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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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675 Cours

Cours

Nettoyer des données dans des bases SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 298

Développez les compétences nécessaires pour nettoyer les données brutes et les transformer en informations précises.

Préparation des données

4 heures

Cours

Gemini in Google Slides

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 298

Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Gemini in Google Drive

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 297

Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Marketing Analytics : prédire l’attrition client en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 295

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

Introduction à Amazon Bedrock

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 292

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

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Inférence pour des données catégorielles en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 291

Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

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

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 288

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

Planifier et mettre en place un environnement d’analyse de données avec Microsoft Fabric

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 288

Découvrez comment configurer et gérer votre infrastructure Microsoft Fabric.

Autre

3 heures

Cours

Gemini in Google Meet

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 286

Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Introduction à Redshift

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 285

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

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction à DataLab

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 285

Découvrez les principes fondamentaux de lutilisation de DataLab, un notebook de données alimenté par lIA pour lanalyse et lexploration des données.

Rapports

1 heure

Cours

Case Study: Building Software in Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 284

Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Analytique marketing dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 273

Maîtrisez lanalyse marketing à laide de Tableau. Analysez les performances, comparez les indicateurs et optimisez les stratégies sur tous les canaux.

Préparation des données

6 heures

Cours

Analytics client et A/B Testing en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 273

Découvrez comment utiliser Python pour créer, exécuter et analyser des tests A/B afin de prendre des décisions commerciales proactives.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Analyse factorielle avec R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 270

Explorer les variables latentes, telles que la personnalité, à laide danalyses factorielles exploratoires et confirmatoires.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Modéliser avec tidymodels en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 270

Apprenez à optimiser vos workflows de machine learning avec tidymodels.

Machine learning

4 heures

Cours

Tests A/B en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.3+
  • 269

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

Analyzing Survey Data in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 264

Apprenez à concevoir des enquêtes en utilisant des structures courantes, puis visualisez et analysez les résultats.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Travailler avec l’API OpenAI Responses

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 262

Développez plus facilement que jamais des applications dIA intelligentes, interactives et fiables grâce à lAPI OpenAI Responses et à GPT-5.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Simulation statistique en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 261

Apprenez à résoudre des problèmes de plus en plus complexes en utilisant des simulations pour générer et analyser des données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Traitement du langage parlé en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 261

Apprenez à charger, transformer et transcrire la parole à partir de fichiers audio bruts dans Python.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Azure API Management

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 261

Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.

Cloud

3 heures

Cours

Inférence pour la régression linéaire en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 259

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction à Scala

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 258

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

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Réflexion statistique en Python (Partie 2)

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 257

Apprenez à réaliser les deux tâches principales de linférence statistique : lestimation des paramètres et le test dhypothèses.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Building Marketing Workflows with n8n

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 256

Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction à l’évaluation d’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 255

Évaluez une entreprise à laide dapplications concrètes et détudes de cas utilisant l’actualisation des flux de trésorerie (DCF).

Finance appliquée

3 heures

Cours

MLOps pour l’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 254

Découvrez MLOps, notamment les outils et les pratiques nécessaires à lautomatisation et à la mise à léchelle des applications de ML.

Machine learning

3 heures

Cours

Introduction aux tests en Java

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 254

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

Building Recommendation Engines with PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 254

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

Machine learning

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.