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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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697 Cours

Cours

Inférence pour des données numériques en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 274

Dans ce cours, vous apprendrez des techniques permettant deffectuer des inférences statistiques sur des données numériques.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Innovating with Google Cloud AI

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 274

Innovating with Google Cloud AI

Cloud

1 heure

Cours

Introduction to Data Versioning with DVC

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 274

Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.

Machine learning

3 heures

Cours

Inférence pour la régression linéaire en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 272

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Analyse des séries temporelles dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 271

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

5 heures

Cours

Décrypter la modélisation des décisions

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 270

Renforcez vos compétences décisionnelles avec les modèles de décision, les méthodes d’analyse, la gestion des risques et les techniques d’optimisation.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Concevoir des workflows de Machine Learning en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 269

Apprenez à construire des pipelines qui résistent à lépreuve du temps.

Machine learning

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse des ventes des concurrents dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 263

Cette étude Power BI sappuie sur un cas dutilisation commerciale, dans lequel vous appliquerez les concepts dETL et de visualisation.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Customer Segmentation in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 262

Découvrez comment segmenter vos clients dans Python.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Tests A/B en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 262

Découvrez les tests A/B dans R, concevez des expériences, analysez des data, prédisez et présentez des résultats à laide de visualisations.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse exploratoire de données en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 260

Utilisez vos compétences en matière de manipulation et de visualisation pour examiner lhistorique des votes de lAssemblée générale des NU.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

Modèles GARCH en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 260

Découvrez les modèles GARCH, comment les mettre en œuvre et les calibrer sur des données financières allant des actions aux devises étrangères.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Analyse marketing dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 258

Découvrez comment garantir la saisie de données fiables et créer des tableaux de bord dynamiques pour afficher vos données marketing.

Rapports

4 heures

Cours

Introduction à Amazon Bedrock

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 258

Découvrez Amazon Bedrock pour accéder aux modèles de base et créer des apps IA sans gérer l’infrastructure.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Marketing Analytics : prédire l’attrition client en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 256

Apprenez à utiliser Python pour analyser le taux de désabonnement des clients et créer un modèle permettant de le prédire.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

Données catégorielles dans le Tidyverse

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 253

Dans ce cours, vous travaillerez avec des données non numériques : intitulés de poste, réponses à des enquêtes, via Tidyverse.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 252

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

Cloud

1 heure 30 min

Cours

Building Recommendation Engines with PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 251

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction aux tests en Java

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 250

Rédigez des tests efficaces en Java à laide de JUnit et Mockito afin de développer des applications robustes et fiables en toute confiance.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Analyser les états financiers en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 250

Analysez l’état financier via Python. Calculez le ratio, la santé financière, gérez les valeurs manquantes et présentez votre analyse.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse de données dans Databricks

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 249

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

3 heures

Cours

Interactive Maps with leaflet in R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 246

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Implement Azure Security for Developers

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 245

Azure Security

Cloud

3 heures

Cours

Building Agentic Workflows with LlamaIndex

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 245

Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Modèles multimodaux avec Hugging Face

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 241

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

Introduction à Redshift

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 241

Maîtrisez le langage SQL, la gestion des données, loptimisation et la sécurité dAmazon Redshift.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction à Scala

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 237

Commencez votre parcours avec Scala, un langage populaire pour les applications évolutives et les infrastructures dingénierie des données.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Probabilité avancée : l’incertitude dans les données

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 237

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Probabilités et statistiques

2 heures

Cours

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 237

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Transactions et gestion des erreurs dans PostgreSQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 235

Assurez la cohérence des données en apprenant à utiliser les transactions et à gérer les erreurs dans des environnements concurrents.

Développement de logiciels

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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