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Gemini for end-to-end SDLC
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With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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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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With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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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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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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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
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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
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A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
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This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
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Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
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In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
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Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
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Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
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This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
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Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Intelligence artificielle
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Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
Intelligence artificielle
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Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Intelligence artificielle
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Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Intelligence artificielle
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Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Intelligence artificielle
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Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Intelligence artificielle
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Learn to build agentic systems using LangGraph.
Intelligence artificielle
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Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
Intelligence artificielle
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.