Cours
Gemini in Gmail
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 408 révisions
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
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.
ou
Cours
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez la manipulation de chaînes et maîtrisez l’utilisation des expressions régulières.
Développement de logiciels
Cours
Posez des questions sur les données en anglais courant avec Databricks Genie - créez des espaces, peaufinez le langage métier et surveillez la qualité.
Ingénierie des données
Cours
Ce cours couvre les principes, léthique de lIA et les compétences pratiques pour garantir une utilisation responsable des données.
Datalphabétisation
Cours
Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
Visualisation des données
Cours
Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Intelligence artificielle
Cours
Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.
Ingénierie des données
Cours
Maîtrisez Azure Management et Governance avec notre cours complet, idéal pour les professionnels des données en quête d’expertise cloud.
Cloud
Cours
Découvrez comment les analystes marketing utilisent les données pour comprendre les clients et stimuler la croissance de lentreprise.
Leadership
Cours
Apprenez les structures de data telles que les listes et les dataframes, et appliquez ces connaissances à des exemples financiers.
Finance appliquée
Cours
Maîtrisez les techniques de manipulation et danalyse des données telles que les instructions CASE, les sous-requêtes et les CTE dans Snowflake.
Manipulation des données
Cours
Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.
Intelligence artificielle
Cours
Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Gestion des données
Cours
Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
Intelligence artificielle
Cours
Ce cours offre un aperçu des opportunités et des défis auxquels les entreprises sont confrontées dans leur parcours de transformation numérique.
Cloud
Cours
Améliorez vos compétences en R en apprenant à écrire des fonctions efficaces et réutilisables.
Développement de logiciels
Cours
Développez vos compétences en pandas et répondez à des questions de marketing en fusionnant, découpant, visualisant et plus encore.
Analyse exploratoire des données
Cours
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
Cours
Maîtrisez l’IA pour le marketing afin de planifier des campagnes plus intelligentes, créer du contenu de qualité et créer des agents IA personnalisés.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez la validation des données Excel pour améliorer la précision, créer des listes déroulantes et gérer les stocks et les commandes en toute confiance.
Gestion des données
Cours
Créez des visualisations et des tableaux de bord dynamiques avec Databricks, transformant ainsi les données brutes en informations claires et exploitables.
Visualisation des données
Cours
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
Cours
Renforcez vos compétences avec Oracle SQL, notamment les bases du SQL, lagrégation, la combinaison et la personnalisation des données.
Manipulation des données
Cours
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Ingénierie des données
Cours
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Intelligence artificielle
Cours
Découvrez comment créer des tableaux croisés dynamiques et organiser rapidement des milliers de points de données en quelques clics seulement.
Manipulation des données
Cours
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
Cours
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
Cours
Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
Manipulation des données
Cours
Intégrez des data dans Microsoft Fabric : pipelines, flux de data, raccourcis, modèles sémantiques, sécurité et actualisation des modèles.
Autre
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.