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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
  • Gagnez en expérience pratique
  • Des chapitres courts et digestes

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404 Cours

Cours

Créer des applications d'IA avec Pinecone

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 457 révisions

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

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction à FastAPI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 820 révisions

Créez des API robustes de production avec FastAPI : HTTP, validation et exécution asynchrone pour des pipelines de données et de ML efficaces.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction to Subagents

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 672 révisions

Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 464 révisions

Découvrez les composants clés des agents LangChain et créez vos propres agents de chat personnalisés.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Concepts de conteneurisation et de virtualisation

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 973 révisions

Apprenez les fondamentaux des machines virtuelles, des conteneurs, de Docker et de Kubernetes. Comprenez les différences pour vous lancer.

Développement de logiciels

2 heures

Cours

Introduction à la programmation orientée objet en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 408 révisions

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

Introduction à Kubernetes

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 749 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux de Kubernetes et à déployer et orchestrer des conteneurs à laide de Manifests et dinstructions kubectl.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Analyser des données métier en SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 292 révisions

Apprenez à écrire des requêtes SQL pour calculer les indicateurs clés utilisés par les entreprises pour mesurer la performance.

Rapports

4 heures

Cours

Power Query intermédiaire dans Excel

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 304 révisions

Maîtrisez la transformation des données : ce cours intermédiaire approfondit vos bases Power Query dans Excel et vous fait passer au niveau supérieur

Préparation des données

4 heures

Cours

Manipuler des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 184 révisions

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

Manipulation des données

4 heures

Cours

L'IA pour les data analysts

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 186 révisions

Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Ingestion de données simplifiée avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 163 révisions

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

Analyse financière dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 595 révisions

Apprenez à réaliser une analyse financière dans Power BI ou à appliquer vos compétences financières existantes grâce aux visualisations de données Power BI.

Finance appliquée

6 heures

Cours

Gestion responsable des données pour l’IA

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 345 révisions

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

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Travailler avec Llama 3

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 532 révisions

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

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Appliquer SQL à des problèmes concrets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 411 révisions

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

Visualisation de données intermédiaire avec ggplot2

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 059 révisions

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

Reshaper des données avec tidyr

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 522 révisions

Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Introduction à Apache Kafka

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 009 révisions

Apache Kafka : des concepts clés à larchitecture avancée, créez, gérez et dépannez Kafka pour relever les défis réels du streaming de data.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

Tests d’hypothèses en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 095 révisions

Apprenez à utiliser les tests d’hypothèse dans R : tests t, tests de proportion et tests du chi carré, et à savoir quand les appliquer.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Nettoyer des données avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 892 révisions

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

Cours

Créer des rapports avec R Markdown

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 368 révisions

R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.

Rapports

4 heures

Cours

Introduction au scripting Bash

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 586 révisions

Les scripts Bash permettent de créer des pipelines danalyse dans le cloud et de travailler avec des data stockées dans plusieurs fichiers.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Classifieurs linéaires en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 371 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Intermédiaire SQL Serveur

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 276 révisions

Dans ce cours, vous utiliserez T-SQL, la variante de SQL utilisée dans le serveur SQL de Microsoft pour lanalyse des données.

Développement de logiciels

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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Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.