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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.

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675 Cours

Cours

Étude de cas : analyse RH dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 113

Découvrez lanalyse des données RH dans Tableau grâce à cette étude de cas.

Visualisation des données

3 heures

Cours

Étude de cas : analyser des données de santé avec Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 109

Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.

Visualisation des données

3 heures

Cours

Études de cas en pensée statistique

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 109

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

Programmation parallèle avec Dask en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 107

Utilisez la programmation parallèle Python avec Dask pour optimiser vos flux de travail et gérer efficacement les données volumineuses.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Analyser des données d’enquête en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 106

Analysez des données denquête avec Python et découvrez quand il faut utiliser des outils statistiques descriptifs et inférentiels.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Analyse de réseaux intermédiaire en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 106

Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

ChIP-seq avec Bioconductor en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 105

Apprenez à analyser et à interpréter les données ChIP-seq à laide de Bioconductor en utilisant un ensemble de données sur le cancer humain.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Intermediate Interactive Data Visualization with plotly in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 105

Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Évaluation et analyse des obligations avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 103

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

Working with DeepSeek in Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 102

Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Serverless Applications with AWS Lambda

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 102

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 heures

Cours

Trading financier en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 102

This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Évaluation des actions avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 101

Apprenez les principes fondamentaux de la valorisation des actions.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Multivariate Probability Distributions in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 93

Learn to analyze, plot, and model multivariate data.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Advanced AI-Assisted Coding for Developers

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 92

Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Étude de cas : analyse des stocks dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 92

Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Analytique RH : prédire l’attrition des employés en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 92

Dans ce cours, vous apprendrez à appliquer le machine learning dans le domaine des ressources humaines.

Machine learning

4 heures

Cours

Confidentialité des données et anonymisation en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 91

Apprenez à traiter les informations sensibles à laide de techniques préservant la confidentialité.

Machine learning

4 heures

Cours

Étude de cas : l’analyse de la chaîne d’approvisionnement avec Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 91

Étude de cas Tableau sur lanalyse de chaîne logistique, gestion des expéditions et stocks, dashboards pour améliorer vos activités.

Visualisation des données

4 heures

Cours

RGPD en pratique : conformité et amendes

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 90

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

Étude de cas : Net Revenue Management dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 3.9+
  • 87

Vous utiliserez les techniques de gestion des revenus nets dans Google Sheets pour une entreprise de biens de consommation courante.

Finance appliquée

3 heures

Cours

Modélisation de régression bayésienne avec rstanarm

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 86

Découvrez comment exploiter les méthodes destimation bayésiennes pour améliorer vos inférences sur les modèles de régression linéaire.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Visualisation de données interactive avec Bokeh

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 84

Apprenez à créer des visualisations de données interactives, notamment à créer et connecter des widgets à laide de Bokeh.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Analytique prédictive intermédiaire en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.3+
  • 83

Découvrez comment préparer et organiser vos données pour lanalyse prédictive.

Machine learning

4 heures

Cours

Évaluation et analyse des obligations en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 80

Découvrez le fonctionnement des obligations, évaluez et analysez certains de leurs risques à laide des packages numpy et numpy-financial.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction to Databricks Lakehouse

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 79

Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.

Ingénierie des données

3 heures

Cours

Scaling with Google Cloud Operations

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 79

Scaling with Google Cloud Operations

Cloud

1 heure

Cours

Modélisation bayésienne avec RJAGS

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 78

Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles bayésiens plus avancés à laide de RJAGS.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Analyse de portefeuille intermédiaire en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 78

Développez vos compétences en finance pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Julia intermédiaire

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 78

Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.

Développement de logiciels

4 heures

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.