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Mettez à profit vos compétences en finance et en R pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
Finance appliquée
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Ce cours présente la machine à vecteurs de support (SVM) à laide dune approche visuelle et intuitive.
Machine learning
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Apprenez à résoudre des problèmes de plus en plus complexes en utilisant des simulations pour générer et analyser des données.
Probabilités et statistiques
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Apprenez à développer des moteurs de recommandation en Python à laide de techniques de machine learning.
Machine learning
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Apprenez à optimiser vos workflows de machine learning avec tidymodels.
Machine learning
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Apprenez à tirer des conclusions pertinentes à partir de données dans ce cours de quatre heures sur linférence statistique en Python.
Probabilités et statistiques
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Développez des modèles de deep learning avec Keras.
Intelligence artificielle
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Créez facilement des cartes web interactives avec leaflet.
Visualisation des données
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Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
Probabilités et statistiques
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Appliquez la modélisation statistique dans un contexte réel à l’aide de la régression logistique et des arbres de décision pour modéliser le risque de crédit.
Finance appliquée
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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
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Maîtrisez lanalyse marketing à laide de Tableau. Analysez les performances, comparez les indicateurs et optimisez les stratégies sur tous les canaux.
Préparation des données
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Créez un agent IA pour la santé avec Haystack, un framework open source pour orchestrer des LLM et des composants externes.
Intelligence artificielle
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Découvrez comment concevoir, automatiser et surveiller des pipelines de prévision évolutifs en Python.
Machine learning
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Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Importation et nettoyage des données
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Utilisez lanalyse de survie pour traiter les données relatives au délai avant événement et prédire la durée de survie.
Probabilités et statistiques
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
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Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.
Finance appliquée
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Travailler avec des séries de rendements des facteurs de risque, étudier leurs propriétés empiriques et estimer la valeur à risque.
Finance appliquée
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Découvrez comment utiliser plotly dans R pour créer des graphiques interactifs afin daméliorer la présentation de vos données.
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Explorez l’ensemble de données du Stanford Open Policing Project et analysez l’impact du genre sur le comportement policier avec pandas.
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Apprenez à détecter les fraudes à laide des analyses dans R.
Machine learning
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Améliorez vos compétences KNIME avec notre cours sur la transformation des données, les opérations en colonnes et loptimisation du flux de travail.
Préparation des données
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Découvrez la simulation à événements discrets pour optimiser vos processus. Développez des jumeaux numériques via SimPy de Python.
Probabilités et statistiques
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Découvrez comment manipuler, visualiser et effectuer des tests statistiques à travers une série détudes de cas en analyse RH.
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Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
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Développez des modèles R permettant dévaluer et analyser les obligations, et de les protéger contre les fluctuations des taux dintérêt.
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Apprenez à utiliser PostgreSQL pour gérer efficacement l’analyse des séries temporelles et appliquer ces techniques à des données réelles.
Manipulation des données
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Découvrez comment interagir avec vos données à laide dagents IA de conversion de texte en requête avec MongoDB et LangGraph.
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.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.