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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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775 Cours

Cours

Gouvernance de l'IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 407 révisions

Gouvernance de l’IA avec Collibra : concevez, intégrez et déployez une IA responsable via outils, cadres et MLOps.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Structures de données et algorithmes en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 306 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

Concepts de communication des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 5 971 révisions

Personne n’aime les feuilles de calcul ! Donnez vie à vos données, améliorez vos présentations et transformez les données techniques en insights exploitables.

Datalphabétisation

3 heures

Cours

Transformation des données dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 5 677 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

Manipulation de données avec dplyr

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 763 révisions

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

Manipulation des données

4 heures

Cours

Principes de génie logiciel en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 812 révisions

Découvrez la modularité, la documentation et les tests automatisés pour résoudre de manière fiable les problèmes liés à la data science.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Concepts de LLMOps

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 317 révisions

Maîtrisez LLMOps : de l’idéation au déploiement, comprenez le cycle de vie, les défis et appliquez-les à vos applications.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Importation intermédiaire de données en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 046 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 aux statistiques en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 179 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 à Docker

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 917 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

Cours

Implémentation IA en entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 5 439 révisions

Créez de la valeur avec lIA : identifiez opportunités, réalisez des POC et élaborez votre stratégie.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Développement logiciel avec GitHub Copilot

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 403 révisions

Maîtrisez GitHub Copilot pour comprendre, écrire et affiner votre code grâce au contexte, à la personnalisation et à des fonctionnalités intelligentes.

Intelligence artificielle

1 heure 30 min

Cours

ChatGPT niveau intermédiaire

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 388 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

Formuler des questions analytiques

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 108 révisions

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

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Introduction à Alteryx

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 589 révisions

Entrez dans le monde dAlteryx Designer et apprenez à naviguer dans loutil pour charger, préparer et agréger des données.

Préparation des données

2 heures

Cours

Claude Code in Action

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 241 révisions

Trust Claude Code with work you dont watch: steer long sessions, enforce rules with hooks, hand jobs off with routines and GitHub, and verify what comes back.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction à la culture des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 6 599 révisions

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

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Fonctions DAX dans Power BI

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 5 032 révisions

Les expressions d’analyse de données (DAX) vous aident à booster vos compétences Power BI en créant des fonctions personnalisées.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Prise de décision basée sur des données en SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 829 révisions

Analysez un tableau SQL et communiquez des insights clairs et impactants à la direction pour mieux orienter la prise de décision.

Datalphabétisation

4 heures

Cours

Introduction à dbt

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 753 révisions

Ce cours présente dbt pour la modélisation de données, la transformation, le test et la création de documentation.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction à ChatGPT

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 5 703 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

Comprendre Microsoft Azure

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 683 révisions

Découvrez la puissance de Microsoft Azure et des logiciels de cloud computing pour vous aider à améliorer vos compétences en ingénierie des données.

Cloud

3 heures

Cours

Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 279 révisions

Débloquez des applications dIA plus avancées, comme la recherche sémantique et les moteurs de recommandation, en utilisant le modèle dintégration dOpenAI !

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Concepts MLOps

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 922 révisions

Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.

Machine learning

2 heures

Cours

Introduction à SQL Server

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 438 révisions

Apprenez SQL Server pour maîtriser les manipulations courantes de données et optimiser vos analyses avec ce système puissant.

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.

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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