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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

Introduction to Databricks Genie

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 77

Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

Julia intermédiaire

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 77

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

Cours

Études de cas : l’analyse de réseaux avec R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 76

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

4 heures

Cours

Modélisation des choix pour le marketing en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 74

Apprenez à analyser et à modéliser les données relatives aux choix des clients dans R.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Building Response Models in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 73

Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Étude de cas : analyser des données de fitness avec Alteryx

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 72

Améliorez vos compétences Alteryx à laide de données sur le fitness pour développer des stratégies ciblées et des produits innovants.

Préparation des données

3 heures

Cours

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 70

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

Cloud

5 heures

Cours

Analyser les données du recensement américain avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 68

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

4 heures

Cours

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 66

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Programmation parallèle en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 66

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Programmer avec dplyr

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 66

Apprenez à effectuer des transformations dplyr avancées et à intégrer du code dplyr et ggplot2 dans des fonctions.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Traduction automatique avec Keras

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.1+
  • 65

Découvrez comment fonctionnent les modèles derrière Google Translate avec Keras.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Programmation R défensive

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 64

Apprenez la programmation défensive en R pour renforcer la robustesse de votre code.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction to Anomaly Detection in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 61

Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Optimiser du code R avec Rcpp

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 61

Utilisez C++ pour améliorer considérablement les performances de votre code R.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Manipulation de données en Julia

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 60

Maîtrisez les compétences essentielles de la manipulation de data dans Julia : inspecter, transformer, regrouper et visualiser des DataFrame

Manipulation des données

4 heures

Cours

Introduction à la visualisation de données avec Julia

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 60

Maîtrisez la visualisation des données dans Julia. Créez des graphiques impressionnants tout en comprenant quand et comment les utiliser.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 58

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Cloud

1 heure

Cours

Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 58

Prévoyez les taux de clics sur les publicités et à mettre en œuvre des modèles de ML en Python pour mieux optimiser vos publicités.

Machine learning

4 heures

Cours

Prévoir la demande de produits avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 57

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

4 heures

Cours

Visualiser des Big Data avec Trelliscope en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.3+
  • 53

Découvrez comment visualiser des données volumineuses dans R à laide de ggplot2 et trelliscopejs.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Intermediate Functional Programming with purrr

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 50

Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Mixture Models in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 50

Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Énigmes de probabilité en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 50

Apprenez des stratégies pour répondre à des questions de probabilité dans R en résolvant divers casse-têtes de probabilité.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Analytique RH : prédire l’attrition des employés en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 46

Prévoir le taux de rotation du personnel et élaborer des stratégies de fidélisation.

Machine learning

4 heures

Cours

Traitement de données à grande échelle en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 41

Apprenez à écrire du code évolutif pour travailler avec des données volumineuses dans R à laide des packages bigmemory et iotools.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 31

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

Cloud

5 heures

Cours

Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 31

Prédisez les étiquettes des nœuds dans les réseaux via lapprentissage en réseau et en extrayant des caractéristiques descriptives du réseau

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 29

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

Cloud

4 heures

Cours

Select a Google Cloud Database for Your Applications

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 29

In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.

Cloud

3 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.