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Apprenez à créer et à évaluer des modèles de mesure utilisés pour confirmer la structure dune échelle ou dun questionnaire.
Probabilités et statistiques
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Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Cloud
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Utilisez des RNN pour classifier le sentiment, générer des phrases et traduire des textes.
Intelligence artificielle
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Apprenez la technique du sac de mots pour lexploration de textes avec R.
Machine learning
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Apprenez à utiliser lAPI Census pour travailler avec des données démographiques et socio-économiques.
Analyse exploratoire des données
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Maîtrisez la classification, le traitement et l’analyse des séries temporelles : essentiel pour progresser en tant que professionnel de l’analytics.
Visualisation des données
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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.
Cloud
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez des techniques permettant deffectuer des inférences statistiques sur des données numériques.
Probabilités et statistiques
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Développez des modèles R permettant dévaluer et analyser les obligations, et de les protéger contre les fluctuations des taux dintérêt.
Finance appliquée
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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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Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Cloud
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Étude de cas Tableau sur lanalyse de chaîne logistique, gestion des expéditions et stocks, dashboards pour améliorer vos activités.
Visualisation des données
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
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Apprenez à utiliser le package Bioconductor limma pour lanalyse différentielle de lexpression génique.
Probabilités et statistiques
Cours
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Cloud
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Découvrez comment interagir avec vos données à laide dagents IA de conversion de texte en requête avec MongoDB et LangGraph.
Intelligence artificielle
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Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
Développement de logiciels
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Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Cloud
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Maîtrisez l’analyse financière dans KNIME avec des données réelles et développez vos compétences en préparation de données et workflows.
Finance appliquée
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This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Cloud
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Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.
Probabilités et statistiques
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Analysez des données denquête avec Python et découvrez quand il faut utiliser des outils statistiques descriptifs et inférentiels.
Probabilités et statistiques
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Découvrez comment utiliser plotly dans R pour créer des graphiques interactifs afin daméliorer la présentation de vos données.
Visualisation des données
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Apprenez à traiter les informations sensibles à laide de techniques préservant la confidentialité.
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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Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
Intelligence artificielle
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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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Apprenez comment accéder aux données financières à partir de fichiers locaux ainsi que de sources Internet.
Finance appliquée
Cours
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Cloud
Cours
Apprenez à analyser, visualiser et modéliser des données multivariées.
Probabilités et statistiques
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.
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