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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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Apprenez à effectuer des transformations dplyr avancées et à intégrer du code dplyr et ggplot2 dans des fonctions.
Manipulation des données
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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
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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.
Manipulation des données
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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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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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Apprenez à transposer vos connaissances SAS en R et à analyser des données avec ce langage logiciel gratuit et puissant.
Développement de logiciels
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Machine learning
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Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.
Intelligence artificielle
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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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Finance appliquée
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Visualisation des données
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Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
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Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
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Développement de logiciels
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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.
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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.
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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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Manipulation 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.
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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.
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