Cours
Analytique RH : prédire l’attrition des employés en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 23 révisions
Prévoir le taux de rotation du personnel et élaborer des stratégies de fidélisation.
Machine learning
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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
- Gagnez en expérience pratique
- Des chapitres courts et digestes
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771 Cours
Cours
Manipulation de données en Julia
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 40 révisions
Maîtrisez les compétences essentielles de la manipulation de data dans Julia : inspecter, transformer, regrouper et visualiser des DataFrame
Manipulation des données
Cours
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations
- AvancéNiveau de compétence
- 4.9+
- 10 révisions
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Cloud
Cours
Programmation parallèle en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 77 révisions
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Développement de logiciels
Cours
Modèles de mélange en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 25 révisions
Apprenez les modèles mixtes : un cadre statistique pratique et formel pour le regroupement et la classification probabilistes.
Probabilités et statistiques
Cours
Production Machine Learning Systems
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 5 révisions
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Cloud
Cours
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 1 révision
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Cloud
Cours
Visualisation de données interactive avec Bokeh
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 42 révisions
Apprenez à créer des visualisations de données interactives, notamment à créer et connecter des widgets à laide de Bokeh.
Visualisation des données
Cours
Introduction to Gemini Enterprise
- DébutantNiveau de compétence
- 5
- 7 révisions
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Cloud
Cours
Énigmes de probabilité en R
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 69 révisions
Apprenez des stratégies pour répondre à des questions de probabilité dans R en résolvant divers casse-têtes de probabilité.
Probabilités et statistiques
Cours
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 10 révisions
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Cloud
Cours
Introduction à la visualisation de données avec Julia
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 31 révisions
Maîtrisez la visualisation des données dans Julia. Créez des graphiques impressionnants tout en comprenant quand et comment les utiliser.
Visualisation des données
Cours
AI Infrastructure: Cloud GPUs
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 6 révisions
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Cloud
Cours
Introduction à la détection d’anomalies en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 26 révisions
Apprenez les tests statistiques pour identifier les valeurs aberrantes et à utiliser des algorithmes sophistiqués de notation des anomalies.
Probabilités et statistiques
Cours
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 8 révisions
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Cloud
Cours
Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 19 révisions
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
Cours
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 3 révisions
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Cloud
Cours
Visualisation de données interactive intermédiaire avec plotly en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 40 révisions
Apprenez à créer des graphiques animés et des vues liées entièrement en R avec plotly.
Visualisation des données
Cours
Deploy and Scale AI Models with Cloud Run
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 5 révisions
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Cloud
Cours
Building Response Models in R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 30 révisions
Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
Probabilités et statistiques
Cours
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 6 révisions
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Cloud
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Configure Gemini Code Assist for Organizations
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 7 révisions
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
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Model Armor: Securing AI Deployments
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 5 révisions
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Cloud
Cours
Create Generative AI Apps on Google Cloud
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 5 révisions
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Cloud
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AI Infrastructure: Storage Options
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 11 révisions
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Cloud
Cours
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 1 révision
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Cloud
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Accelerate App Development with Gemini CLI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 7 révisions
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Cloud
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Cours
Strategies for Cloud Security Risk Management
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 2 révisions
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
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Cours
Developing Applications with Google Cloud: Foundations
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 6 révisions
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
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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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