Cours
Introduction à DataLab
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 300
Découvrez les principes fondamentaux de lutilisation de DataLab, un notebook de données alimenté par lIA pour lanalyse et lexploration des données.
Rapports
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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
- Gagnez en expérience pratique
- Des chapitres courts et digestes
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En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.675 Cours
Cours
Transactions et gestion des erreurs dans PostgreSQL
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 300
Assurez la cohérence des données en apprenant à utiliser les transactions et à gérer les erreurs dans des environnements concurrents.
Développement de logiciels
Cours
Étude de cas : analyse des ventes des concurrents dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 299
Cette étude Power BI sappuie sur un cas dutilisation commerciale, dans lequel vous appliquerez les concepts dETL et de visualisation.
Visualisation des données
Cours
Planifier et mettre en place un environnement d’analyse de données avec Microsoft Fabric
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 297
Découvrez comment configurer et gérer votre infrastructure Microsoft Fabric.
Autre
Cours
Étude de cas : analyse de données dans Databricks
- AvancéNiveau de compétence
- 4.6+
- 296
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
Inférence pour des données catégorielles en R
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 295
Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.
Probabilités et statistiques
Cours
Data Transformation with Spark SQL in Databricks
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 291
Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
Ingénierie des données
Cours
S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.9+
- 291
Préparez-vous pour votre prochain entretien en vous entraînant à répondre à des questions sur le machine learning avec Python.
Machine learning
Cours
Marketing Analytics : prédire l’attrition client en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 290
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
Tests A/B en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 290
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
Cours
Nettoyer des données dans des bases SQL Server
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 289
Développez les compétences nécessaires pour nettoyer les données brutes et les transformer en informations précises.
Préparation des données
Cours
Case Study: Building Software in Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 288
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
Développement de logiciels
Cours
S’entraîner aux questions d’entretien en statistiques avec Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.7+
- 286
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Probabilités et statistiques
Cours
Building Marketing Workflows with n8n
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 285
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Intelligence artificielle
Cours
Analyzing Survey Data in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 284
Apprenez à concevoir des enquêtes en utilisant des structures courantes, puis visualisez et analysez les résultats.
Probabilités et statistiques
Cours
Analyse factorielle avec R
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 284
Explorer les variables latentes, telles que la personnalité, à laide danalyses factorielles exploratoires et confirmatoires.
Probabilités et statistiques
Cours
Introduction à Redshift
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 283
Maîtrisez le langage SQL, la gestion des données, loptimisation et la sécurité dAmazon Redshift.
Ingénierie des données
Cours
Étude de cas : analyse exploratoire de données en R
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 282
Utilisez vos compétences en matière de manipulation et de visualisation pour examiner lhistorique des votes de lAssemblée générale des NU.
Analyse exploratoire des données
Cours
Modéliser avec tidymodels en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 282
Apprenez à optimiser vos workflows de machine learning avec tidymodels.
Machine learning
Cours
Building Recommendation Engines with PySpark
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 280
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Machine learning
Cours
Introduction à Amazon Bedrock
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 276
Découvrez Amazon Bedrock pour accéder aux modèles de base et créer des apps IA sans gérer l’infrastructure.
Intelligence artificielle
Cours
Introduction à Scala
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 272
Commencez votre parcours avec Scala, un langage populaire pour les applications évolutives et les infrastructures dingénierie des données.
Développement de logiciels
Cours
Introduction aux tests en Java
- AvancéNiveau de compétence
- 4.9+
- 260
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
Cours
Exploring Data Transformation with Google Cloud
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 259
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
Cours
Gen AI Apps: Transform Your Work
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 259
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
Cours
Réflexion statistique en Python (Partie 2)
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 259
Apprenez à réaliser les deux tâches principales de linférence statistique : lestimation des paramètres et le test dhypothèses.
Probabilités et statistiques
Cours
Analytique marketing dans Tableau
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 257
Maîtrisez lanalyse marketing à laide de Tableau. Analysez les performances, comparez les indicateurs et optimisez les stratégies sur tous les canaux.
Préparation des données
Cours
Transformation des données dans KNIME
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 257
Améliorez vos compétences KNIME avec notre cours sur la transformation des données, les opérations en colonnes et loptimisation du flux de travail.
Préparation des données
Cours
Azure API Management
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 254
Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.
Cloud
Cours
Analytics client et A/B Testing en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 254
Découvrez comment utiliser Python pour créer, exécuter et analyser des tests A/B afin de prendre des décisions commerciales proactives.
Probabilités et statistiques
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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