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Cours
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
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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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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Maîtrisez la manipulation des data temporelles via R, limportation, la synthèse, la création de sous-ensembles, via zoo, lubridate et xts.
Manipulation des données
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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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Apprenez à charger, transformer et transcrire la parole à partir de fichiers audio bruts dans Python.
Manipulation des données
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Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilités et statistiques
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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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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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Utilisez vos connaissances des fonctions et techniques courantes en matière de tableurs pour explorer Python.
Développement de logiciels
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Préparez-vous pour votre prochain entretien en vous entraînant à répondre à des questions sur le machine learning avec Python.
Machine learning
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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Cloud
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Créez des flux de travail basés sur lintelligence artificielle capables de planifier, rechercher, mémoriser et collaborer à laide de LlamaIndex.
Intelligence artificielle
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Apprenez à réaliser les deux tâches principales de linférence statistique : lestimation des paramètres et le test dhypothèses.
Probabilités et statistiques
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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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Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.
Intelligence artificielle
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
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Apprenez à écrire des requêtes récursives et à interroger des structures de données hiérarchiques.
Développement de logiciels
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Le cours sur le modèle linéaire généralisé élargit votre boîte à outils de régression pour inclure la régression logistique et la régression de Poisson.
Probabilités et statistiques
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Découvrez comment garantir la saisie de données fiables et créer des tableaux de bord dynamiques pour afficher vos données marketing.
Rapports
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Visualisez la saisonnalité, les tendances et dautres modèles dans vos données chronologiques.
Visualisation des données
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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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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Cloud
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Analyse d’images avec Keras : construisez, entraînez et évaluez des réseaux convolutifs (CNN) en Python.
Intelligence artificielle
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Évaluez une entreprise à laide dapplications concrètes et détudes de cas utilisant l’actualisation des flux de trésorerie (DCF).
Finance appliquée
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Travaillez avec des data de temps jusquà un événement. Estimez, visualisez et interprétez les modèles de survie.
Probabilités et statistiques
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In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
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Découvrez comment segmenter vos clients dans Python.
Manipulation des données
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Apprenez à utiliser Python pour analyser le taux de désabonnement des clients et créer un modèle permettant de le prédire.
Analyse exploratoire 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.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.