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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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Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
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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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Apprenez les modèles mixtes : un cadre statistique pratique et formel pour le regroupement et la classification probabilistes.
Probabilités et statistiques
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Apprenez les tests statistiques pour identifier les valeurs aberrantes et à utiliser des algorithmes sophistiqués de notation des anomalies.
Probabilités et statistiques
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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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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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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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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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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
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Apprenez à créer des graphiques animés et des vues liées entièrement en R avec plotly.
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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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Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
Probabilités et statistiques
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Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
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Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
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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
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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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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 how to use Claude to analyze your data and extract accurate, actionable insights.
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Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
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Learn how to install and modify existing plugins, as well as how to build your own plugins using Claude Cowork.
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Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
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Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
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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.
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Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
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Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
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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.
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Learn to build agentic systems using LangGraph.
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.