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Cours
Découvrez divers paradigmes de programmation, notamment la programmation impérative et déclarative, procédurale, fonctionnelle et orientée objet.
Développement de logiciels
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Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.
Probabilités et statistiques
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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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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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Apprenez à lire, explorer et manipuler des données spatiales, puis utilisez vos compétences pour créer des cartes informatives avec R.
Visualisation des données
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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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Apprenez à construire des pipelines qui résistent à lépreuve du temps.
Machine learning
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In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
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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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Explorer les variables latentes, telles que la personnalité, à laide danalyses factorielles exploratoires et confirmatoires.
Probabilités et statistiques
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Apprenez des techniques efficaces dans pandas pour optimiser votre code Python.
Développement de logiciels
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Découvrez les modèles GARCH, comment les mettre en œuvre et les calibrer sur des données financières allant des actions aux devises étrangères.
Finance appliquée
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Dans ce cours, vous travaillerez avec des données non numériques : intitulés de poste, réponses à des enquêtes, via Tidyverse.
Manipulation des données
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Apprenez à analyser et à visualiser les données réseau à laide du package igraph et créez des graphiques réseau interactifs avec threejs.
Probabilités et statistiques
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Découvrez comment concevoir, automatiser et surveiller des pipelines de prévision évolutifs en Python.
Machine learning
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Découvrez comment configurer une appli de recommandation de livres sécurisée et efficace dans Azure grâce à cette étude de cas pratique.
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Libérez le potentiel de vos données en apprenant à détecter et à atténuer les biais pour obtenir des analyses précises et des modèles fiables.
Gestion des données
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
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Apprenez à utiliser des outils et des techniques pour exploiter vos propres big data afin de faciliter des expériences positives pour vos utilisateurs.
Machine learning
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This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
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Maîtrisez les concepts clés de la manipulation des données : filtrage, sélection et calcul des statistiques par groupe avec data.table.
Manipulation des données
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Maîtrisez RAG avec Weaviate. Intégrez du texte et des images pour les récupérer, et expérimentez la recherche vectorielle, BM25 et hybride.
Intelligence artificielle
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Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
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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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Créez une boîte à outils de régression avec les modèles logistiques et de Poisson. Formez, comprenez et validez-les. Faites des prédictions.
Probabilités et statistiques
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Découvrez les tests A/B dans R, concevez des expériences, analysez des data, prédisez et présentez des résultats à laide de visualisations.
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Gestion des données
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Préparez votre prochain entretien en statistiques en révisant les probabilités conditionnelles, les tests A/B, le compromis biais-variance, et plus encore.
Probabilités et statistiques
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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
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 mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.