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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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  • Des chapitres courts et digestes

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181 Cours

Cours

Feature engineering pour le Machine Learning en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 023 révisions

Développez de nouvelles fonctionnalités pour améliorer les performances de vos modèles de machine learning.

Machine learning

4 heures

Cours

Machine Learning for Time Series Data in Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 178 révisions

Ce cours se concentre sur lingénierie des caractéristiques et lapprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.

Machine learning

4 heures

Cours

Machine Learning de bout en bout

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 345 révisions

Plongez dans lunivers du machine learning et découvrez comment concevoir, former et déployer des modèles de bout en bout.

Machine learning

4 heures

Cours

Analyse des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 135 révisions

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

Validation des modèles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 882 révisions

Apprenez les bases de la validation de modèles, les techniques, et commencez à créer des modèles validés et hautement performants.

Machine learning

4 heures

Cours

Développer des packages Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 937 révisions

Apprenez à créer vos propres packages Python afin de faciliter lutilisation de votre code et de le partager avec dautres.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Expressions rationnelles en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 196 révisions

Apprenez la manipulation de chaînes et maîtrisez l’utilisation des expressions régulières.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Trading financier en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 286 révisions

Apprenez à mettre en œuvre des stratégies de trading personnalisées en Python, les tester rétrospectivement et à évaluer leurs performances.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction au Deep Learning avec Keras

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 129 révisions

Apprenez à développer des modèles dapprentissage profond avec Keras.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Modélisation du risque de crédit en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 285 révisions

Préparez les data sur les crédits, appliquez le machine learning et les règles métier pour réduire les risques et garantir la rentabilité.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Analyzing Marketing Campaigns with pandas

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 419 révisions

Développez vos compétences en pandas et répondez à des questions de marketing en fusionnant, découpant, visualisant et plus encore.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

Analyse de clusters en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 981 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez l’apprentissage non supervisé via des techniques comme le clustering hiérarchique et k-means avec la bibliothèque SciPy.

Machine learning

4 heures

Cours

Optimisation des hyperparamètres en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 814 révisions

Découvrez les techniques doptimisation automatique des hyperparamètres en Python, notamment Grid, Random et Informed Search.

Machine learning

4 heures

Cours

Traitement du langage naturel avec spaCy

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 596 révisions

Maîtrisez les opérations spaCy, formez des modèles de langage naturel. Extrayez des info de data non structurées et identifiez des modèles.

Machine learning

4 heures

Cours

A/B Testing en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 362 révisions

Tests A/B en Python pour analyser des expériences, valeurs p, contrôles de cohérence et analyses pour orienter les décisions commerciales.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Analyse de sentiments en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 441 révisions

Les clients sont-ils satisfaits de vos produits ou votre service présente-t-il des lacunes ? Découvrez comment effectuer une analyse complète des sentiments.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction aux bases de données en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 281 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux des bases de données relationnelles et comment interagir avec elles.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Feature Engineering pour le NLP en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 145 révisions

Apprenez les techniques permettant dextraire des informations utiles à partir de textes et de les traiter dans un format adapté à lapprentissage automatique.

Machine learning

4 heures

Cours

Réduction de dimension en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 872 révisions

Comprenez le concept de réduction de la dimensionnalité de vos données et maîtrisez les techniques permettant dy parvenir dans Python.

Machine learning

4 heures

Cours

Créer des tableaux de bord avec Dash et Plotly

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 286 révisions

Découvrez comment créer des tableaux de bord interactifs et riches en informations à laide de Dash et de Plotly.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 452 révisions

Utilisez les outils de visualisation sophistiqués de Seaborn pour créer facilement des visualisations belles et informatives.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Reconfigurer les données avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 800 révisions

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

Agents IA avec Hugging Face smolagents

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 248 révisions

Découvrez comment créer des agents intelligents qui raisonnent, agissent et résolvent des tâches concrètes à laide de Python.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Réflexion statistique en Python (Partie 1)

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 110 révisions

Posez les bases dont vous avez besoin pour penser statistiquement et parler le langage de vos données.

Probabilités et statistiques

3 heures

Cours

Analyse d'images biomédicales en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 236 révisions

Apprenez les fondamentaux de l’exploration, de la manipulation et de la mesure des données d’images biomédicales.

Manipulation 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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