Cours
Introduction à Tableau
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 10.7K
Découvrez Tableau et apprenez à créer vos premiers tableaux de bord avec notre cours d’introduction.
Visualisation des données
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
Découvrez Tableau et apprenez à créer vos premiers tableaux de bord avec notre cours d’introduction.
Visualisation des données
Cours
Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
Intelligence artificielle
Cours
Explorez les bases de la statistique : centre, dispersion, lois de probabilité et tests d’hypothèse, sans écrire une seule ligne de code.
Probabilités et statistiques
Cours
Renforcez vos compétences statistiques en collectant, analysant et interprétant les données avec précision grâce à Python.
Probabilités et statistiques
Cours
Maîtrisez la préparation des données Excel grâce aux fonctions logiques, formules imbriquées, fonctions de recherche et tableaux croisés dynamiques.
Préparation des données
Cours
Commencez à explorer et à visualiser vos propres données avec tidyverse, une collection puissante et populaire doutils de science des données au sein de R.
Développement de logiciels
Cours
Apprenez à joindre des données issues de plusieurs tables avec pandas pour des analyses plus riches et précises.
Manipulation des données
Cours
Poursuivez votre parcours pour devenir un ninja de R en vous familiarisant avec les instructions conditionnelles, les boucles et les fonctions vectorielles.
Développement de logiciels
Cours
Les organisations axées sur les données s’appuient sur les insights pour inspirer l’action et impulser le changement.
Datalphabétisation
Cours
Découvrez Microsoft Copilot et 365 Copilot pour gagner en productivité, fluidifier les workflows et décider grâce aux données.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez à créer votre réseau neuronal, ajuster les hyperparamètres et résoudre les problèmes de classification et régression avec PyTorch.
Intelligence artificielle
Cours
Découvrez les bases de la visualisation de données grâce à une approche intuitive, sans écrire une seule ligne de code.
Visualisation des données
Cours
Apprenez à explorer, visualiser et extraire des informations des données à laide de lanalyse exploratoire des données (AED) en Python.
Analyse exploratoire des données
Cours
Plongez dans lécosystème Python, découvrez les modules et les paquets ainsi que la manière décrire des fonctions personnalisées !
Développement de logiciels
Cours
Apprenez à explorer une base de données : ses tables, les relations entre elles et les données qui y sont stockées.
Analyse exploratoire des données
Cours
Dans ce cours Power BI interactif, apprenez à transformer et préparer vos données pour l’analyse grâce à Power Query Editor.
Préparation des données
Cours
Vous analyserez un jeu de données d’une entreprise fictive, Databel, dans Power BI, pour comprendre les raisons de la perte de clients.
Visualisation des données
Cours
Maîtrisez les concepts clés de la modélisation des données dans Power BI.
Manipulation des données
Cours
Snowflake est une plateforme de données de référence. Découvrez comment Snowsight, son interface SQL, facilite l’exploration des données.
Entrepôt de données
Cours
Apprenez à concevoir des bases de données SQL efficaces pour mieux traiter, stocker et organiser vos données.
Ingénierie des données
Cours
Apprenez à créer des visualisations percutantes et élégantes en Python avec la bibliothèque Seaborn.
Visualisation des données
Cours
Découvrez comment créer l’un des moyens les plus efficaces de stocker des données : les bases de données relationnelles.
Développement de logiciels
Cours
Découvrez le rôle que joue lintelligence artificielle générative aujourdhui et celui qu’elle jouera à lavenir dans un environnement professionnel.
Intelligence artificielle
Cours
Créez des visualisations impactantes et esthétiques avec ggplot2 en maîtrisant la grammaire des graphiques.
Visualisation des données
Cours
Maîtrisez Matplotlib pour créer, personnaliser et partager des visualisations de données claires et percutantes.
Visualisation des données
Cours
Apprenez à créer des requêtes pour lanalyse et lingénierie des données à laide des fonctions de fenêtrage, larme secrète du langage SQL.
Développement de logiciels
Cours
Découvrez la plateforme Databricks Lakehouse et comment elle peut moderniser les architectures de données et améliorer les processus de gestion des données.
Ingénierie des données
Cours
Apprenez à créer des visualisations efficaces dans Excel et à appliquer les bonnes pratiques pour concevoir des tableaux de bord clairs.
Visualisation des données
Cours
Unlock the power of ChatGPT with better prompts, accurate responses, and safe AI use. Improve efficiency and get the most from AI conversations!
Intelligence artificielle
Cours
Maîtrisez l’ingénierie des prompts et les bonnes pratiques pour exploiter des modèles comme ChatGPT et résoudre des problèmes concrets.
Intelligence artificielle
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.