d’entraînement des LLM avec Accelerator et Trainer pour l’entraînement distribué.
Intelligence artificielle
Cours
Analysez les données textuelles dans R à laide du framework Tidy.
Manipulation des données
Cours
Apprenez à identifier, analyser, supprimer et imputer les données manquantes dans Python.
Manipulation des données
Cours
Visualisez la saisonnalité, les tendances et dautres modèles dans vos données chronologiques.
Visualisation des données
Cours
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
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
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Intelligence artificielle
Cours
Devenez un expert dans lajustement de modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyenne mobile intégrée) à des données de séries chronologiques à laide de R.
Probabilités et statistiques
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
Apprenez à réaliser les deux tâches principales de linférence statistique : lestimation des paramètres et le test dhypothèses.
Probabilités et statistiques
Cours
Préparez-vous pour votre prochain entretien en vous entraînant à répondre à des questions sur le machine learning avec Python.
Machine learning
Cours
Julia est un nouveau langage de programmation conçu pour être le langage idéal pour le calcul scientifique, le ML et lexploration de data.
Développement de logiciels
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à importer et à gérer des données financières en Python à laide de divers outils et sources.
Finance appliquée
Cours
Utilisez des RNN pour classifier le sentiment, générer des phrases et traduire des textes.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez à créer, sécuriser et gérer des API avec Azure API Management grâce à un entraînement pratique.
Cloud
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
Travaillez avec des data de temps jusquà un événement. Estimez, visualisez et interprétez les modèles de survie.
Probabilités et statistiques
Cours
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à collecter et télécharger efficacement des données à partir de nimporte quel site web à laide de R.
Préparation des données
Cours
Apprenez à analyser les données Airbnb à laide de SQL dans Databricks, à créer des tableaux de bord et à en tirer des informations exploitables.
Importation et nettoyage des données
Cours
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
Cloud
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.