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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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179 Cours

Cours

Écrire du code Python efficace

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 781 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

Retrieval Augmented Generation (RAG) avec LangChain

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 140 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 avec statsmodels en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 219 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

ETL et ELT en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 895 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+
  • 1 980 révisions

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

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Tests d'hypothèses en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 886 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

Introduction au data engineering

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 946 révisions

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

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 416 révisions

Découvrez les composants clés des agents LangChain et créez vos propres agents de chat personnalisés.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

L’échantillonnage en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 4 121 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

Créer des applications d'IA avec Pinecone

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 365 révisions

Découvrez comment la base de données vectorielle Pinecone révolutionne le développement dapplications dIA.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Natural Language Processing (NLP) in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 944 révisions

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

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Systèmes multi‑agents avec LangGraph

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 832 révisions

Créez des systèmes multi-agents puissants avec LangGraph et ses patterns de conception émergents.

Intelligence artificielle

2 heures 45 min

Cours

Python intermédiaire pour la finance

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 067 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 Polars

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 587 révisions

Apprenez à transformer, nettoyer et analyser efficacement des données avec Polars, une bibliothèque Python pour la manipulation rapide des données.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Manipuler des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 180 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux du traitement des données chronologiques.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Introduction aux tests en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 506 révisions

Maîtrisez les tests Python : apprenez des méthodes, créez des vérifications et assurez-vous dun code sans erreur avec pytest et unittest.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Ingestion de données simplifiée avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 126 révisions

Apprenez à acquérir des data à partir de formats de fichiers courants tels que CSV, les feuilles de calcul, JSON, SQL et les API.

Préparation des données

4 heures

Cours

Programmation orientée objet en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 832 révisions

Apprenez à créer des classes et à exploiter héritage et polymorphisme pour écrire un code plus réutilisable et optimisé.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Classifieurs linéaires en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 361 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez les détails des classificateurs linéaires tels que la régression logistique et les SVM.

Machine learning

4 heures

Cours

Conception expérimentale en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 018 révisions

Mettez en œuvre des plans dexpérience et effectuez des analyses statistiques solides pour tirer des conclusions précises et valides !

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Web Scraping en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 120 révisions

Apprenez à récupérer et à analyser des informations provenant dinternet à laide de la bibliothèque Python scrapy.

Préparation des données

4 heures

Cours

Analyse des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 150 révisions

Au cours de cette formation de quatre heures, vous apprendrez les bases de lanalyse des données chronologiques dans Python.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Reconfigurer les données avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 893 révisions

Remodelez les DataFrame dun format large à long, empilez et désempilez les lignes et colonnes, et manipulez les DataFrame multi-index.

Manipulation des données

4 heures

Cours

IA explicable en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 239 révisions

Maîtrisez Scikit-learn, SHAP et LIME pour concevoir des systèmes d’IA transparents et fiables en Python.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 414 révisions

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

Finance appliquée

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.

Développez vos compétences en données avec DataCamp for Mobile

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

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