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Cours sur la data, l’IA et le cloud

Maîtrisez les compétences qui font toute la différence

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.

  • Apprenez à votre rythme
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329 Cours

Cours

Web Scraping en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.7K

Apprenez à récupérer et à analyser des informations provenant dinternet à laide de la bibliothèque Python scrapy.

Préparation des données

4 heures

Cours

Introduction au data engineering

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.7K

Découvrez l’ingénierie des données dans un format condensé : ETL, cloud computing et outils clés au programme.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Manipuler des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.7K

Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux du traitement des données chronologiques.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Traitement d’images en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.7K

Apprenez à traiter, transformer et manipuler les images à votre convenance.

Machine learning

4 heures

Cours

Bases de données vectorielles pour les intégrations avec Pinecone

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.6K

Découvrez comment la base de données vectorielle Pinecone révolutionne le développement dapplications dIA.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction au Deep Learning en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.6K

Initiez-vous aux réseaux neuronaux et créez vos premiers modèles avec Keras 2.0 en Python.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Analyse financière dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 1.6K

Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.

Finance appliquée

6 heures

Cours

Introduction à la programmation orientée objet en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.5K

Apprenez les concepts clés de la programmation orientée objet, des classes et objets de base jusquà lhéritage et le polymorphisme.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Régression intermédiaire en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.5K

Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Power Query intermédiaire dans Excel

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.5K

Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery

Préparation des données

4 heures

Cours

Classifieurs linéaires en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.5K

Dans ce cours, vous apprendrez les détails des classificateurs linéaires tels que la régression logistique et les SVM.

Machine learning

4 heures

Cours

Python intermédiaire pour la finance

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.5K

Renforcez vos compétences en Python pour la finance en apprenant à utiliser datetime, if, les DataFrame et bien plus encore.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Ingestion de données simplifiée avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.5K

Apprenez à acquérir des data à partir de formats de fichiers courants tels que CSV, les feuilles de calcul, JSON, SQL et les API.

Préparation des données

4 heures

Cours

Utilisation de données catégorielles dans Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.5K

Maîtrisez la manipulation et la visualisation de données catégorielles avec pandas et seaborn.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Analyzing Business Data in SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 1.5K

Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.

Rapports

4 heures

Cours

Travailler avec Llama 3

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.4K

Découvrez les dernières techniques pour exécuter Llama LLM localement et lintégrer à votre pile.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Reconfigurer les données avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.4K

Remodelez les DataFrame dun format large à long, empilez et désempilez les lignes et colonnes, et manipulez les DataFrame multi-index.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Créer des agents IA avec Google ADK

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.3K

Développez progressivement un assistant de service client à laide du kit de développement dagent (ADK) de Google.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Appliquer SQL à des problèmes concrets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 1.3K

Recherchez des tables, stockez et gérez de nouvelles tables et vues, et rédigez du code SQL pour répondre aux questions commerciales.

Rapports

4 heures

Cours

Introduction to Model Context Protocol (MCP)

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 1.3K

Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Développement logiciel avec Cursor

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.3K

Développez du code prêt pour la production avec Cursor. Découvrez les invites IA, la refactorisation, les tests et les workflows avancés.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Apprentissage supervisé en R : Classification

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1.2K

Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning pour la classification.

Machine learning

4 heures

Cours

Visualisation de données intermédiaire avec ggplot2

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.2K

Apprenez à utiliser les facettes, les systèmes de coordonnées et les statistiques dans ggplot2 pour créer des graphiques explicatifs.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Analyse des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 1.2K

Au cours de cette formation de quatre heures, vous apprendrez les bases de lanalyse des données chronologiques dans Python.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction au Natural Language Processing (NLP) en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1.2K

Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.

Machine learning

4 heures

Cours

Docker : niveau intermédiaire

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1.2K

Maîtrisez les multi-stage builds, les outils de mise en réseau Docker et Docker Compose pour optimiser vos applications conteneurisées.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction au Deep Learning avec Keras

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.2K

Apprenez à développer des modèles dapprentissage profond avec Keras.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

IA explicable en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.2K

Maîtrisez Scikit-learn, SHAP et LIME pour concevoir des systèmes d’IA transparents et fiables en Python.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Gestion responsable des données pour l’IA

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.2K

Apprenez la théorie de la gestion responsable des données IA, de la conception au suivi.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Nettoyer des données avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.2K

Apprenez à nettoyer les données aussi rapidement et précisément que possible pour passer des données brutes à des informations pertinentes.

Préparation des données

4 heures

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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