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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
  • Gagnez en expérience pratique
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675 Cours

Cours

Fondements de l’inférence en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 202

Apprenez à tirer des conclusions pertinentes à partir de données dans ce cours de quatre heures sur linférence statistique en Python.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Develop Azure Event-based and Message-based Solutions

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 200

Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.

Cloud

3 heures

Cours

Analyse de survie en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 198

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

Time Series Analysis in PostgreSQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 192

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Analyse de réseaux avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 191

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

Monitor and Troubleshoot Azure Solutions

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 190

Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.

Cloud

3 heures

Cours

Mise en forme conditionnelle dans Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 3.9+
  • 190

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

Manipulation des données

2 heures

Cours

Python pour les utilisateurs de feuilles de calcul

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 189

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

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Gestion quantitative des risques avec R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.3+
  • 187

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

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 186

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Cloud

1 heure

Cours

Building AI Agents with Haystack

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 180

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

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Machine Learning in the Tidyverse

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 179

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

Machine learning

5 heures

Cours

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 176

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Cloud

2 heures

Cours

Étude de cas : déployer une application de recommandation de livres sur Azure

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.2+
  • 172

Découvrez comment configurer une appli de recommandation de livres sécurisée et efficace dans Azure grâce à cette étude de cas pratique.

Cloud

2 heures

Cours

Importer des données en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 170

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

Text mining avec sac de mots en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 170

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

Machine learning

4 heures

Cours

Developing R Packages

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 170

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

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

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 167

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

Entraîner efficacement des modèles d’IA avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 167

Réduisez les temps d’entraînement des LLM avec Accelerator et Trainer pour l’entraînement distribué.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

RAG de bout en bout avec Weaviate

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.3+
  • 167

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

Gen AI: Navigate the Landscape

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 163

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

Cloud

1 heure

Cours

Agents de text-to-query avec MongoDB et LangGraph

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 162

Découvrez comment interagir avec vos données à laide dagents IA de conversion de texte en requête avec MongoDB et LangGraph.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Analyzing US Census Data in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 162

Apprenez à utiliser lAPI Census pour travailler avec des données démographiques et socio-économiques.

Analyse exploratoire des données

5 heures

Cours

Créer des tableaux de bord avec flexdashboard

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.2+
  • 162

Dans ce cours, vous apprendrez à créer des tableaux de bord statiques et interactifs à laide de flexdashboard et shiny.

Rapports

4 heures

Cours

Concepts des paradigmes de programmation

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 161

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
  • 4.4+
  • 161

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

Machine Learning for Marketing Analytics in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 159

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

Machine learning

4 heures

Cours

Gérer les données manquantes avec des imputations en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 158

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

Manipulation des données

4 heures

Cours

Prévisions financières en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 157

Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.

Finance appliquée

4 heures

Cours

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

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 157

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

Rapports

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.