Cours
Prise de décision basée sur des données en SQL
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 3K
Analysez un tableau SQL et communiquez des insights clairs et impactants à la direction pour mieux orienter la prise de décision.
Datalphabétisation
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.
ou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.Cours
Analysez un tableau SQL et communiquez des insights clairs et impactants à la direction pour mieux orienter la prise de décision.
Datalphabétisation
Cours
Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.
Machine learning
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles basés sur des arbres et des ensembles pour la régression et la classification en utilisant scikit-learn.
Machine learning
Cours
Tirez parti de lAPI OpenAI pour préparer vos applications dIA à la production.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez les rouages des LLM et larchitecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !
Intelligence artificielle
Cours
Explorez CNN, RNN, LSTM et GRU pour modéliser images et données séquentielles avec PyTorch.
Intelligence artificielle
Cours
Améliorez vos compétences Excel grâce à des fonctions avancées de référencement, de recherche et de base de données à laide dexercices.
Manipulation des données
Cours
Débloquez des applications dIA plus avancées, comme la recherche sémantique et les moteurs de recommandation, en utilisant le modèle dintégration dOpenAI !
Intelligence artificielle
Cours
Découvrez des méthodes d’intégration de data externes à des LLM à laide de la Génération à enrichissement contextuel (RAG) avec LangChain.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez les fondamentaux des machines virtuelles, des conteneurs, de Docker et de Kubernetes. Comprenez les différences pour vous lancer.
Développement de logiciels
Cours
Déployez l’analyse de régression avec statsmodels en Python pour prédire les prix immobiliers et le taux de clics sur des publicités.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez quand et comment utiliser les tests d’hypothèse courants en Python : t-tests, tests de proportion et tests du khi-deux.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à écrire des fonctions complexes, maintenables et réutilisables, en suivant les meilleures pratiques et une documentation claire.
Développement de logiciels
Cours
Veuillez découvrir comment nettoyer et préparer vos données pour lapprentissage automatique.
Machine learning
Cours
Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.
Développement de logiciels
Cours
Maîtrisez les listes, dictionnaires et tuples Python et appliquez-les à des problèmes de data science.
Développement de logiciels
Cours
Apprenez à tirer des conclusions de données limitées avec Python et les statistiques, incluant l’échantillonnage aléatoire, stratifié et en grappes.
Probabilités et statistiques
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux de Kubernetes et à déployer et orchestrer des conteneurs à laide de Manifests et dinstructions kubectl.
Développement de logiciels
Cours
Maîtrisez l’analyse de texte : prétraitement, techniques NLP et modèles transformeurs avancés.
Intelligence artificielle
Cours
Maîtrisez GitHub Copilot pour comprendre, écrire et affiner votre code grâce au contexte, à la personnalisation et à des fonctionnalités intelligentes.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez la modélisation financière sur Excel, y compris les flux de trésorerie, lanalyse de scénarios, la valeur temporelle et la budgétisation du capital.
Finance appliquée
Cours
Améliorez vos compétences en codage grâce à lIA : guidez votre assistant de codage pour quil écrive, teste et documente efficacement le code.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez à utiliser des techniques graphiques et numériques pour commencer à découvrir la structure de vos données.
Analyse exploratoire des données
Cours
Maîtrisez la gestion des dates et heures en Python.
Développement de logiciels
Cours
Améliorez vos compétences GitHub grâce à notre cours intermédiaire sur les projets GitHub, ladministration et les fonctionnalités de sécurité avancées.
Développement de logiciels
Cours
Découvrez les composants clés des agents LangChain et créez vos propres agents de chat personnalisés.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez à utiliser les tests d’hypothèse dans R : tests t, tests de proportion et tests du chi carré, et à savoir quand les appliquer.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à utiliser Databricks SQL pour lingénierie des données, lanalyse et les flux de données en temps réel dans larchitecture Lakehouse.
Ingénierie des données
Cours
Entrez dans le monde dynamique de la modélisation des données avec Snowflake.
Ingénierie des données
Cours
Découvrez les composants clés de larchitecture de données moderne, de lingestion et du service à la gouvernance et à lorchestration.
Ingénierie des données
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.