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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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731 Cours

Cours

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 765 révisions

Apprenez à créer des visualisations percutantes et élégantes en Python avec la bibliothèque Seaborn.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Apprentissage non supervisé en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 098 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

Introduction à la culture des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 6 227 révisions

Apprenez les fondamentaux pour instaurer une culture de la donnée solide et durable dans votre organisation.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Introduction à Java

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 009 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

Introduction à Tidyverse

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 122 révisions

Commencez à explorer et à visualiser vos propres données avec tidyverse, une collection puissante et populaire doutils de science des données au sein de R.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Principes clés du Data Storytelling

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 972 révisions

Perfectionnez vos compétences en narration avec les données et découvrez comment raconter des histoires qui inspirent le changement.

Datalphabétisation

2 heures

Cours

R niveau intermédiaire

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 961 révisions

Poursuivez votre parcours pour devenir un ninja de R en vous familiarisant avec les instructions conditionnelles, les boucles et les fonctions vectorielles.

Développement de logiciels

6 heures

Cours

Introduction à ChatGPT

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 5 358 révisions

Unlock the power of ChatGPT with better prompts, accurate responses, and safe AI use. Improve efficiency and get the most from AI conversations!

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Claude 101

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 414 révisions

Learn how to use Claude for everyday work tasks, understand core features, and explore resources for more advanced learning on other topics.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Introduction à l'importation de données en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 389 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

Visualisation de données avec Excel

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 138 révisions

Apprenez à créer des visualisations efficaces dans Excel et à appliquer les bonnes pratiques pour concevoir des tableaux de bord clairs.

Visualisation des données

3 heures

Cours

Structures de données et algorithmes en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 158 révisions

Explorez les structures de données (listes chaînées, piles, files, tables de hachage, graphes) et maîtrisez les algorithmes de recherche et tri.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction à Snowflake SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 5 363 révisions

Ce cours vous emmènera de larchitecture fondamentale de Snowflake à la maîtrise des techniques avancées de SnowSQL.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

Introduction à PySpark

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 554 révisions

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

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction aux API en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 874 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

Formuler des questions analytiques

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 744 révisions

Apprenez à transformer des questions business en problématiques analytiques pertinentes et à choisir les solutions adaptées.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Software Development with Claude Code

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 250 révisions

Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Concepts d’AWS

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 618 révisions

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

Cloud

2 heures

Cours

Introduction aux fonctions en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 260 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

Boîte à outils Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 239 révisions

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

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Importation intermédiaire de données en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 944 révisions

Améliorez vos compétences en importation de données Python et apprenez à manipuler des données web et API.

Préparation des données

2 heures

Cours

Introduction à Power Query dans Excel

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 276 révisions

Explorez Excel Power Query pour une transformation et un nettoyage avancés des données afin daméliorer votre prise de décision et votre analyse.

Préparation des données

3 heures

Cours

ChatGPT niveau intermédiaire

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 925 révisions

Découvrez larchitecture des modèles GPT et maîtrisez la création avancée de prompts afin de libérer tout le potentiel de chatGPT.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Nettoyage des données en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 4 769 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

Transformation des données dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 5 071 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

Cours

Présentation de Docker

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 639 révisions

Découvrez Docker et son importance dans la boîte à outils du professionnel des données. Découvrez les conteneurs Docker, les images et bien plus encore.

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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