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Confidentialité des données et anonymisation en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 52 révisions
Apprenez à traiter les informations sensibles à laide de techniques préservant la confidentialité.
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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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Apprenez à traiter les informations sensibles à laide de techniques préservant la confidentialité.
Machine learning
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Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
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Les GAM modélisent les relations des data sous forme de fonctions non linéaires sadaptant à différents types de problèmes en data science.
Probabilités et statistiques
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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
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Apprenez à utiliser le package Bioconductor limma pour lanalyse différentielle de lexpression génique.
Probabilités et statistiques
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Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Finance appliquée
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In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
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Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.
Probabilités et statistiques
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Découvrez comment créer des visualisations de données percutantes avec KNIME, incluant graphiques, composants et tableaux de bord.
Visualisation des données
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Apprenez à effectuer des transformations dplyr avancées et à intégrer du code dplyr et ggplot2 dans des fonctions.
Manipulation des données
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Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.
Intelligence artificielle
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Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
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Apprenez à détecter les fraudes à laide des analyses dans R.
Machine learning
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Découvrez lanalyse des données RH dans Tableau grâce à cette étude de cas.
Visualisation des données
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Renforcez vos connaissances « Manipulation des séries chronologiques dans R » à laide de données issues détudes de cas réelles.
Probabilités et statistiques
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Cloud
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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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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Cloud
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Découvrez le fonctionnement des obligations, évaluez et analysez certains de leurs risques à laide des packages numpy et numpy-financial.
Finance appliquée
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Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Data Science pour plusieurs tâches marketing courantes.
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Dans ce cours, vous apprendrez à appliquer le machine learning dans le domaine des ressources humaines.
Machine learning
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Ce cours couvre les bases du trading financier et l’utilisation de quantstrat pour créer des stratégies de trading basées sur des signaux.
Finance appliquée
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Ingénierie des données
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Automatisez la manipulation des données avec KNIME, en maîtrisant la fusion, l’agrégation, les workflows de base de données et la gestion avancée des fichiers.
Manipulation des données
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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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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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Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
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Découvrez comment exploiter les méthodes destimation bayésiennes pour améliorer vos inférences sur les modèles de régression linéaire.
Probabilités et statistiques
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Apprenez la technique du sac de mots pour lexploration de textes avec R.
Machine learning
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
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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.