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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.

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793 Cours

Cours

Modélisation des données dans Power BI

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 8 482 révisions

Maîtrisez les concepts clés de la modélisation des données dans Power BI.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Conception de bases de données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 8 730 révisions

Apprenez à concevoir des bases de données SQL efficaces pour mieux traiter, stocker et organiser vos données.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction à Java

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 635 révisions

Apprenez Java dès le début grâce à ce cours adapté aux débutants, et maîtrisez les concepts et compétences essentiels en programmation.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Concevoir des systèmes agentiques évolutifs

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 715 révisions

Découvrez ce quil faut pour faire évoluer les agents IA, avec laide de frameworks tels que MCP et A2A.

Intelligence artificielle

1 heure 30 min

Cours

Introduction au Deep Learning avec PyTorch

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 5 170 révisions

Apprenez à créer votre réseau neuronal, ajuster les hyperparamètres et résoudre les problèmes de classification et régression avec PyTorch.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Travailler avec Hugging Face

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 6 762 révisions

Naviguez et utilisez le vaste référentiel de modèles et densembles de données disponibles sur le Hugging Face Hub.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Introduction à la Data Science en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 563 révisions

Dive into data science using Python and learn how to effectively analyze and visualize your data. No coding experience or skills needed.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Concepts GitHub intermédiaires

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 577 révisions

Améliorez vos compétences GitHub grâce à notre cours intermédiaire sur les projets GitHub, ladministration et les fonctionnalités de sécurité avancées.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Nettoyer des données en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 5 607 révisions

Apprenez à diagnostiquer et nettoyer les données sales pour transformer vos données brutes en insights précis et fiables !

Préparation des données

4 heures

Cours

Introduction à Python pour la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 549 révisions

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Boîte à outils Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 426 révisions

Renforcez vos compétences en science des données avec Python : maîtrisez les itérateurs et les compréhensions de listes.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Concepts d’AWS

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 4 494 révisions

Découvrez lunivers dAmazon Web Services (AWS) et comprenez pourquoi il est à la pointe du cloud computing.

Cloud

2 heures

Cours

Introduction aux API en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 669 révisions

Plongez dans le monde passionnant des API en découvrant les bases de la consommation et du travail avec les API Web à laide de Python.

Développement de logiciels

2 heures

Cours

Apprentissage non supervisé en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 251 révisions

Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et exploiter des données non étiquetées avec scikit-learn et scipy pour en tirer des insights.

Machine learning

4 heures

Cours

Manipulation de données avec dplyr

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 810 révisions

Développez vos compétences Tidyverse en transformant et manipulant des données avec dplyr.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Introduction à l'importation de données en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 589 révisions

Maîtrisez l’importation de données dans Python depuis Excel, SQL, SAS et même directement depuis le Web, pour un flux de travail fluide.

Préparation des données

3 heures

Cours

Introduction aux fonctions en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 434 révisions

Apprenez à écrire vos propres fonctions en Python tout en découvrant des notions essentielles comme la portée des variables et la gestion des erreurs.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Développement d'applications LLM avec LangChain

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 5 164 révisions

Découvrez comment créer des applications alimentées par lIA en utilisant des LLM, des invites, des chaînes et des agents dans LangChain.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction to Agent Skills

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 850 révisions

Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

Intelligence artificielle

2 heures 30 min

Cours

Coder avec l’aide de l’IA pour les développeurs

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 621 révisions

Améliorez vos compétences en codage grâce à lIA : guidez votre assistant de codage pour quil écrive, teste et documente efficacement le code.

Intelligence artificielle

1 heure 30 min

Cours

Développement logiciel avec Claude Code

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 964 révisions

Claude Code apporte l’assistance de l’IA à votre terminal. Apprenez les workflows qui en font un outil fiable pour développer de vrais logiciels.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction aux statistiques en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 273 révisions

Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction au shell

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 155 révisions

La ligne de commande Unix sert à combiner des programmes autrement, automatiser les tâches répétitives et les exécuter sur des clusters et des clouds.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction à PySpark

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 114 révisions

Maîtrisez PySpark pour traiter, analyser et optimiser de grands volumes de données et produire des analyses performantes.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Transformation des données dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 6 012 révisions

Vous apprendrez à (dé)pivoter, transposer, ajouter et joindre des tableaux. Maîtrisez les colonnes personnalisées, le langage M et l’éditeur avancé.

Manipulation des données

3 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.

Développez vos compétences en données avec DataCamp for Mobile

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

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