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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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Cours
Introduction à la détection d’anomalies en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 27 révisions
Apprenez les tests statistiques pour identifier les valeurs aberrantes et à utiliser des algorithmes sophistiqués de notation des anomalies.
Probabilités et statistiques
Cours
AI Infrastructure: Storage Options
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 12 révisions
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
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Cours
Études de cas : l’analyse de réseaux avec R
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 44 révisions
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
Gemini for end-to-end SDLC
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 5 révisions
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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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
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
Streamline App Development with Gemini Code Assist
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 7 révisions
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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Cours
AI Infrastructure: Deployment Types
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 6 révisions
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
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Cours
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 5 révisions
In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
Cloud
Cours
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 7 révisions
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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Cours
Lead Qualification and Scoring with Claude Cowork
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 4 révisions
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
Automating Release Briefs with Claude Cowork
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.5+
- 4 révisions
Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
Intelligence artificielle
Cours
Developing Containerized Applications on Google Cloud
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 7 révisions
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Cloud
Cours
Developing Applications with Cloud Run Functions on Google Cloud
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 9 révisions
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Cloud
Cours
Website Modernization with Generative AI on Google Cloud
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 5 révisions
Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
Cloud
Cours
Overturning Insurance Denials with Claude Cowork
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.5+
- 4 révisions
A patients healthcare claim has been wrongly denied, and its your job to quickly synthesize the evidence and build an appeal—all using Claude Cowork!
Intelligence artificielle
Cours
Service Orchestration and Choreography on Google Cloud
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 5
- 8 révisions
This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
Cloud
Cours
Analytique prédictive avec des données en réseau sous R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 33 révisions
Prédisez les étiquettes des nœuds dans les réseaux via lapprentissage en réseau et en extrayant des caractéristiques descriptives du réseau
Probabilités et statistiques
Cours
LLM Application Fundamentals with LangChain
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.6+
- 212 révisions
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Intelligence artificielle
Cours
Building Claude Cowork Plugins
- DébutantNiveau de compétence
- 5
- 7 révisions
Learn how to install and modify existing plugins, as well as how to build your own plugins using Claude Cowork.
Intelligence artificielle
Cours
AI Safety and Ethics
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 55 révisions
Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
Intelligence artificielle
Cours
Retrieval-Augmented Generation with LangChain
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.6+
- 57 révisions
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Intelligence artificielle
Cours
LLM Tool Use with LangChain
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.6+
- 42 révisions
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
Cours
LLM Application Evaluation with LangSmith
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.6+
- 73 révisions
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Intelligence artificielle
Cours
Prompt Engineering with LangChain
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.6+
- 83 révisions
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Intelligence artificielle
Cours
Token Cost Management for Everyone
- DébutantNiveau de compétence
- 4.5+
- 16 révisions
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
Cours
Agentic Systems with LangGraph
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.3+
- 66 révisions
Learn to build agentic systems using LangGraph.
Intelligence artificielle
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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