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Améliorez vos compétences KNIME avec notre cours sur la transformation des données, les opérations en colonnes et loptimisation du flux de travail.
Préparation des données
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Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
Cloud
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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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Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
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Apprenez à effectuer des analyses de mégadonnées à laide de Spark et du package sparklyr dans R, et découvrez Spark MLIb en seulement 4 heures.
Ingénierie des données
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Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Développement de logiciels
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Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilités et statistiques
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Distinguez les différences réelles du bruit aléatoire et explorez les béquilles psychologiques qui interfèrent avec notre prise de décision.
Probabilités et statistiques
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Apprenez à lire, explorer et manipuler des données spatiales, puis utilisez vos compétences pour créer des cartes informatives avec R.
Visualisation des données
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Découvrez comment importer, nettoyer et manipuler des données IoT dans Python afin de les préparer pour le machine learning.
Manipulation des données
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
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Ce cours vous montrera comment combiner et fusionner des ensembles de données avec data.table.
Manipulation des données
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Innovating with Google Cloud AI
Cloud
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Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
Manipulation des données
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Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Probabilités et statistiques
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Optimisez vos projets dIA en créant des modèles modulaires et en maîtrisant loptimisation avancée avec PyTorch Lightning.
Intelligence artificielle
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Découvrez comment utiliser plotly dans R pour créer des graphiques interactifs afin daméliorer la présentation de vos données.
Visualisation des données
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In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Visualisation des données
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Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Finance appliquée
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Ce cours sadresse aux utilisateurs de R qui souhaitent se familiariser avec Python.
Développement de logiciels
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Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
Ingénierie des données
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From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine learning
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Apprenez des techniques efficaces dans pandas pour optimiser votre code Python.
Développement de logiciels
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Apprenez à développer des moteurs de recommandation en Python à laide de techniques de machine learning.
Machine learning
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Découvrez comment créer des visualisations de données percutantes avec KNIME, incluant graphiques, composants et tableaux de bord.
Visualisation des données
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Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Rapports
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In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Manipulation des données
Cloud
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Découvrez comment ajuster les hyperparamètres de votre modèle afin dobtenir les meilleurs résultats prédictifs.
Machine learning
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Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Machine learning
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.