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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 ggplot2

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 470 révisions

Créez des visualisations impactantes et esthétiques avec ggplot2 en maîtrisant la grammaire des graphiques.

Visualisation des données

4 heures

Cours

IA pratique avec Google Gemini et NotebookLM

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 927 révisions

Maîtrisez Gemini et NotebookLM pour automatiser les tâches, augmenter la productivité et travailler plus efficacement dans lécosystème IA de Google.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Concepts de communication des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 5 339 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

Introduction à Alteryx

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 321 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

Pratiques responsables en matière d'IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 363 révisions

Maîtrisez l’IA responsable : cas pratiques et interactivité pour un apprentissage concret.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Implémentation IA en entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 988 révisions

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

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Introduction aux statistiques en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 034 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 la protection des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 001 révisions

Maîtrisez les principes de confidentialité des données et implémentez des processus efficaces pour garantir sécurité et conformité.

Datalphabétisation

2 heures

Cours

Introduction au shell

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 478 révisions

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

4 heures

Cours

Fonctions DAX dans Power BI

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 478 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

Concepts d'entreposage de données

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 711 révisions

Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les principes fondamentaux du stockage de données.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Principes d’ingénierie logicielle en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 693 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

Introduction à dbt

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 405 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 Python pour la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 451 révisions

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Concepts LLMOps

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 704 révisions

Learn about LLMOps from ideation to deployment, gain insights into the lifecycle and challenges, and learn how to apply these concepts to your applications.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Introduction à la régression dans R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 437 révisions

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

4 heures

Cours

Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 738 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

Introduction à la programmation orientée objet en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 483 révisions

Découvrez les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet (POO), en construisant des classes et des objets personnalisés !

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Manipulation de données avec dplyr

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 695 révisions

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

Manipulation des données

4 heures

Cours

Introduction aux LLM en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 704 révisions

Apprenez les rouages des LLM et larchitecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Concepts MLOps

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 581 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

Comprendre Microsoft Azure

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 397 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

DAX intermédiaire dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 908 révisions

Découvrez un large éventail de calculs DAX et maîtrisez leur utilisation dans Microsoft Power BI pour des analyses puissantes.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Introduction à la Data Science en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 470 révisions

Dive into data science using Python and learn how to effectively analyze and visualize your data. No coding experience or skills needed.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Retrieval Augmented Generation (RAG) avec LangChain

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 784 révisions

Découvrez des méthodes d’intégration de data externes à des LLM à laide de la Génération à enrichissement contextuel (RAG) avec LangChain.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Développement logiciel avec GitHub Copilot

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 776 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

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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