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Utilisez la programmation parallèle Python avec Dask pour optimiser vos flux de travail et gérer efficacement les données volumineuses.
Développement de logiciels
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Apprenez les techniques de réduction de dimensionnalité dans R et maîtrisez la sélection et l’extraction de variables pour vos propres données et modèles.
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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Apprenez à analyser et à interpréter les données ChIP-seq à laide de Bioconductor en utilisant un ensemble de données sur le cancer humain.
Probabilités et statistiques
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Développez vos compétences Shiny tout en créant des applications Shiny ludiques pour des scénarios réels.
Rapports
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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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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Apprenez les bases de la valorisation des flux de trésorerie, travaillez avec des données de mortalité humaine et créez des produits d’assurance-vie en R.
Finance appliquée
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En e-commerce, augmentation des ventes et réduction des dépenses sont cruciales. Analysez les data dune entreprise de produits pour animaux
Visualisation des données
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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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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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Ce cours vous montrera comment combiner et fusionner des ensembles de données avec data.table.
Manipulation des données
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Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.
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Découvrez comment ajuster les hyperparamètres de votre modèle afin dobtenir les meilleurs résultats prédictifs.
Machine learning
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Apprenez à analyser et à modéliser les données relatives aux choix des clients dans R.
Probabilités et statistiques
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Manipulez des données textuelles, analysez-les et bien plus en maîtrisant les expressions régulières et les distances entre chaînes dans R.
Développement de logiciels
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Découvrez comment préparer et organiser vos données pour lanalyse prédictive.
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Apprenez à joindre efficacement et rapidement des jeux de données tabulaires avec la bibliothèque Python Pandas.
Manipulation des données
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Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
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Apprenez l’analyse des sentiments en identifiant le langage positif et négatif, l’intention émotionnelle spécifique et en créant des visualisations percutantes.
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
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Découvrez comment créer un tableau de bord damortissement dans Google Sheets à laide de formules financières et conditionnelles.
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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Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
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Apprenez à écrire du code évolutif pour travailler avec des données volumineuses dans R à laide des packages bigmemory et iotools.
Développement de logiciels
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Apprenez la programmation défensive en R pour renforcer la robustesse de votre code.
Développement de logiciels
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
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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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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.