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.
ou
Cours
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Cloud
Cours
Utilisez C++ pour améliorer considérablement les performances de votre code R.
Développement de logiciels
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles bayésiens plus avancés à laide de RJAGS.
Probabilités et statistiques
Cours
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Cloud
Cours
Appliquez les bases de lanalyse de réseau à de grands ensembles de données réels dans le cadre de quatre études de cas distinctes.
Probabilités et statistiques
Cours
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Cloud
Cours
Prévoir le taux de rotation du personnel et élaborer des stratégies de fidélisation.
Machine learning
Cours
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Cloud
Cours
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Cloud
Cours
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Cloud
Cours
Apprenez les principes fondamentaux de la valorisation des actions.
Finance appliquée
Cours
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Rapports
Cours
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
Cours
Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.
Intelligence artificielle
Cours
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Cloud
Cours
Découvrez comment fonctionnent les modèles derrière Google Translate avec Keras.
Intelligence artificielle
Cours
Continuez à apprendre avec purrr pour créer un code itératif robuste, propre et facile à maintenir.
Développement de logiciels
Cours
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
Cloud
Cours
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Cloud
Cours
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
Apprenez des stratégies pour répondre à des questions de probabilité dans R en résolvant divers casse-têtes de probabilité.
Probabilités et statistiques
Cours
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Cloud
Cours
Apprenez à analyser et à modéliser les données relatives aux choix des clients dans R.
Probabilités et statistiques
Cours
Maîtrisez les compétences essentielles de la manipulation de data dans Julia : inspecter, transformer, regrouper et visualiser des DataFrame
Manipulation des données
Cours
Maîtrisez la visualisation des données dans Julia. Créez des graphiques impressionnants tout en comprenant quand et comment les utiliser.
Visualisation des données
Cours
Apprenez à créer des visualisations de données interactives, notamment à créer et connecter des widgets à laide de Bokeh.
Visualisation des données
Cours
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
Cloud
Cours
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Cloud
Cours
Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.
Intelligence artificielle
Cours
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Cloud
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.