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Introduction à MongoDB en Python
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Apprenez à manipuler et analyser des données structurées de manière flexible avec MongoDB.
Ingénierie des données
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.
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Ingénierie des données
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Découvrez comment créer un tableau de bord graphique avec Google Sheets afin de suivre les performances des titres financiers.
Finance appliquée
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Apprenez à concevoir et à exécuter vos propres simulations de Monte-Carlo à laide de Python.
Probabilités et statistiques
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Créez un espace Databricks Genie de bout en bout : descriptions, synonymes, instructions, relations de table, requêtes d’exemple, suivi et benchmarks.
Ingénierie des données
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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
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Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
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Dans ce cours, vous apprendrez à effectuer des inférences à laide de modèles linéaires.
Probabilités et statistiques
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Confiance et sécurité avec Google Cloud
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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.
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This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
Cloud
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Dans ce cours, vous apprendrez à prédire des événements futurs avec la régression linéaire, les modèles additifs généralisés, les forêts aléatoires et xgboost.
Machine learning
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Innover avec lintelligence artificielle de Google Cloud
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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
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Maîtrisez la collecte de données Twitter et l’analyse de texte, de réseaux et d’origine géographique sur Twitter dans ce cours.
Manipulation des données
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Découvrez comment créer des modèles GenAI qui reflètent les valeurs humaines tout en acquérant une expérience pratique avec des LLM avancés.
Intelligence artificielle
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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
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Utilisez l’analyse d’expression différentielle RNA-Seq pour identifier les gènes susceptibles d’être importants dans différentes maladies ou conditions.
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Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser et à présenter des modèles de régression logistique pour établir des prévisions.
Machine learning
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Cloud
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Découvrez l’analyse bayésienne des données, son fonctionnement et pourquoi c’est un outil utile dans votre boîte à outils Data Science.
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Dans ce cours, vous apprendrez à ajuster des modèles hiérarchiques avec des effets aléatoires.
Probabilités et statistiques
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Analyse exploratoire des données
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Développez les compétences nécessaires pour nettoyer les données brutes et les transformer en informations précises.
Préparation des données
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.
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