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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
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697 Cours

Cours

Select a Google Cloud Database for Your Applications

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 38

In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.

Cloud

2 heures 30 min

Cours

Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 37

This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.

Cloud

3 heures 30 min

Cours

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 37

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

5 heures 15 min

Cours

Visualiser des Big Data avec Trelliscope en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 37

Découvrez comment visualiser des données volumineuses dans R à laide de ggplot2 et trelliscopejs.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Intermediate Functional Programming with purrr

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 36

Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 34

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

Cloud

8 heures

Cours

Énigmes de probabilité en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 33

Apprenez des stratégies pour répondre à des questions de probabilité dans R en résolvant divers casse-têtes de probabilité.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Architecture de Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 32

Maîtrisez l’architecture à trois couches de Snowflake et construisez le modèle mental nécessaire pour travailler efficacement dans Snowflake.

3 heures

Cours

Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 30

Prévoyez les taux de clics sur les publicités et à mettre en œuvre des modèles de ML en Python pour mieux optimiser vos publicités.

Machine learning

4 heures

Cours

Traitement de données à grande échelle en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 28

Apprenez à écrire du code évolutif pour travailler avec des données volumineuses dans R à laide des packages bigmemory et iotools.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Google Workspace End User: Gmail

  • DébutantNiveau de compétence
  • 5.0+
  • 27

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

Cloud

7 heures 15 min

Cours

Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 26

Prédisez les étiquettes des nœuds dans les réseaux via lapprentissage en réseau et en extrayant des caractéristiques descriptives du réseau

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Observability in Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 25

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

Cloud

4 heures 30 min

Cours

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 23

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

Google Workspace End User: Google Drive

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 20

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Cloud

5 heures 30 min

Cours

Snowflake Management, Governance & Collaboration

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 20

Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.

Gestion des données

3 heures

Cours

Google Workspace End User: Google Calendar

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 18

Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

Cloud

4 heures 45 min

Cours

Google Workspace End User: Google Chat

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 18

Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.

Cloud

2 heures 30 min

Cours

Google Workspace End User: Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 18

Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

Cloud

6 heures 30 min

Cours

Google Workspace End User: Google Docs

  • DébutantNiveau de compétence
  • 5.0+
  • 17

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

Cloud

4 heures 30 min

Cours

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 17

Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

Cloud

3 heures

Cours

Google Workspace End User: Google Meet

  • DébutantNiveau de compétence
  • 5.0+
  • 15

Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

Cloud

5 heures 30 min

Cours

Google Workspace End User: Google Slides

  • DébutantNiveau de compétence
  • 5.0+
  • 15

With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

Cloud

8 heures 30 min

Cours

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 9

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

Cloud

3 heures 30 min

Cours

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 8

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

Cloud

2 heures 30 min

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.

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