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.
ou
Cours
Renforcez vos connaissances « Manipulation des séries chronologiques dans R » à laide de données issues détudes de cas réelles.
Probabilités et statistiques
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Data Science pour plusieurs tâches marketing courantes.
Machine learning
Cours
Explorez les règles dassociation dans lanalyse des paniers avec R en analysant les data de vente et en recommandant des films.
Manipulation des données
Cours
Développez vos compétences en finance pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
Finance appliquée
Cours
Découvrez comment exploiter les méthodes destimation bayésiennes pour améliorer vos inférences sur les modèles de régression linéaire.
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à détecter les fraudes à laide des analyses dans R.
Machine learning
Cours
Diagnostiquez, visualisez et traitez les data manquantes à laide de techniques dimputation et de conseils pour améliorer vos résultats.
Manipulation des données
Cours
Apprenez à analyser et à interpréter les données ChIP-seq à laide de Bioconductor en utilisant un ensemble de données sur le cancer humain.
Probabilités et statistiques
Cours
Obtenez une vue d’ensemble de toutes les compétences et outils nécessaires pour exceller en traitement du langage naturel avec R.
Machine learning
Cours
Apprenez à écrire du code évolutif pour travailler avec des données volumineuses dans R à laide des packages bigmemory et iotools.
Développement de logiciels
Cours
Développez vos compétences Shiny tout en créant des applications Shiny ludiques pour des scénarios réels.
Rapports
Cours
Découvrez comment visualiser des données volumineuses dans R à laide de ggplot2 et trelliscopejs.
Visualisation des données
Cours
Apprenez à visualiser et à explorer rapidement les données démographiques du Bureau du recensement des États-Unis à laide des outils tidyverse.
Analyse exploratoire des données
Cours
Apprenez les techniques de réduction de dimensionnalité dans R et maîtrisez la sélection et l’extraction de variables pour vos propres données et modèles.
Machine learning
Cours
Apprenez l’analyse des sentiments en identifiant le langage positif et négatif, l’intention émotionnelle spécifique et en créant des visualisations percutantes.
Machine learning
Cours
In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
Probabilités et statistiques
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à créer des tableaux de bord statiques et interactifs à laide de flexdashboard et shiny.
Rapports
Cours
Ce cours vous montrera comment combiner et fusionner des ensembles de données avec data.table.
Manipulation des données
Cours
Définissez et adaptez des modèles GARCH afin de prévoir la volatilité variable dans le temps et la valeur à risque.
Finance appliquée
Cours
Apprenez les principes fondamentaux de la valorisation des actions.
Finance appliquée
Cours
Extrayez et visualisez les données Twitter, effectuez des analyses de sentiments et de réseaux, et cartographiez vos tweets.
Manipulation des données
Cours
Découvrez comment ajuster les hyperparamètres de votre modèle afin dobtenir les meilleurs résultats prédictifs.
Machine learning
Cours
Utilisez C++ pour améliorer considérablement les performances de votre code R.
Développement de logiciels
Cours
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Développement de logiciels
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles bayésiens plus avancés à laide de RJAGS.
Probabilités et statistiques
Cours
Manipulez des données textuelles, analysez-les et bien plus en maîtrisant les expressions régulières et les distances entre chaînes dans R.
Développement de logiciels
Cours
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilités et statistiques
Cours
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Rapports
Cours
Continuez à apprendre avec purrr pour créer un code itératif robuste, propre et facile à maintenir.
Développement de logiciels
Cours
Prévoir le taux de rotation du personnel et élaborer des stratégies de fidélisation.
Machine learning
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.