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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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697 Cours

Cours

Visualisation des données dans KNIME

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 177

Découvrez comment créer des visualisations de données percutantes avec KNIME, incluant graphiques, composants et tableaux de bord.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Analyzing IoT Data in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 175

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

Develop for Azure Storage

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 174

Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.

Cloud

3 heures

Cours

Analyse de panier en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 173

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

Interroger une base de données PostgreSQL en Java

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 172

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

Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 172

Les GAM modélisent les relations des data sous forme de fonctions non linéaires sadaptant à différents types de problèmes en data science.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Python pour les utilisateurs de R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 172

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

Développement de logiciels

5 heures

Cours

Travailler avec l’API OpenAI Responses

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 170

Développez plus facilement que jamais des applications dIA intelligentes, interactives et fiables grâce à lAPI OpenAI Responses et à GPT-5.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Serverless Applications with AWS Lambda

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 170

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 heures

Cours

Visualiser des données géospatiales avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 169

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

Analyzing Social Media Data in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 168

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 168

Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud

Cloud

1 heure

Cours

Gestion quantitative des risques avec R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 167

Travailler avec des séries de rendements des facteurs de risque, étudier leurs propriétés empiriques et estimer la valeur à risque.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Détection de fraude en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 167

Apprenez à détecter les fraudes à laide des analyses dans R.

Machine learning

4 heures

Cours

Building Dashboards with shinydashboard

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 163

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

Rapports

4 heures

Cours

Text mining avec sac de mots en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 162

Apprenez la technique du sac de mots pour lexploration de textes avec R.

Machine learning

4 heures

Cours

Études de cas : créer des applications web avec Shiny en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 159

Développez vos compétences Shiny tout en créant des applications Shiny ludiques pour des scénarios réels.

Rapports

4 heures

Cours

Machine Learning for Marketing Analytics in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 159

In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.

Machine learning

4 heures

Cours

Credit Risk Modeling in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 157

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Machine Learning in the Tidyverse

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 156

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

Machine learning

5 heures

Cours

Analyse de survie en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 155

Utilisez lanalyse de survie pour traiter les données relatives au délai avant événement et prédire la durée de survie.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Mise en forme conditionnelle dans Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 152

Découvrez comment utiliser la mise en forme conditionnelle grâce aux options intégrées et en créant des formules personnalisées.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Modélisation par équations structurelles avec lavaan en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 147

Apprenez à créer et à évaluer des modèles de mesure utilisés pour confirmer la structure dune échelle ou dun questionnaire.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Modèles GARCH en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 147

Définissez et adaptez des modèles GARCH afin de prévoir la volatilité variable dans le temps et la valeur à risque.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Erreurs et incertitudes dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 147

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

Python pour les utilisateurs de feuilles de calcul

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 145

Utilisez vos connaissances des fonctions et techniques courantes en matière de tableurs pour explorer Python.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Building AI Agents with Haystack

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 145

Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.

Intelligence artificielle

1 heure 30 min

Cours

Google: Create Your First Gemini Enterprise Application

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 142

Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.

Cloud

25 min

Cours

Importer des données en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 141

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

Gérer les données manquantes avec des imputations en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 141

Diagnostiquez, visualisez et traitez les data manquantes à laide de techniques dimputation et de conseils pour améliorer vos résultats.

Manipulation des données

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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