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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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  • Des chapitres courts et digestes

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779 Cours

Cours

Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 24 révisions

This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.

Cloud

7 heures

Cours

Google: Optimize Agent Behavior

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 30 révisions

Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.

Cloud

2 heures

Cours

Analyse des séries temporelles avec Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 161 révisions

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

2 heures

Cours

Building a Marketing Dashboard with Claude Cowork

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 18 révisions

Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.

Intelligence artificielle

15 min

Cours

Études de cas en pensée statistique

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 85 révisions

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

4 heures

Cours

Visualiser des séries temporelles en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 184 révisions

Apprenez à visualiser des séries chronologiques dans R, puis mettez vos connaissances en pratique à laide dune étude de cas sur la sélection dactions.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Agents de text-to-query avec MongoDB et LangGraph

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 36 révisions

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

Développer des packages R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 156 révisions

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

Inférence pour des données catégorielles en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 114 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Python pour les utilisateurs de MATLAB

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 31 révisions

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

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 7 révisions

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

Cloud

18 heures 15 min

Cours

Modèles linéaires généralisés en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 145 révisions

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

5 heures

Cours

Mise en forme conditionnelle dans Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 101 révisions

Découvrez comment utiliser la mise en forme conditionnelle grâce aux options intégrées et en créant des formules personnalisées.

Manipulation des données

2 heures

Cours

R pour les utilisateurs de SAS

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 29 révisions

Apprenez à transposer vos connaissances SAS en R et à analyser des données avec ce langage logiciel gratuit et puissant.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Deploying Applications on AWS

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 14 révisions

Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.

Cloud

3 heures

Cours

MLOps pour l’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 155 révisions

Découvrez MLOps, notamment les outils et les pratiques nécessaires à lautomatisation et à la mise à léchelle des applications de ML.

Machine learning

3 heures

Cours

Manipulation de données avec data.table en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 22 révisions

Maîtrisez les concepts clés de la manipulation des données : filtrage, sélection et calcul des statistiques par groupe avec data.table.

Manipulation des données

4 heures

Cours

RGPD en pratique : conformité et amendes

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 96 révisions

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

2 heures

Cours

Visualisation de données interactive avec plotly en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 85 révisions

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

Visualisation des données

4 heures

Cours

Analyse de réseaux avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 126 révisions

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

4 heures

Cours

Évaluation et analyse des obligations avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 89 révisions

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

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 20 révisions

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

8 heures

Cours

Google: Manage Agent Memory and State

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 25 révisions

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

Cloud

1 heure 30 min

Cours

Transformation des données dans KNIME

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 288 révisions

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

2 heures

Cours

Google Workspace End User: Gmail

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 26 révisions

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

Cloud

7 heures 15 min

Cours

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 20 révisions

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Cloud

3 heures 48 min

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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