Cours
Détection de fraude en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 200 révisions
Apprenez à détecter les fraudes à laide de Python.
Machine learning
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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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179 Cours
Cours
Réflexion statistique en Python (Partie 1)
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 115 révisions
Posez les bases dont vous avez besoin pour penser statistiquement et parler le langage de vos données.
Probabilités et statistiques
Cours
Surveiller le Machine Learning en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 396 révisions
Ce cours couvre tous les aspects nécessaires à la création dun système de surveillance de machine learning de base en Python.
Machine learning
Cours
Introduction à la qualité des données avec Great Expectations
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 417 révisions
Assurez la qualité des données dans les workflows de science et dingénierie des données via la bibliothèque Great Expectations de Python.
Ingénierie des données
Cours
Analyse des paniers d’achat en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 284 révisions
Règles dassociation dans lanalyse des paniers de consommation avec Python à laide de data dune librairie et en recommandant de films.
Machine learning
Cours
Régression intermédiaire avec statsmodels en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 603 révisions
Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.
Probabilités et statistiques
Cours
Travailler avec des données géospatiales en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 291 révisions
Ce cours vous montrera comment intégrer des données spatiales dans votre flux de travail Data Science Python.
Manipulation des données
Cours
Analyse de sentiments en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 457 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
Cours
Introduction aux concepts financiers en Python
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 452 révisions
À laide de Python et NumPy, découvrez les concepts financiers les plus fondamentaux.
Finance appliquée
Cours
Introduction à TensorFlow en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 56 révisions
Apprenez les principes fondamentaux des réseaux neuronaux et comment créer des modèles dapprentissage profond à laide de TensorFlow.
Machine learning
Cours
Modèles ARIMA en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 423 révisions
Découvrez les modèles ARIMA en Python et devenez un expert en analyse de séries chronologiques.
Machine learning
Cours
Introduction à l’analyse de réseaux en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 226 révisions
Ce cours permet dacquérir les compétences nécessaires pour analyser, visualiser, comprendre les réseaux grâce à la bibliothèque NetworkX.
Probabilités et statistiques
Cours
Graph RAG avec LangChain et Neo4j
- AvancéNiveau de compétence
- 4.7+
- 116 révisions
Créez des systèmes RAG plus précis et plus fiables avec Graph RAG et hybrid RAG.
Intelligence artificielle
Cours
Modèles multimodaux avec Hugging Face
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 185 révisions
Combinez du texte, des images, du son et de la vidéo avec les derniers modèles dIA de Hugging Face, et générez de nouvelles images et vidéos.
Intelligence artificielle
Cours
Gagner une compétition Kaggle en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 480 révisions
Découvrez comment participer et remporter des compétitions sur Kaggle.
Machine learning
Cours
Introduction à MongoDB en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 388 révisions
Apprenez à manipuler et analyser des données structurées de manière flexible avec MongoDB.
Ingénierie des données
Cours
Analyse d'images biomédicales en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 240 révisions
Apprenez les fondamentaux de l’exploration, de la manipulation et de la mesure des données d’images biomédicales.
Manipulation des données
Cours
Analyse de données bayésienne en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 266 révisions
Découvrez tous les avantages de lanalyse bayésienne des données et appliquez-la à divers cas dutilisation concrets.
Probabilités et statistiques
Cours
Étude de cas : développer un logiciel en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.7+
- 307 révisions
Créez des applications concrètes avec Python : entraînement à la POO et aux principes d’ingénierie logicielle pour un code propre et maintenable.
Développement de logiciels
Cours
Créer des agents d’IA avec CrewAI
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 108 révisions
Créez des équipes d’IA qui collaborent, automatisent les workflows et génèrent du contenu avec CrewAI.
Intelligence artificielle
Cours
Introduction à l’optimisation en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 206 révisions
Résolvez des problèmes doptimisation via les bibliothèques SciPy et PuLP de Python, couvrant tous les aspects de loptimisation.
Développement de logiciels
Cours
Machine Learning pour la finance en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 220 révisions
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine learning
Cours
Analyse de la chaîne d’approvisionnement en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 97 révisions
Exploitez la puissance de Python et de PuLP pour optimiser les chaînes dapprovisionnement.
Analyse exploratoire des données
Cours
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- AvancéNiveau de compétence
- 4.7+
- 322 révisions
Découvrez comment créer des modèles GenAI qui reflètent les valeurs humaines tout en acquérant une expérience pratique avec des LLM avancés.
Intelligence artificielle
Cours
Simulations de Monte Carlo en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 171 révisions
Apprenez à concevoir et à exécuter vos propres simulations de Monte-Carlo à laide de Python.
Probabilités et statistiques
Cours
Améliorer vos visualisations de données en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 317 révisions
Apprenez à créer des visualisations convaincantes et attrayantes qui facilitent la communication efficace des résultats.
Visualisation des données
Cours
Introduction à l’analytique prédictive en Python
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 239 révisions
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser et à présenter des modèles de régression logistique pour établir des prévisions.
Machine learning
Cours
Détection d’anomalies en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 181 révisions
Détectez les anomalies dans votre analyse de données et élargissez votre boîte à outils statistiques Python dans ce cours de quatre heures.
Probabilités et statistiques
Cours
Visualiser des données géospatiales en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 355 révisions
Découvrez comment créer des visualisations attrayantes de données géospatiales en Python à laide du package geopandas et des cartes folium.
Visualisation des données
Cours
Créer des workflows agentiques avec LlamaIndex
- AvancéNiveau de compétence
- 4.7+
- 72 révisions
Créez des flux de travail basés sur lintelligence artificielle capables de planifier, rechercher, mémoriser et collaborer à laide de LlamaIndex.
Intelligence artificielle
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.
Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.