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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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127 Cours

Cours

Machine Learning dans le tidyverse

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 115 révisions

Exploitez les packages tidyr et purrr du tidyverse pour générer, explorer et évaluer des modèles de machine learning.

Machine learning

5 heures

Cours

Analyse de panier en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 95 révisions

Explorez les règles dassociation dans lanalyse des paniers avec R en analysant les data de vente et en recommandant des films.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Communiquer avec les données dans le tidyverse

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 198 révisions

Exploitez les outils tidyverse pour créer des graphiques de qualité publication et des rapports personnalisés de vos résultats.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Visualiser des données géospatiales avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 87 révisions

Apprenez à lire, explorer et manipuler des données spatiales, puis utilisez vos compétences pour créer des cartes informatives avec R.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Inférence pour des données numériques en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 108 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez des techniques permettant deffectuer des inférences statistiques sur des données numériques.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Machines à vecteurs de support en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 91 révisions

Ce cours présente la machine à vecteurs de support (SVM) à laide dune approche visuelle et intuitive.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 150 révisions

Mettez à profit vos compétences en finance et en R pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Modéliser avec tidymodels en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 180 révisions

Apprenez à optimiser vos workflows de machine learning avec tidymodels.

Machine learning

4 heures

Cours

Modélisation du risque de crédit en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 87 révisions

Appliquez la modélisation statistique dans un contexte réel à l’aide de la régression logistique et des arbres de décision pour modéliser le risque de crédit.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Gestion quantitative des risques avec R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 83 révisions

Travailler avec des séries de rendements des facteurs de risque, étudier leurs propriétés empiriques et estimer la valeur à risque.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Visualisation de données interactive avec plotly en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 85 révisions

Découvrez comment utiliser plotly dans R pour créer des graphiques interactifs afin daméliorer la présentation de vos données.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Détection de fraude en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 38 révisions

Apprenez à détecter les fraudes à laide des analyses dans R.

Machine learning

4 heures

Cours

Évaluation et analyse des obligations avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 89 révisions

Développez des modèles R permettant dévaluer et analyser les obligations, et de les protéger contre les fluctuations des taux dintérêt.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Developing R Packages

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 152 révisions

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Manipulation de données avec data.table en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 22 révisions

Maîtrisez les concepts clés de la manipulation des données : filtrage, sélection et calcul des statistiques par groupe avec data.table.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Analyse de portefeuille intermédiaire en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 70 révisions

Développez vos compétences en finance pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Inférence pour des données catégorielles en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 112 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter les techniques statistiques pour travailler avec des données catégorielles.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Machine Learning for Marketing Analytics in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 70 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Data Science pour plusieurs tâches marketing courantes.

Machine learning

4 heures

Cours

R pour les utilisateurs de SAS

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 28 révisions

Apprenez à transposer vos connaissances SAS en R et à analyser des données avec ce langage logiciel gratuit et puissant.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Tests A/B en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 91 révisions

Découvrez les tests A/B dans R, concevez des expériences, analysez des data, prédisez et présentez des résultats à laide de visualisations.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Programmer avec dplyr

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 50 révisions

Apprenez à effectuer des transformations dplyr avancées et à intégrer du code dplyr et ggplot2 dans des fonctions.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Modèles GARCH en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 97 révisions

Définissez et adaptez des modèles GARCH afin de prévoir la volatilité variable dans le temps et la valeur à risque.

Finance appliquée

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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