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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias
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This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
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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.
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This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
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Apprenez les principes fondamentaux de la valorisation des actions.
Finance appliquée
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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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Prévoir le taux de rotation du personnel et élaborer des stratégies de fidélisation.
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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
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Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
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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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Découvrez comment fonctionnent les modèles derrière Google Translate avec Keras.
Intelligence artificielle
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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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This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
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Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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Continuez à apprendre avec purrr pour créer un code itératif robuste, propre et facile à maintenir.
Développement de logiciels
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Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Développement de logiciels
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Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
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Apprenez à analyser et à modéliser les données relatives aux choix des clients dans R.
Probabilités et statistiques
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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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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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Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
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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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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 about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
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This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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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.
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Apprenez les modèles mixtes : un cadre statistique pratique et formel pour le regroupement et la classification probabilistes.
Probabilités et statistiques
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Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.
Intelligence artificielle
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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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The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
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You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
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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.