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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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778 Cours

Cours

Observability in Google Cloud

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 23 révisions

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

Cloud

4 heures 30 min

Cours

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 15 révisions

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

Cloud

1 heure

Cours

ChIP-seq avec Bioconductor en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 51 révisions

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

4 heures

Cours

Modèles GARCH en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 99 révisions

Définissez et adaptez des modèles GARCH afin de prévoir la volatilité variable dans le temps et la valeur à risque.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Analyser des données d’enquête en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 53 révisions

Analysez des données denquête avec Python et découvrez quand il faut utiliser des outils statistiques descriptifs et inférentiels.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse des stocks dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 66 révisions

Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 13 révisions

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Cloud

3 heures 32 min

Cours

Programmation parallèle avec Dask en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 62 révisions

Utilisez la programmation parallèle Python avec Dask pour optimiser vos flux de travail et gérer efficacement les données volumineuses.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Évaluation des produits d’assurance vie en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 48 révisions

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

4 heures

Cours

Introduction au Natural Language Processing en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 40 révisions

Obtenez une vue d’ensemble de toutes les compétences et outils nécessaires pour exceller en traitement du langage naturel avec R.

Machine learning

4 heures

Cours

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 11 révisions

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

Cloud

2 heures 6 min

Cours

Auditing Expenses with Claude Cowork

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 4 révisions

Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.

Intelligence artificielle

15 min

Cours

Optimisation des hyperparamètres en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 59 révisions

Découvrez comment ajuster les hyperparamètres de votre modèle afin dobtenir les meilleurs résultats prédictifs.

Machine learning

4 heures

Cours

Réduction de dimension en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 97 révisions

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

4 heures

Cours

Introduction to Security in the World of AI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 18 révisions

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

Cloud

1 heure

Cours

Étude de cas : analyse e-commerce dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 65 révisions

En e-commerce, augmentation des ventes et réduction des dépenses sont cruciales. Analysez les data dune entreprise de produits pour animaux

Visualisation des données

3 heures

Cours

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 5
  • 10 révisions

Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.

Cloud

1 heure

Cours

Traitement de données à grande échelle en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 25 révisions

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: Google Slides

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 20 révisions

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

Cloud

8 heures 30 min

Cours

Amortissement de prêt dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 49 révisions

Découvrez comment créer un tableau de bord damortissement dans Google Sheets à laide de formules financières et conditionnelles.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 13 révisions

Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.

Cloud

1 heure 18 min

Cours

Analyse de sentiments en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 96 révisions

Apprenez l’analyse des sentiments en identifiant le langage positif et négatif, l’intention émotionnelle spécifique et en créant des visualisations percutantes.

Machine learning

4 heures

Cours

Visualiser des Big Data avec Trelliscope en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 43 révisions

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

Visualisation des données

4 heures

Cours

Building a Marketing Dashboard with Claude Cowork

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 12 révisions

Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.

Intelligence artificielle

15 min

Cours

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 15 révisions

Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.

Cloud

1 heure 23 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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