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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
  • Des chapitres courts et digestes

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84 Cours

Cours

Agents IA avec Hugging Face smolagents

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 236 révisions

Découvrez comment créer des agents intelligents qui raisonnent, agissent et résolvent des tâches concrètes à laide de Python.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Optimiser son code en Java

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 191 révisions

Découvrez les techniques clés pour optimiser les performances Java, de lefficacité des algorithmes au réglage de la JVM en passant par le multithreading.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Traitement du langage parlé en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 261 révisions

Apprenez à charger, transformer et transcrire la parole à partir de fichiers audio bruts dans Python.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 98 révisions

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 335 révisions

Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction aux tests en Java

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 153 révisions

Rédigez des tests efficaces en Java à laide de JUnit et Mockito afin de développer des applications robustes et fiables en toute confiance.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Surveiller le Machine Learning en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 345 révisions

Ce cours couvre tous les aspects nécessaires à la création dun système de surveillance de machine learning de base en Python.

Machine learning

3 heures

Cours

Méthodes d’ensemble en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 390 révisions

Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

Machine learning

4 heures

Cours

Feature Engineering with PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 287 révisions

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Modèles ARIMA en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 395 révisions

Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.

Machine learning

4 heures

Cours

Analyse factorielle avec R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 150 révisions

Explorer les variables latentes, telles que la personnalité, à laide danalyses factorielles exploratoires et confirmatoires.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Inférence pour la régression linéaire en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 159 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à effectuer des inférences à laide de modèles linéaires.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Databricks with the Python SDK

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 79 révisions

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 293 révisions

Découvrez comment créer des modèles GenAI qui reflètent les valeurs humaines tout en acquérant une expérience pratique avec des LLM avancés.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Building Agentic Workflows with LlamaIndex

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 64 révisions

Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Case Study: Building Software in Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 275 révisions

Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Programmation orientée objet avec S3 et R6 en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 279 révisions

Gérez la complexité de votre code en utilisant la programmation orientée objet avec les systèmes S3 et R6.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 12 révisions

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

Cloud

3 heures 12 min

Cours

Probabilité avancée : l’incertitude dans les données

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 147 révisions

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Probabilités et statistiques

2 heures

Cours

Building Recommendation Engines with PySpark

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 233 révisions

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

Machine learning

4 heures

Cours

Inférence pour des données catégorielles en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 107 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Inférence pour des données numériques en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 100 révisions

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse de données dans Databricks

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 83 révisions

Apprenez à analyser les données Airbnb à laide de SQL dans Databricks, à créer des tableaux de bord et à en tirer des informations exploitables.

Importation et nettoyage des données

3 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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