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Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et exploiter des données non étiquetées avec scikit-learn et scipy pour en tirer des insights.
Machine learning
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Créez des visualisations impactantes et esthétiques avec ggplot2 en maîtrisant la grammaire des graphiques.
Visualisation des données
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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.
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Perfectionnez vos compétences en narration avec les données et découvrez comment raconter des histoires qui inspirent le changement.
Datalphabétisation
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Découvrez la modularité, la documentation et les tests automatisés pour résoudre de manière fiable les problèmes liés à la data science.
Développement de logiciels
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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
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Maîtrisez LLMOps : de l’idéation au déploiement, comprenez le cycle de vie, les défis et appliquez-les à vos applications.
Intelligence artificielle
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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 compétences en importation de données Python et apprenez à manipuler des données web et API.
Préparation des données
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Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.
Probabilités et statistiques
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Maîtrisez GitHub Copilot pour comprendre, écrire et affiner votre code grâce au contexte, à la personnalisation et à des fonctionnalités intelligentes.
Intelligence artificielle
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Maîtrisez n8n et créez des workflows automatisés avec déclencheurs, logique, API et IA, sans coder !
Intelligence artificielle
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Entrez dans le monde dynamique de la modélisation des données avec Snowflake.
Ingénierie 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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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
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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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Découvrez larchitecture des modèles GPT et maîtrisez la création avancée de prompts afin de libérer tout le potentiel de chatGPT.
Intelligence artificielle
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Apprenez à transformer des questions business en problématiques analytiques pertinentes et à choisir les solutions adaptées.
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Entrez dans le monde dAlteryx Designer et apprenez à naviguer dans loutil pour charger, préparer et agréger des données.
Préparation des données
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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
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Apprenez les fondamentaux pour instaurer une culture de la donnée solide et durable dans votre organisation.
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Les expressions d’analyse de données (DAX) vous aident à booster vos compétences Power BI en créant des fonctions personnalisées.
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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.
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Ce cours présente dbt pour la modélisation de données, la transformation, le test et la création de documentation.
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Maîtriser la modélisation des données dans Power BI.
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Unlock the power of ChatGPT with better prompts, accurate responses, and safe AI use. Improve efficiency and get the most from AI conversations!
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Découvrez la puissance de Microsoft Azure et des logiciels de cloud computing pour vous aider à améliorer vos compétences en ingénierie des données.
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Débloquez des applications dIA plus avancées, comme la recherche sémantique et les moteurs de recommandation, en utilisant le modèle dintégration dOpenAI !
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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.
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Apprenez SQL Server pour maîtriser les manipulations courantes de données et optimiser vos analyses avec ce système puissant.
Développement de logiciels
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.
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