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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
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  • Des chapitres courts et digestes

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392 Cours

Cours

Introduction à TensorFlow en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 54 révisions

Apprenez les principes fondamentaux des réseaux neuronaux et comment créer des modèles dapprentissage profond à laide de TensorFlow.

Machine learning

4 heures

Cours

MLOps entièrement automatisé

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 341 révisions

Découvrez larchitecture MLOps, les techniques CI/CD/CM/CT et les modèles dautomatisation pour déployer des systèmes ML efficaces.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction au versionnage des données avec DVC

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 402 révisions

Découvrez Data Version Control pour la gestion des données ML. Maîtrisez la configuration, automatisez les pipelines et évaluez les modèles en toute fluidité.

Machine learning

3 heures

Cours

Applications serverless avec AWS Lambda

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 35 révisions

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 heures

Cours

Nettoyer des données dans des bases PostgreSQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 458 révisions

Apprenez à exploiter vos données brutes et désorganisées stockées dans une base de données PostgreSQL afin den extraire des informations précises.

Préparation des données

4 heures

Cours

Techniques statistiques dans Tableau

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 670 révisions

Améliorez vos compétences en matière de reporting grâce aux fonctions statistiques intégrées de Tableau.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Plan d’expériences en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 350 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez les principes fondamentaux de la conception expérimentale, un élément essentiel de toute analyse de données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Reshaper des données avec tidyr

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 467 révisions

Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Créer des applications web avec Shiny en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 222 révisions

Shiny est un package R pour créer des app web interactives dans R. Votre équipe explore vos data sous forme de dashboards ou visualisations.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Analyse d'images biomédicales en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 237 révisions

Apprenez les fondamentaux de l’exploration, de la manipulation et de la mesure des données d’images biomédicales.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Systèmes multimodaux avec l’API OpenAI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 464 révisions

Développez des systèmes multimodaux à laide des modèles textuels et audio dOpenAI, y compris un Chatbot de support client de bout en bout.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Introduction à AWS Boto en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 217 révisions

Découvrez AWS Boto et apprenez à exploiter la technologie cloud pour optimiser votre flux de données.

Cloud

4 heures

Cours

Principes fondamentaux de PySpark

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 618 révisions

Apprenez à mettre en œuvre la gestion des données distribuées et lapprentissage automatique dans Spark à laide du package PySpark.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Traitement des données en ligne de commande

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 515 révisions

Apprenez des compétences puissantes en ligne de commande pour télécharger, traiter et transformer des données, y compris machine learning pipeline.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Ajustement fin avec Llama 3

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 391 révisions

Optimisez Llama pour des tâches personnalisées grâce à TorchTune et découvrez des techniques doptimisation telles que la quantification.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Analyse des paniers d’achat en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 269 révisions

Règles dassociation dans lanalyse des paniers de consommation avec Python à laide de data dune librairie et en recommandant de films.

Machine learning

4 heures

Cours

Analyse de séries temporelles dans SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 386 révisions

Découvrez comment exploiter les données de date et dheure dans SQL Server pour lanalyse de séries chronologiques.

Manipulation des données

5 heures

Cours

Time Series Analysis in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 90 révisions

Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Transactions et gestion des erreurs dans SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 290 révisions

Apprenez à rédiger des scripts qui détectent et gèrent les erreurs et contrôlent plusieurs opérations simultanées.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 47 révisions

Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.

Cloud

1 heure

Cours

Building AI Agents with Snowflake

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 24 révisions

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Analyse de données bayésienne en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 262 révisions

Découvrez tous les avantages de lanalyse bayésienne des données et appliquez-la à divers cas dutilisation concrets.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

RNA-Seq avec Bioconductor en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 143 révisions

Utilisez l’analyse d’expression différentielle RNA-Seq pour identifier les gènes susceptibles d’être importants dans différentes maladies ou conditions.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction à l’analyse de réseaux en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 223 révisions

Ce cours permet dacquérir les compétences nécessaires pour analyser, visualiser, comprendre les réseaux grâce à la bibliothèque NetworkX.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Apprentissage non supervisé en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 105 révisions

Ce cours propose une introduction au regroupement et à la réduction de dimensionnalité dans R, dans une perspective de machine learning.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à Python dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 147 révisions

Apprenez à utiliser les scripts Python dans Power BI pour préparer les data, les visualiser et calculer les coefficients de corrélation.

Manipulation des données

3 heures

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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