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Modéliser avec tidymodels en R
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Apprenez à optimiser vos workflows de machine learning avec tidymodels.
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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.
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Mettez à profit vos compétences en finance et en R pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
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Ce cours présente la machine à vecteurs de support (SVM) à laide dune approche visuelle et intuitive.
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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.
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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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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.
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Préparation des données
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Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
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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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Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.
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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.
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Travailler avec des séries de rendements des facteurs de risque, étudier leurs propriétés empiriques et estimer la valeur à risque.
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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.
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Manipulation des données
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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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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
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Finance appliquée
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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.