Cours
Reshaper des données avec tidyr
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.
Manipulation des données
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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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Cours
Manipulation de données dans Snowflake
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 961
Maîtrisez les techniques de manipulation et danalyse des données telles que les instructions CASE, les sous-requêtes et les CTE dans Snowflake.
Manipulation des données
Cours
Manipuler des séries temporelles en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 824
Maîtrisez la manipulation des data temporelles via R, limportation, la synthèse, la création de sous-ensembles, via zoo, lubridate et xts.
Manipulation des données
Cours
Tableaux croisés dynamiques dans Google Sheets
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 787
Découvrez comment créer des tableaux croisés dynamiques et organiser rapidement des milliers de points de données en quelques clics seulement.
Manipulation des données
Cours
Transformation de données dans Alteryx
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 755
Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
Manipulation des données
Cours
Introduction aux bases de données en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 734
Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux des bases de données relationnelles et comment interagir avec elles.
Manipulation des données
Cours
Manipulation de données dans Alteryx
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 713
Organisez vos données à laide des unions, des jointures, de lanalyse syntaxique et de loptimisation des performances dans Alteryx.
Manipulation des données
Cours
Biomedical Image Analysis in Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 680
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Manipulation des données
Cours
Travailler avec des données géospatiales en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 659
Ce cours vous montrera comment intégrer des données spatiales dans votre flux de travail Data Science Python.
Manipulation des données
Cours
Requêtes SQL intermédiaires avec l’IA
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 625
Développez vos compétences en SQL en rédigeant des invites dIA qui génèrent des requêtes pour trier, regrouper, filtrer et classer les données.
Manipulation des données
Cours
Introduction à l’analyse de texte en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 623
Analysez les données textuelles dans R à laide du framework Tidy.
Manipulation des données
Cours
Introduction à Oracle SQL
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 606
Renforcez vos compétences avec Oracle SQL, notamment les bases du SQL, lagrégation, la combinaison et la personnalisation des données.
Manipulation des données
Cours
Data Types and Functions in Snowflake
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 597
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Manipulation des données
Cours
Window Functions in Snowflake
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 587
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Manipulation des données
Cours
Introduction à Polars
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 587
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
Manipulation des données
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Étude de cas : analyser les données du marché de l’emploi avec Power BI
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 562
Assistez une entreprise fictive avec Power BI. Power Query, DAX et dashboards : identifiez les emplois recherchés dans le domaine des data.
Manipulation des données
Cours
Manipulation de données avec data.table en R
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 471
Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.
Manipulation des données
Cours
Data Processing in Shell
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 465
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Manipulation des données
Cours
Introduction à Spark SQL en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 464
Apprenez à manipuler des données et à créer des ensembles de fonctionnalités de machine learning dans Spark à laide de SQL en Python.
Manipulation des données
Cours
Feature Engineering with PySpark
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 450
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Manipulation des données
Cours
Time Series Analysis in SQL Server
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 429
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Manipulation des données
Cours
Gérer les données manquantes en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 425
Apprenez à identifier, analyser, supprimer et imputer les données manquantes dans Python.
Manipulation des données
Cours
Fonctions de manipulation des données dans SQL Server
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 379
Découvrez les fonctions les plus importantes pour manipuler, traiter et transformer des données dans SQL Server.
Manipulation des données
Cours
Introduction à Python dans Power BI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 358
Apprenez à utiliser les scripts Python dans Power BI pour préparer les data, les visualiser et calculer les coefficients de corrélation.
Manipulation des données
Cours
Calculations in Sigma
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 354
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Manipulation des données
Cours
Traitement du langage parlé en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 354
Apprenez à charger, transformer et transcrire la parole à partir de fichiers audio bruts dans Python.
Manipulation des données
Cours
Données catégorielles dans le Tidyverse
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 307
Dans ce cours, vous travaillerez avec des données non numériques : intitulés de poste, réponses à des enquêtes, via Tidyverse.
Manipulation des données
Cours
Customer Segmentation in Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 305
Découvrez comment segmenter vos clients dans Python.
Manipulation des données
Cours
Combiner des données avec data.table en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 242
Ce cours vous montrera comment combiner et fusionner des ensembles de données avec data.table.
Manipulation des données
Cours
Analyzing IoT Data in Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 235
Découvrez comment importer, nettoyer et manipuler des données IoT dans Python afin de les préparer pour le machine learning.
Manipulation des données
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.
Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.