Cours
Confidentialité des données et anonymisation en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.9+
- 72
Apprenez à traiter les informations sensibles à laide de techniques préservant la confidentialité.
Machine learning
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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
- Gagnez en expérience pratique
- Des chapitres courts et digestes
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697 Cours
Cours
Analyser des données d’enquête en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 70
Analysez des données denquête avec Python et découvrez quand il faut utiliser des outils statistiques descriptifs et inférentiels.
Probabilités et statistiques
Cours
Introduction to Agent Skills
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5.0+
- 69
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Intelligence artificielle
Cours
Analyse de réseaux intermédiaire en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 69
Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.
Probabilités et statistiques
Cours
Études de cas : l’analyse de réseaux avec R
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 69
Appliquez les bases de lanalyse de réseau à de grands ensembles de données réels dans le cadre de quatre études de cas distinctes.
Probabilités et statistiques
Cours
Visualisation de données interactive avec Bokeh
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 69
Apprenez à créer des visualisations de données interactives, notamment à créer et connecter des widgets à laide de Bokeh.
Visualisation des données
Cours
Étude de cas : Net Revenue Management dans Google Sheets
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.4+
- 69
Vous utiliserez les techniques de gestion des revenus nets dans Google Sheets pour une entreprise de biens de consommation courante.
Finance appliquée
Cours
Évaluation et analyse des obligations en Python
- DébutantNiveau de compétence
- 4.9+
- 65
Découvrez le fonctionnement des obligations, évaluez et analysez certains de leurs risques à laide des packages numpy et numpy-financial.
Finance appliquée
Cours
Analytique RH : prédire l’attrition des employés en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 65
Dans ce cours, vous apprendrez à appliquer le machine learning dans le domaine des ressources humaines.
Machine learning
Cours
Building Response Models in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 62
Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
Probabilités et statistiques
Cours
Julia intermédiaire
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 58
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
Cours
Programmation parallèle en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 56
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Développement de logiciels
Cours
Expressions régulières intermédiaires en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 55
Manipulez des données textuelles, analysez-les et bien plus en maîtrisant les expressions régulières et les distances entre chaînes dans R.
Développement de logiciels
Cours
Programmer avec dplyr
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 55
Apprenez à effectuer des transformations dplyr avancées et à intégrer du code dplyr et ggplot2 dans des fonctions.
Manipulation des données
Cours
Modélisation bayésienne avec RJAGS
- AvancéNiveau de compétence
- 4.9+
- 52
Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles bayésiens plus avancés à laide de RJAGS.
Probabilités et statistiques
Cours
Prévoir la demande de produits avec R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 52
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilités et statistiques
Cours
Analytique prédictive intermédiaire en Python
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 51
Découvrez comment préparer et organiser vos données pour lanalyse prédictive.
Machine learning
Cours
Programmation R défensive
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 50
Apprenez la programmation défensive en R pour renforcer la robustesse de votre code.
Développement de logiciels
Cours
Google DeepMind: Discover The Transformer Architecture
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 48
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Cloud
Cours
Analyser les données du recensement américain avec R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 47
Apprenez à visualiser et à explorer rapidement les données démographiques du Bureau du recensement des États-Unis à laide des outils tidyverse.
Analyse exploratoire des données
Cours
Introduction to Anomaly Detection in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 47
Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.
Probabilités et statistiques
Cours
Traduction automatique avec Keras
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 44
Découvrez comment fonctionnent les modèles derrière Google Translate avec Keras.
Intelligence artificielle
Cours
Mixture Models in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 44
Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.
Probabilités et statistiques
Cours
Introduction to Subagents
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5.0+
- 43
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Intelligence artificielle
Cours
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5.0+
- 43
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
Cours
Optimiser du code R avec Rcpp
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 43
Utilisez C++ pour améliorer considérablement les performances de votre code R.
Développement de logiciels
Cours
Analytique RH : prédire l’attrition des employés en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 40
Prévoir le taux de rotation du personnel et élaborer des stratégies de fidélisation.
Machine learning
Cours
Manipulation de données en Julia
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 40
Maîtrisez les compétences essentielles de la manipulation de data dans Julia : inspecter, transformer, regrouper et visualiser des DataFrame
Manipulation des données
Cours
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 39
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Cloud
Cours
Introduction à la visualisation de données avec Julia
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 39
Maîtrisez la visualisation des données dans Julia. Créez des graphiques impressionnants tout en comprenant quand et comment les utiliser.
Visualisation des données
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.
Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.