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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.
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Scaling with Google Cloud Operations
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Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.
Développement de logiciels
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Découvrez les principes de lingénierie des caractéristiques pour le ML et comment les mettre en œuvre à laide du framework R tidymodels.
Machine learning
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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.
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In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
Probabilités et statistiques
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Découvrez comment créer un tableau de bord damortissement dans Google Sheets à laide de formules financières et conditionnelles.
Finance appliquée
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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
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Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
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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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Dans ce cours, vous apprendrez à appliquer le machine learning dans le domaine des ressources humaines.
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Ce cours vous montrera comment combiner et fusionner des ensembles de données avec data.table.
Manipulation des données
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
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Apprenez à analyser et à modéliser les données relatives aux choix des clients dans R.
Probabilités et statistiques
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Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
Visualisation des données
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
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Découvrez le fonctionnement des obligations, évaluez et analysez certains de leurs risques à laide des packages numpy et numpy-financial.
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Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
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Dans ce cours, vous apprendrez à créer des tableaux de bord statiques et interactifs à laide de flexdashboard et shiny.
Rapports
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Découvrez comment exploiter les méthodes destimation bayésiennes pour améliorer vos inférences sur les modèles de régression linéaire.
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Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
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Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
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Probabilités et statistiques
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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
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This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
Finance appliquée
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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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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
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Améliorez vos compétences en analyse grâce à ce cours pratique utilisant SQL avec les classeurs DataLab.
Rapports
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Améliorez vos compétences Alteryx à laide de données sur le fitness pour développer des stratégies ciblées et des produits innovants.
Préparation des données
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.