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Maîtrisez la visualisation des données dans Julia. Créez des graphiques impressionnants tout en comprenant quand et comment les utiliser.
Visualisation des données
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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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Prévoir le taux de rotation du personnel et élaborer des stratégies de fidélisation.
Machine learning
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Découvrez comment visualiser des données volumineuses dans R à laide de ggplot2 et trelliscopejs.
Visualisation des données
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Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.
Probabilités et statistiques
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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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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
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Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Développement de logiciels
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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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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
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Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.
Visualisation des données
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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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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
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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
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
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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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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 des stratégies pour répondre à des questions de probabilité dans R en résolvant divers casse-têtes de probabilité.
Probabilités et statistiques
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Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
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Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
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Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
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Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
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Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
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Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
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Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
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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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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
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Prédisez les étiquettes des nœuds dans les réseaux via lapprentissage en réseau et en extrayant des caractéristiques descriptives du réseau
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.
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