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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
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697 Cours

Cours

Simulation statistique en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 140

Apprenez à résoudre des problèmes de plus en plus complexes en utilisant des simulations pour générer et analyser des données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Visualisation de données interactive avec plotly en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 140

Découvrez comment utiliser plotly dans R pour créer des graphiques interactifs afin daméliorer la présentation de vos données.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Importer et gérer des données financières avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 140

Apprenez comment accéder aux données financières à partir de fichiers locaux ainsi que de sources Internet.

Finance appliquée

5 heures

Cours

RAG de bout en bout avec Weaviate

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 139

Maîtrisez RAG avec Weaviate. Intégrez du texte et des images pour les récupérer, et expérimentez la recherche vectorielle, BM25 et hybride.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Time Series Analysis in PostgreSQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 138

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Pandas Joins for Spreadsheet Users

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 138

Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Designing Forecasting Pipelines for Production

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 137

Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.

Machine learning

4 heures

Cours

Developing R Packages

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 137

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Using Data Stores in AWS

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 136

Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.

Cloud

3 heures

Cours

Fondements de l’inférence en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 134

Apprenez à tirer des conclusions pertinentes à partir de données dans ce cours de quatre heures sur linférence statistique en Python.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Étude de cas : déployer une application de recommandation de livres sur Azure

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 134

Découvrez comment configurer une appli de recommandation de livres sécurisée et efficace dans Azure grâce à cette étude de cas pratique.

Cloud

2 heures

Cours

Analyse d’expression différentielle avec limma en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 132

Apprenez à utiliser le package Bioconductor limma pour lanalyse différentielle de lexpression génique.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse e-commerce dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 131

En e-commerce, augmentation des ventes et réduction des dépenses sont cruciales. Analysez les data dune entreprise de produits pour animaux

Visualisation des données

3 heures

Cours

Analyzing Police Activity with pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 124

Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Monitor and Troubleshoot Azure Solutions

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 122

Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.

Cloud

3 heures

Cours

Entraîner efficacement des modèles d’IA avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 121

Réduisez les temps d’entraînement des LLM avec Accelerator et Trainer pour l’entraînement distribué.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Concepts des paradigmes de programmation

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 121

Découvrez divers paradigmes de programmation, notamment la programmation impérative et déclarative, procédurale, fonctionnelle et orientée objet.

Développement de logiciels

2 heures

Cours

Évaluation et analyse des obligations avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 120

Développez des modèles R permettant dévaluer et analyser les obligations, et de les protéger contre les fluctuations des taux dintérêt.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Agents de text-to-query avec MongoDB et LangGraph

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 120

Découvrez comment interagir avec vos données à laide dagents IA de conversion de texte en requête avec MongoDB et LangGraph.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Analyzing US Census Data in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 120

Apprenez à utiliser lAPI Census pour travailler avec des données démographiques et socio-économiques.

Analyse exploratoire des données

5 heures

Cours

Develop Azure Event-based and Message-based Solutions

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 120

Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.

Cloud

3 heures

Cours

Python pour les utilisateurs de MATLAB

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 118

Passez de MATLAB à Python en apprenant quelques concepts fondamentaux et en vous familiarisant avec les bibliothèques NumPy et Matplotlib.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Réduction de dimension en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 118

Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

Machine learning

4 heures

Cours

Simulation d’événements discrets en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 118

Découvrez la simulation à événements discrets pour optimiser vos processus. Développez des jumeaux numériques via SimPy de Python.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • DébutantNiveau de compétence
  • 5.0+
  • 117

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Cloud

45 min

Cours

Analyzing Social Media Data in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 117

Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Cleaning Data in Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 117

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

Importation et nettoyage des données

4 heures

Cours

Machines à vecteurs de support en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 116

Ce cours présente la machine à vecteurs de support (SVM) à laide dune approche visuelle et intuitive.

Machine learning

4 heures

Cours

Business Process Analytics in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 114

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Rapports

4 heures

Cours

Prévisions financières en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 114

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

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.

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