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Cours
Donnez vie à vos Google Sheets en maîtrisant les compétences clés : formules, opérations et références de cellules pour des analyses efficaces.
Préparation 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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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 SQL Server pour maîtriser les manipulations courantes de données et optimiser vos analyses avec ce système puissant.
Développement de logiciels
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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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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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Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.
Machine learning
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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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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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Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles basés sur des arbres et des ensembles pour la régression et la classification en utilisant scikit-learn.
Machine learning
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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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Améliorez vos compétences Excel grâce à des fonctions avancées de référencement, de recherche et de base de données à laide dexercices.
Manipulation des données
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Apprenez les fondamentaux pour instaurer une culture de la donnée solide et durable dans votre organisation.
Datalphabétisation
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Apprenez les rouages des LLM et larchitecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !
Intelligence artificielle
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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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Découvrez comment utiliser Claude avec lAPI Anthropic pour résoudre des problèmes concrets et créer des applications basées sur lIA.
Autre
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Apprenez à créer des pipelines de données fiables et efficaces grâce aux principes d’extraction, transformation et chargement.
Ingénierie des données
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Découvrez des méthodes d’intégration de data externes à des LLM à laide de la Génération à enrichissement contextuel (RAG) avec LangChain.
Intelligence artificielle
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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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Maîtrisez les principes de confidentialité des données et implémentez des processus efficaces pour garantir sécurité et conformité.
Datalphabétisation
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Apprenez quand et comment utiliser les tests d’hypothèse courants en Python : t-tests, tests de proportion et tests du khi-deux.
Probabilités et statistiques
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Développez plus facilement que jamais des applications dIA intelligentes, interactives et fiables grâce à lAPI OpenAI Responses et à GPT-5.
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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LIA générative pour nettoyer les data, corriger les doublons, valeurs nulles et le formatage pour obtenir des datasets cohérents et précis.
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Maîtrisez la technologie cloud AWS grâce à un apprentissage pratique et à des applications concrètes dans lécosystème AWS.
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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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Apprenez à tirer des conclusions de données limitées avec Python et les statistiques, incluant l’échantillonnage aléatoire, stratifié et en grappes.
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Maîtrisez rapidement les bases dExcel : naviguez dans les feuilles de calcul, appliquez des formules, analysez des données et créez vos premiers graphiques.
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Dans ce cours, vous apprendrez à lire des fichiers CSV, XLS et texte dans R à laide doutils tels que readxl et data.table.
Préparation des données
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Explorez CNN, RNN, LSTM et GRU pour modéliser images et données séquentielles avec PyTorch.
Intelligence artificielle
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.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.