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Interagissez avec un GPT personnalisé et utilisez vos compétences en matière de suggestion pour planifier et ouvrir votre restaurant.
Intelligence artificielle
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Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.
Machine learning
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Utilisez l’analyse d’expression différentielle RNA-Seq pour identifier les gènes susceptibles d’être importants dans différentes maladies ou conditions.
Probabilités et statistiques
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Innovating with Google Cloud AI
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Devenez un expert dans lajustement de modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyenne mobile intégrée) à des données de séries chronologiques à laide de R.
Probabilités et statistiques
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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
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Maîtrisez le traitement des données en streaming grâce aux technologies sans serveur d’AWS.
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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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Travaillez avec des data de temps jusquà un événement. Estimez, visualisez et interprétez les modèles de survie.
Probabilités et statistiques
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Analysez les transactions hypothécaires, améliorez vos compétences en modélisation et analyse financière comme trader junior via Power BI.
Finance appliquée
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Découvrez comment créer des modèles GenAI qui reflètent les valeurs humaines tout en acquérant une expérience pratique avec des LLM avancés.
Intelligence artificielle
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Ce cours présente les concepts fondamentaux de lapprentissage automatique, notamment comment créer et évaluer des modèles prédictifs.
Machine learning
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Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
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Analysez les données textuelles dans R à laide du framework Tidy.
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Découvrez comment créer un tableau de bord graphique avec Google Sheets afin de suivre les performances des titres financiers.
Finance appliquée
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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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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
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Découvrez Alteryx Designer pour les données de vente au détail afin daméliorer lanalyse des ventes et la prise de décisions stratégiques.
Préparation des données
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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.
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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.
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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.
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Rapports
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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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Apprenez à tirer des conclusions pertinentes à partir de données dans ce cours de quatre heures sur linférence statistique en Python.
Probabilités et statistiques
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Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
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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.
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Explorez les concepts et applications des modèles linéaires avec Python pour décrire, prédire et dégager des tendances à partir des données.
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
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.