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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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79 Cours

Cours

Étude de cas en culture des données : analyse du télétravail

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 615 révisions

Améliorez vos compétences en matière de culture des données en analysant les politiques relatives au télétravail.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Concepts de gouvernance des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 002 révisions

Découvrez la gouvernance des data, explorez sa signification, son objectif et comment mettre en œuvre un cadre de gouvernance des données.

Gestion des données

2 heures

Cours

Stratégie IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 089 révisions

Alliez données, IA et objectifs métier pour bâtir une stratégie IA évolutive et performante.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction à la sécurité des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 858 révisions

Découvrez comment devenir un défenseur des données et assurer leur sécurité grâce à ce cours interactif adapté aux débutants.

Gestion des données

2 heures

Cours

Sécurité de l’IA et gestion des risques

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 306 révisions

Initiez-vous à la sécurité de l’IA pour protéger vos systèmes et atténuer les risques prioritaires.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Introduction à la qualité des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 384 révisions

Découvrez les bases de la qualité des données et apprenez les concepts, dimensions et techniques clés pour l’évaluer et l’améliorer.

Gestion des données

2 heures

Cours

Gouvernance de l'IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 839 révisions

Gouvernance de l’IA avec Collibra : concevez, intégrez et déployez une IA responsable via outils, cadres et MLOps.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Concepts de conception de tableaux de bord

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 115 révisions

Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Comprendre les architectures de données modernes

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 168 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

Gestion responsable des données pour l’IA

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 095 révisions

Apprenez la théorie de la gestion responsable des données IA, de la conception au suivi.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Monétiser l’intelligence artificielle

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 979 révisions

Explorez les stratégies de monétisation de l’IA et des données, créez des infrastructures éthiques et alignez vos produits aux objectifs business.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Introduction aux GPT

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 809 révisions

Apprenez à utiliser les outils GPT en toute confiance. Découvrez leur fonctionnement, l’art du prompt et l’évaluation des résultats.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 033 révisions

Comprenez les enjeux et applications de l’XAI dans ce module d’initiation.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Concepts de gestion des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 133 révisions

Maîtrisez les concepts clés de la gestion des données, depuis les étapes du cycle de vie jusquà la sécurité et la gouvernance.

Gestion des données

2 heures

Cours

Comprendre la loi de l’UE sur l’IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 250 révisions

Ne laissez pas lIA faire la loi ! Comprenez les obligations, les risques et les exigences de la loi sur lIA de l’UE.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Machine Learning pour le business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 724 révisions

Comprenez les principes fondamentaux du Machine Learning et son application dans le monde des affaires.

Machine learning

2 heures

Cours

Introduction à l'éthique des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 511 révisions

Ce cours couvre les principes, léthique de lIA et les compétences pratiques pour garantir une utilisation responsable des données.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

L'IA pour les data analysts

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 56 révisions

Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

La data science pour le business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 975 révisions

Maîtrisez la science des données pour managers et entreprises afin de transformer vos données en atouts stratégiques pour votre organisation.

Datalphabétisation

2 heures

Cours

Décisions fondées sur les données en entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 933 révisions

Découvrez comment améliorer vos décisions commerciales grâce à des frameworks de données pratiques et efficaces, sans codage nécessaire.

Leadership

2 heures

Cours

Développement logiciel avec Windsurf

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 456 révisions

Améliorez votre codage avec Windsurf, lIDE alimenté par lIA qui vous aide à créer, déboguer et déployer plus rapidement.

Intelligence artificielle

1 heure 30 min

Cours

Concepts DevOps

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 892 révisions

Dans cette introduction DevOps, vous maîtriserez les bases et découvrirez les concepts, outils et techniques pour améliorer la productivité.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Déploiement MLOps et cycle de vie

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 907 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez le cadre MLOps moderne, en explorant le cycle de vie et le déploiement des modèles dapprentissage automatique.

Machine learning

4 heures

Cours

Comprendre le RGPD

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 550 révisions

Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Analyse marketing pour l’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 584 révisions

Découvrez comment les analystes marketing utilisent les données pour comprendre les clients et stimuler la croissance de lentreprise.

Leadership

2 heures

Cours

Concepts de monitoring en Machine Learning

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 511 révisions

Surveillez les modèles machine learning en production : dérive des données et des concepts, et méthodes pour limiter la dégradation du modèle.

Machine learning

2 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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