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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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Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
Visualisation des données
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Développez plus facilement que jamais des applications dIA intelligentes, interactives et fiables grâce à lAPI OpenAI Responses et à GPT-5.
Intelligence artificielle
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Maîtrisez lanalyse marketing à laide de Tableau. Analysez les performances, comparez les indicateurs et optimisez les stratégies sur tous les canaux.
Préparation des données
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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 importer, nettoyer et manipuler des données IoT dans Python afin de les préparer pour le machine learning.
Manipulation des données
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Diagnostiquez, visualisez et traitez les data manquantes à laide de techniques dimputation et de conseils pour améliorer vos résultats.
Manipulation des données
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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
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
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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
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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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Dans ce cours, vous travaillerez avec des données non numériques : intitulés de poste, réponses à des enquêtes, via Tidyverse.
Manipulation des données
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Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
Intelligence artificielle
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Apprenez comment accéder aux données financières à partir de fichiers locaux ainsi que de sources Internet.
Finance appliquée
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Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
Cloud
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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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Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Finance appliquée
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Cloud
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Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine learning
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Créez une boîte à outils de régression avec les modèles logistiques et de Poisson. Formez, comprenez et validez-les. Faites des prédictions.
Probabilités et statistiques
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Ce cours sadresse aux utilisateurs de R qui souhaitent se familiariser avec Python.
Développement de logiciels
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In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
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Travailler avec des séries de rendements des facteurs de risque, étudier leurs propriétés empiriques et estimer la valeur à risque.
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Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Machine learning
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Maîtrisez RAG avec Weaviate. Intégrez du texte et des images pour les récupérer, et expérimentez la recherche vectorielle, BM25 et hybride.
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Réduisez les temps d’entraînement des LLM avec Accelerator et Trainer pour l’entraînement distribué.
Intelligence artificielle
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Visualisation des données
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Découvrez divers paradigmes de programmation, notamment la programmation impérative et déclarative, procédurale, fonctionnelle et orientée objet.
Développement de logiciels
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 conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.