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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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  • Des chapitres courts et digestes

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404 Cours

Cours

Introduction à dbt

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 911 révisions

Ce cours présente dbt pour la modélisation de données, la transformation, le test et la création de documentation.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction à la régression avec statsmodels en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 281 révisions

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

4 heures

Cours

Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 544 révisions

Débloquez des applications dIA plus avancées, comme la recherche sémantique et les moteurs de recommandation, en utilisant le modèle dintégration dOpenAI !

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Rapports dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 526 révisions

Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.

Visualisation des données

3 heures

Cours

Introduction à la programmation orientée objet en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 994 révisions

Découvrez les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet (POO), en construisant des classes et des objets personnalisés !

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Concepts MLOps

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 087 révisions

Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.

Machine learning

2 heures

Cours

Machine learning avec des modèles arborescents en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 832 révisions

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

5 heures

Cours

Fonctions Excel avancées

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 387 révisions

Améliorez vos compétences Excel grâce à des fonctions avancées de référencement, de recherche et de base de données à laide dexercices.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Écrire du code Python efficace

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 845 révisions

Apprenez à écrire un code efficace, rapide et optimisé dans l’utilisation des ressources pour éviter les surcoûts inutiles.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Analyse des tendances dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 823 révisions

Améliorez vos rapports grâce à des techniques d’analyse des tendances : séries chronologiques, arbres de décomposition et facteurs clés.

Manipulation des données

3 heures

Cours

ETL et ELT en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 985 révisions

Apprenez à créer des pipelines de données fiables et efficaces grâce aux principes d’extraction, transformation et chargement.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction aux LLM en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 046 révisions

Apprenez les rouages des LLM et larchitecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction aux modèles Claude

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 063 révisions

Découvrez comment utiliser Claude avec lAPI Anthropic pour résoudre des problèmes concrets et créer des applications basées sur lIA.

Autre

3 heures

Cours

Retrieval Augmented Generation (RAG) avec LangChain

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 198 révisions

Découvrez des méthodes d’intégration de data externes à des LLM à laide de la Génération à enrichissement contextuel (RAG) avec LangChain.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction à la régression dans R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 634 révisions

Prévoir les prix immobiliers et le taux de clics publicitaires en mettant en œuvre, analysant et interprétant lanalyse de régression via R.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Tests d'hypothèses en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 955 révisions

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

4 heures

Cours

Travailler avec l’API OpenAI Responses

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 728 révisions

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

Conception de rapports dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 410 révisions

Continuez dans la visualisation et apprenez des techniques pour intégrer les mesures DAX et la divulgation progressive dans vos rapports.

Visualisation des données

3 heures

Cours

L’échantillonnage en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 4 194 révisions

Apprenez à tirer des conclusions de données limitées avec Python et les statistiques, incluant l’échantillonnage aléatoire, stratifié et en grappes.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Deep learning intermédiaire avec PyTorch

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 452 révisions

Explorez CNN, RNN, LSTM et GRU pour modéliser images et données séquentielles avec PyTorch.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Déployer et maintenir des ressources dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 710 révisions

Apprenez à déployer et maintenir des assets dans Power BI. Vous maîtriserez l’interface du Power BI Service et ses éléments clés, comme les espaces de travail.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Python intermédiaire pour la finance

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 106 révisions

Renforcez vos compétences en Python pour la finance en apprenant à utiliser datetime, if, les DataFrame et bien plus encore.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction à Databricks SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 003 révisions

Apprenez à utiliser Databricks SQL pour lingénierie des données, lanalyse et les flux de données en temps réel dans larchitecture Lakehouse.

Ingénierie des données

3 heures

Cours

Modélisation financière dans Excel

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 217 révisions

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

3 heures

Cours

Créer un tableau de bord marketing avec Claude

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 177 révisions

Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.

Intelligence artificielle

15 min

Cours

Claude Code in Action

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 329 révisions

Trust Claude Code with work you dont watch: steer long sessions, enforce rules with hooks, hand jobs off with routines and GitHub, and verify what comes back.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Natural Language Processing (NLP) in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 976 révisions

Maîtrisez l’analyse de texte : prétraitement, techniques NLP et modèles transformeurs avancés.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Analyse exploratoire des données en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 358 révisions

Apprenez à utiliser des techniques graphiques et numériques pour commencer à découvrir la structure de vos données.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

Comprendre les architectures de données modernes

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 361 révisions

Découvrez les composants clés de larchitecture de données moderne, de lingestion et du service à la gouvernance et à lorchestration.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

Introduction au data engineering

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 978 révisions

Découvrez l’ingénierie des données dans un format condensé : ETL, cloud computing et outils clés au programme.

Ingénierie 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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Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.

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