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
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Cloud
Cours
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
Cours
Apprenez à concevoir et à exécuter vos propres simulations de Monte-Carlo à laide de Python.
Probabilités et statistiques
Cours
Créez un espace Databricks Genie de bout en bout : descriptions, synonymes, instructions, relations de table, requêtes d’exemple, suivi et benchmarks.
Ingénierie des données
Cours
Confiance et sécurité avec Google Cloud
Cloud
Cours
Innover avec lintelligence artificielle de Google Cloud
Cloud
Cours
Découvrez comment créer un tableau de bord graphique avec Google Sheets afin de suivre les performances des titres financiers.
Finance appliquée
Cours
Apprenez à manipuler et analyser des données structurées de manière flexible avec MongoDB.
Ingénierie des données
Cours
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
Cours
Dans ce cours, vous découvrirez les principes fondamentaux de la conception expérimentale, un élément essentiel de toute analyse de données.
Probabilités et statistiques
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à effectuer des inférences à laide de modèles linéaires.
Probabilités et statistiques
Cours
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
Cours
Découvrez comment créer des modèles GenAI qui reflètent les valeurs humaines tout en acquérant une expérience pratique avec des LLM avancés.
Intelligence artificielle
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
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Intelligence artificielle
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
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Cloud
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
Cette étude Power BI sappuie sur un cas dutilisation commerciale, dans lequel vous appliquerez les concepts dETL et de visualisation.
Visualisation des données
Cours
Utilisez l’analyse d’expression différentielle RNA-Seq pour identifier les gènes susceptibles d’être importants dans différentes maladies ou conditions.
Probabilités et statistiques
Cours
Maîtrisez les techniques clés pour extraire des insights pertinents à partir de données temporelles.
Probabilités et statistiques
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser et à présenter des modèles de régression logistique pour établir des prévisions.
Machine learning
Cours
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
Cours
Détectez les anomalies dans votre analyse de données et élargissez votre boîte à outils statistiques Python dans ce cours de quatre heures.
Probabilités et statistiques
Cours
Maîtrisez le traitement des données en streaming grâce aux technologies sans serveur d’AWS.
Cloud
Cours
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Cloud
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à ajuster des modèles hiérarchiques avec des effets aléatoires.
Probabilités et statistiques
Cours
Découvrez l’analyse bayésienne des données, son fonctionnement et pourquoi c’est un outil utile dans votre boîte à outils Data Science.
Probabilités et statistiques
Cours
Développez les compétences nécessaires pour nettoyer les données brutes et les transformer en informations précises.
Préparation des données
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
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.