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Passez à une approche MLOps, pour entraîner, documenter, maintenir et faire évoluer vos modèles de machine learning au maximum de leur potentiel.
Machine learning
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Apprenez à concevoir des visualisations et des rapports Power BI en tenant compte des utilisateurs.
Visualisation des données
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Ce cours constitue une introduction à lalgèbre linéaire, lun des domaines mathématiques les plus importants qui sous-tendent la science des données.
Probabilités et statistiques
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Dans ce cours, les étudiants apprendront à rédiger des requêtes à la fois efficaces et faciles à lire et à comprendre.
Développement de logiciels
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Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Ingénierie des données
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Découvrez comment structurer vos requêtes PostgreSQL afin quelles sexécutent en un temps record.
Développement de logiciels
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Maîtrisez la programmation SQL Server en apprenant à créer, mettre à jour et exécuter des fonctions et des procédures stockées.
Développement de logiciels
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R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.
Rapports
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Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.
Intelligence artificielle
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Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.
Probabilités et statistiques
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Comprenez le concept de réduction de la dimensionnalité de vos données et maîtrisez les techniques permettant dy parvenir dans Python.
Machine learning
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Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.
Manipulation des données
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Découvrez comment exploiter les données de date et dheure dans SQL Server pour lanalyse de séries chronologiques.
Manipulation des données
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Apprenez à optimiser, mettre à l’échelle et tester des pipelines de données Polars pour des performances prêtes pour la production.
Manipulation des données
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Dans ce cours, vous apprendrez les fondamentaux des bases de données relationnelles et comment interagir avec elles.
Manipulation des données
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Maîtrisez les types de données et fonctions Snowflake pour manipuler texte, nombres, dates et créer des fonctions personnalisées et des tables croisées.
Manipulation des données
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Surveillez les modèles machine learning en production : dérive des données et des concepts, et méthodes pour limiter la dégradation du modèle.
Machine learning
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Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
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Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
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Apprenez à rédiger des scripts qui détectent et gèrent les erreurs et contrôlent plusieurs opérations simultanées.
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Utilisez les outils de visualisation sophistiqués de Seaborn pour créer facilement des visualisations belles et informatives.
Visualisation des données
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Découvrez les fonctions les plus importantes pour manipuler, traiter et transformer des données dans SQL Server.
Manipulation des données
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Posez les bases dont vous avez besoin pour penser statistiquement et parler le langage de vos données.
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Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
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Maîtrisez les opérations spaCy, formez des modèles de langage naturel. Extrayez des info de data non structurées et identifiez des modèles.
Machine learning
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Découvrez larchitecture MLOps, les techniques CI/CD/CM/CT et les modèles dautomatisation pour déployer des systèmes ML efficaces.
Machine learning
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Vous utiliserez des techniques de gestion des revenus nets dans Excel pour une entreprise de biens de consommation courante.
Finance appliquée
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Apprenez les techniques permettant dextraire des informations utiles à partir de textes et de les traiter dans un format adapté à lapprentissage automatique.
Machine learning
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Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.
Cloud
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Découvrez les techniques doptimisation automatique des hyperparamètres en Python, notamment Grid, Random et Informed Search.
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.
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