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Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Développement de logiciels
Cours
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Intelligence artificielle
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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
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Renforcez vos compétences décisionnelles avec les modèles de décision, les méthodes d’analyse, la gestion des risques et les techniques d’optimisation.
Datalphabétisation
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Découvrez comment créer des visualisations attrayantes de données géospatiales en Python à laide du package geopandas et des cartes folium.
Visualisation des données
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Développez votre intuition sur les regroupements hiérarchiques et via k-means, et appliquez-les pour extraire des infos pertinentes.
Machine learning
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Apprenez à créer des modèles de machine learning avancés et efficaces en Python grâce à des techniques d’ensemble comme le bagging, le boosting et le stacking.
Machine learning
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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
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Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilités et statistiques
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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.
Probabilités et statistiques
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Apprenez les détails concrets sur lesquels les Data Scientist consacrent 70 à 80 % de leur temps : préparation des données et ingénierie des caractéristiques.
Manipulation des données
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Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Importation et nettoyage des données
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Cette étude Power BI sappuie sur un cas dutilisation commerciale, dans lequel vous appliquerez les concepts dETL et de visualisation.
Visualisation des données
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Découvrez Amazon Bedrock pour accéder aux modèles de base et créer des apps IA sans gérer l’infrastructure.
Intelligence artificielle
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Réduisez les temps d’entraînement des LLM avec Accelerator et Trainer pour l’entraînement distribué.
Intelligence artificielle
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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
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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
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Visualisation des données
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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
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
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Développement de logiciels
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Rapports
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Utilisez vos connaissances des fonctions et techniques courantes en matière de tableurs pour explorer Python.
Développement de logiciels
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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
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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