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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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Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Intelligence artificielle
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Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Rapports
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Vous utiliserez les techniques de gestion des revenus nets dans Google Sheets pour une entreprise de biens de consommation courante.
Finance appliquée
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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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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
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Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Finance appliquée
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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
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Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Cloud
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Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
Probabilités et statistiques
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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
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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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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
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Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Manipulation des données
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Apprenez les principes fondamentaux de la valorisation des actions.
Finance appliquée
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Découvrez comment préparer et organiser vos données pour lanalyse prédictive.
Machine learning
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Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Ingénierie des données
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Apprenez la programmation défensive en R pour renforcer la robustesse de votre code.
Développement de logiciels
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
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Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Cloud
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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
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Apprenez à créer des visualisations de données interactives, notamment à créer et connecter des widgets à laide de Bokeh.
Visualisation des données
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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
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Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles bayésiens plus avancés à laide de RJAGS.
Probabilités et statistiques
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Utilisez C++ pour améliorer considérablement les performances de votre code R.
Développement de logiciels
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Maîtrisez les compétences essentielles de la manipulation de data dans Julia : inspecter, transformer, regrouper et visualiser des DataFrame
Manipulation des données
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Découvrez comment fonctionnent les modèles derrière Google Translate avec Keras.
Intelligence artificielle
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Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.
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.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.