Accéder au contenu principal

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.

  • Apprenez à votre rythme
  • Gagnez en expérience pratique
  • Des chapitres courts et digestes

Créez votre compte gratuitement

Continuer avec GoogleAfficher plus d’options

ou


En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.
728 Cours

Cours

Google: Build Your First Agent with Agent Development Kit (ADK)

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 11 révisions

Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.

Cloud

1 heure 30 min

Cours

Évaluation des produits d’assurance vie en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 47 révisions

Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Google: Human-Centered AI

  • DébutantNiveau de compétence
  • 5
  • 13 révisions

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

Cloud

10 min

Cours

Observability in Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 15 révisions

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Cloud

4 heures 30 min

Cours

Expressions régulières intermédiaires en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 33 révisions

Manipulez des données textuelles, analysez-les et bien plus en maîtrisant les expressions régulières et les distances entre chaînes dans R.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 16 révisions

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

Cloud

5 heures 15 min

Cours

Évaluation des actions avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 63 révisions

Apprenez les principes fondamentaux de la valorisation des actions.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Building Response Models in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 29 révisions

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 12 révisions

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

Cloud

30 min

Cours

Programmation R défensive

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 71 révisions

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

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Modélisation bayésienne avec RJAGS

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 47 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles bayésiens plus avancés à laide de RJAGS.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Optimiser du code R avec Rcpp

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 12 révisions

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

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Analyser les données du recensement américain avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 37 révisions

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

Manipulation de données en Julia

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 39 révisions

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

Manipulation des données

4 heures

Cours

Visualisation de données interactive avec Bokeh

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 41 révisions

Apprenez à créer des visualisations de données interactives, notamment à créer et connecter des widgets à laide de Bokeh.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Prévoir la demande de produits avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 29 révisions

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

Google: Deploy Your First Agent

  • DébutantNiveau de compétence
  • 5
  • 6 révisions

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

Cloud

1 heure

Cours

Programmation parallèle en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 72 révisions

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

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 5
  • 5 révisions

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Building Data Pipelines with Airflow

  • AvancéNiveau de compétence
  • 5
  • 2 révisions

Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Traduction automatique avec Keras

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 46 révisions

Découvrez comment fonctionnent les modèles derrière Google Translate avec Keras.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Introduction à la visualisation de données avec Julia

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 29 révisions

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

Introduction to Anomaly Detection in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 25 révisions

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

Probabilités et statistiques

4 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.

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.