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In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Visualisation des données
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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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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Cloud
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Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Finance appliquée
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Développez vos compétences en finance pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
Finance appliquée
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Évolutivité avec Google Cloud Operations
Cloud
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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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Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
Développement de logiciels
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Passez de MATLAB à Python en apprenant quelques concepts fondamentaux et en vous familiarisant avec les bibliothèques NumPy et Matplotlib.
Développement de logiciels
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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Cloud
Cours
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 comment configurer une appli de recommandation de livres sécurisée et efficace dans Azure grâce à cette étude de cas pratique.
Cloud
Cours
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
Cloud
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Découvrez comment utiliser la mise en forme conditionnelle grâce aux options intégrées et en créant des formules personnalisées.
Manipulation des données
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Apprenez à créer et à évaluer des modèles de mesure utilisés pour confirmer la structure dune échelle ou dun questionnaire.
Probabilités et statistiques
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Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.
Probabilités et statistiques
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Découvrez comment créer des visualisations de données percutantes avec KNIME, incluant graphiques, composants et tableaux de bord.
Visualisation des données
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Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Cloud
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Étude de cas Tableau sur lanalyse de chaîne logistique, gestion des expéditions et stocks, dashboards pour améliorer vos activités.
Visualisation des données
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
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Apprenez à traiter les informations sensibles à laide de techniques préservant la confidentialité.
Machine learning
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Apprenez à utiliser lAPI Census pour travailler avec des données démographiques et socio-économiques.
Analyse exploratoire des données
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Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.
Intelligence artificielle
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Automatisez la manipulation des données avec KNIME, en maîtrisant la fusion, l’agrégation, les workflows de base de données et la gestion avancée des fichiers.
Manipulation des données
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Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Data Science pour plusieurs tâches marketing courantes.
Machine learning
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Cloud
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The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Cloud
Cours
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Cloud
Cours
Découvrez le RGPD à travers des cas concrets liés aux droits relatifs aux données, aux violations et aux défis en matière de conformité.
Gestion des données
Cours
Apprenez à utiliser le package Bioconductor limma pour lanalyse différentielle de lexpression génique.
Probabilités et statistiques
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.