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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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771 Cours

Cours

Analyse marketing dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 224 révisions

Découvrez comment garantir la saisie de données fiables et créer des tableaux de bord dynamiques pour afficher vos données marketing.

Rapports

4 heures

Cours

Erreurs et incertitudes dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 153 révisions

Distinguez les différences réelles du bruit aléatoire et explorez les béquilles psychologiques qui interfèrent avec notre prise de décision.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Surveiller et dépanner des solutions Azure

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 80 révisions

Découvrez comment surveiller, diagnostiquer et optimiser les applications Azure à laide dAzure Monitor, dApplication Insights et de Log Analytics.

Cloud

3 heures

Cours

Introduction à l’évaluation d’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 167 révisions

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

Finance appliquée

3 heures

Cours

Analyse de réseaux avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 122 révisions

Apprenez à analyser et à visualiser les données réseau à laide du package igraph et créez des graphiques réseau interactifs avec threejs.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Créer des tableaux de bord avec shinydashboard

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 79 révisions

Créez des tableaux de bord interactifs avec R grâce au puissant package shinydashboard. Créez des visualisations dynamiques et engageantes pour votre public.

Rapports

4 heures

Cours

Analyzing IoT Data in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 108 révisions

Découvrez comment importer, nettoyer et manipuler des données IoT dans Python afin de les préparer pour le machine learning.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Python pour les utilisateurs de R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 80 révisions

Ce cours sadresse aux utilisateurs de R qui souhaitent se familiariser avec Python.

Développement de logiciels

5 heures

Cours

RAG de bout en bout avec Weaviate

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 19 révisions

Maîtrisez RAG avec Weaviate. Intégrez du texte et des images pour les récupérer, et expérimentez la recherche vectorielle, BM25 et hybride.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Visualiser des séries temporelles en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 182 révisions

Apprenez à visualiser des séries chronologiques dans R, puis mettez vos connaissances en pratique à laide dune étude de cas sur la sélection dactions.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Analyser les états financiers en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 114 révisions

Analysez l’état financier via Python. Calculez le ratio, la santé financière, gérez les valeurs manquantes et présentez votre analyse.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Customer Segmentation in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 170 révisions

Découvrez comment segmenter vos clients dans Python.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Machine Learning dans le tidyverse

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 115 révisions

Exploitez les packages tidyr et purrr du tidyverse pour générer, explorer et évaluer des modèles de machine learning.

Machine learning

5 heures

Cours

Interroger une base de données PostgreSQL en Java

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 95 révisions

Connectez Java à PostgreSQL à laide de JDBC. Écrivez des requêtes sécurisées, gérez les transactions et traitez efficacement de grands ensembles de données.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Concepts des paradigmes de programmation

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 135 révisions

Découvrez divers paradigmes de programmation, notamment la programmation impérative et déclarative, procédurale, fonctionnelle et orientée objet.

Développement de logiciels

2 heures

Cours

Analyse de panier en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 95 révisions

Explorez les règles dassociation dans lanalyse des paniers avec R en analysant les data de vente et en recommandant des films.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Modélisation financière dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 275 révisions

Apprenez la modélisation commerciale, les flux de trésorerie, investissements, rentes, amortissement des prêts via Google Sheets.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Communiquer avec les données dans le tidyverse

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 198 révisions

Exploitez les outils tidyverse pour créer des graphiques de qualité publication et des rapports personnalisés de vos résultats.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Importer des données en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 63 révisions

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

3 heures

Cours

Développer des applications sur AWS

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 5
  • 8 révisions

Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.

Cloud

3 heures

Cours

Google: Human-Centered AI

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 44 révisions

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

Cloud

10 min

Cours

Créer des moteurs de recommandation avec PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 239 révisions

Apprenez à utiliser des outils et des techniques pour exploiter vos propres big data afin de faciliter des expériences positives pour vos utilisateurs.

Machine learning

4 heures

Cours

Visualiser des données géospatiales avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 87 révisions

Apprenez à lire, explorer et manipuler des données spatiales, puis utilisez vos compétences pour créer des cartes informatives avec R.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Inférence pour des données numériques en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 108 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez des techniques permettant deffectuer des inférences statistiques sur des données numériques.

Probabilités et statistiques

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.

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