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Working with Microsoft Copilot
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Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
Intelligence artificielle
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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Intelligence artificielle
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Découvrez comment utiliser Claude avec lAPI Anthropic pour résoudre des problèmes concrets et créer des applications basées sur lIA.
Intelligence artificielle
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Maîtrisez Gemini et NotebookLM pour automatiser les tâches, augmenter la productivité et travailler plus efficacement dans lécosystème IA de Google.
Intelligence artificielle
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Créez de la valeur avec lIA : identifiez opportunités, réalisez des POC et élaborez votre stratégie.
Intelligence artificielle
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Personne n’aime les feuilles de calcul ! Donnez vie à vos données, améliorez vos présentations et transformez les données techniques en insights exploitables.
Datalphabétisation
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Créez des rapports puissants avec l’AED de Power BI pour révéler rapidement des insights et booster la valeur business.
Analyse exploratoire des données
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Mettez vos compétences en pratique avec Power BI pour importer, analyser et visualiser des données RH de manière percutante.
Manipulation des données
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Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les principes fondamentaux du stockage de données.
Ingénierie des données
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Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Visualisation des données
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Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Finance appliquée
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Apprenez à transformer des questions business en problématiques analytiques pertinentes et à choisir les solutions adaptées.
Datalphabétisation
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Prévoir les prix immobiliers et le taux de clics publicitaires en mettant en œuvre, analysant et interprétant lanalyse de régression via R.
Probabilités et statistiques
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The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.
Développement de logiciels
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Ce cours présente dbt pour la modélisation de données, la transformation, le test et la création de documentation.
Ingénierie des données
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Découvrez les différentes méthodes pour améliorer vos compétences en matière dimportation de données Power BI.
Manipulation des données
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Explorez les structures de données (listes chaînées, piles, files, tables de hachage, graphes) et maîtrisez les algorithmes de recherche et tri.
Développement de logiciels
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Améliorez vos rapports grâce à des techniques d’analyse des tendances : séries chronologiques, arbres de décomposition et facteurs clés.
Manipulation des données
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Vous analyserez un jeu de données d’une entreprise fictive, Databel, dans Excel, pour comprendre les raisons de la perte de clients.
Rapports
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Continuez dans la visualisation et apprenez des techniques pour intégrer les mesures DAX et la divulgation progressive dans vos rapports.
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Développement de logiciels
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Intelligence artificielle
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Améliorez vos compétences avec Tableau grâce à des analyses et des visualisations avancées.
Visualisation des données
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Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
Manipulation des données
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Préparation des données
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Cloud
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Découvrez les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet (POO), en construisant des classes et des objets personnalisés !
Développement de logiciels
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Apprenez à écrire un code efficace, rapide et optimisé dans l’utilisation des ressources pour éviter les surcoûts inutiles.
Développement de logiciels
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Analysez un tableau SQL et communiquez des insights clairs et impactants à la direction pour mieux orienter la prise de décision.
Datalphabétisation
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Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.
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.