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Cours
Créez une boîte à outils de régression avec les modèles logistiques et de Poisson. Formez, comprenez et validez-les. Faites des prédictions.
Probabilités et statistiques
Cours
Explorer les variables latentes, telles que la personnalité, à laide danalyses factorielles exploratoires et confirmatoires.
Probabilités et statistiques
Cours
Préparez votre prochain entretien en statistiques en révisant les probabilités conditionnelles, les tests A/B, le compromis biais-variance, et plus encore.
Probabilités et statistiques
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Utilisez lanalyse de survie pour traiter les données relatives au délai avant événement et prédire la durée de survie.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à créer et à évaluer des modèles de mesure utilisés pour confirmer la structure dune échelle ou dun questionnaire.
Probabilités et statistiques
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Utilisez des RNN pour classifier le sentiment, générer des phrases et traduire des textes.
Intelligence artificielle
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez des techniques permettant deffectuer des inférences statistiques sur des données numériques.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à utiliser le package Bioconductor limma pour lanalyse différentielle de lexpression génique.
Probabilités et statistiques
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Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à traiter les informations sensibles à laide de techniques préservant la confidentialité.
Machine learning
Cours
Découvrez comment exploiter les méthodes destimation bayésiennes pour améliorer vos inférences sur les modèles de régression linéaire.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à écrire du code évolutif pour travailler avec des données volumineuses dans R à laide des packages bigmemory et iotools.
Développement de logiciels
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Diagnostiquez, visualisez et traitez les data manquantes à laide de techniques dimputation et de conseils pour améliorer vos résultats.
Manipulation des données
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles bayésiens plus avancés à laide de RJAGS.
Probabilités et statistiques
Cours
Définissez et adaptez des modèles GARCH afin de prévoir la volatilité variable dans le temps et la valeur à risque.
Finance appliquée
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In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
Probabilités et statistiques
Cours
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Cloud
Cours
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Cloud
Cours
Découvrez comment fonctionnent les modèles derrière Google Translate avec Keras.
Intelligence artificielle
Cours
Découvrez comment ajuster les hyperparamètres de votre modèle afin dobtenir les meilleurs résultats prédictifs.
Machine learning
Cours
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Cloud
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Apprenez à analyser et à modéliser les données relatives aux choix des clients dans R.
Probabilités et statistiques
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 mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.