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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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775 Cours

Cours

Analyzing Data in Tableau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 827 révisions

Améliorez vos compétences avec Tableau grâce à des analyses et des visualisations avancées.

Visualisation des données

8 heures

Cours

Deep learning intermédiaire avec PyTorch

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 326 révisions

Explorez CNN, RNN, LSTM et GRU pour modéliser images et données séquentielles avec PyTorch.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Travailler avec l’API OpenAI Responses

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 481 révisions

Développez plus facilement que jamais des applications dIA intelligentes, interactives et fiables grâce à lAPI OpenAI Responses et à GPT-5.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Connexions de données dans Power BI

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 827 révisions

Découvrez les différentes méthodes pour améliorer vos compétences en matière dimportation de données Power BI.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Introduction à la régression avec statsmodels en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 105 révisions

Déployez l’analyse de régression avec statsmodels en Python pour prédire les prix immobiliers et le taux de clics sur des publicités.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction à Databricks SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 874 révisions

Apprenez à utiliser Databricks SQL pour lingénierie des données, lanalyse et les flux de données en temps réel dans larchitecture Lakehouse.

Ingénierie des données

3 heures

Cours

Créer des applications d'IA avec Pinecone

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 247 révisions

Découvrez comment la base de données vectorielle Pinecone révolutionne le développement dapplications dIA.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction à FastAPI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 711 révisions

Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Modélisation financière dans Excel

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 135 révisions

Apprenez la modélisation financière sur Excel, y compris les flux de trésorerie, lanalyse de scénarios, la valeur temporelle et la budgétisation du capital.

Finance appliquée

3 heures

Cours

Introduction à la qualité des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 525 révisions

Découvrez les bases de la qualité des données et apprenez les concepts, dimensions et techniques clés pour l’évaluer et l’améliorer.

Gestion des données

2 heures

Cours

Tests d'hypothèses en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 771 révisions

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

4 heures

Cours

L’échantillonnage en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 995 révisions

Apprenez à tirer des conclusions de données limitées avec Python et les statistiques, incluant l’échantillonnage aléatoire, stratifié et en grappes.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Systèmes multi‑agents avec LangGraph

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 768 révisions

Créez des systèmes multi-agents puissants avec LangGraph et ses patterns de conception émergents.

Intelligence artificielle

2 heures 45 min

Cours

Analyse des tendances dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 572 révisions

Améliorez vos rapports grâce à des techniques d’analyse des tendances : séries chronologiques, arbres de décomposition et facteurs clés.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Coder en mode Vibe avec Replit

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 906 révisions

Apprenez le vibe coding avec Replit. Créez des applications comme un clone de Typeform et maîtrisez la sécurisation et le déploiement d’applications Replit.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Java intermédiaire

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 346 révisions

Apprenez à écrire un code Java plus propre et plus intelligent à laide de méthodes, de flux de contrôle et de boucles.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Microsoft Copilot dans PowerPoint

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 408 révisions

Créez des présentations PowerPoint avec Microsoft Copilot. Transformez des documents en diapositives, générez des visuels et des notes du présentateur.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Conception de rapports dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 3 203 révisions

Continuez dans la visualisation et apprenez des techniques pour intégrer les mesures DAX et la divulgation progressive dans vos rapports.

Visualisation des données

3 heures

Cours

Stratégie IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 233 révisions

Alliez données, IA et objectifs métier pour bâtir une stratégie IA évolutive et performante.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction to Subagents

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 473 révisions

Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Introduction à Microsoft Fabric

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 159 révisions

Afin de mieux appréhender les principaux cas dutilisation de Fabric, découvrez divers outils dans le cadre des sept expériences Fabric.

Autre

4 heures

Cours

Natural Language Processing (NLP) in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 895 révisions

Maîtrisez l’analyse de texte : prétraitement, techniques NLP et modèles transformeurs avancés.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Sécurité de l’IA et gestion des risques

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 479 révisions

Initiez-vous à la sécurité de l’IA pour protéger vos systèmes et atténuer les risques prioritaires.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Déployer et maintenir des ressources dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 460 révisions

Apprenez à déployer et maintenir des assets dans Power BI. Vous maîtriserez l’interface du Power BI Service et ses éléments clés, comme les espaces de travail.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Concepts de conteneurisation et de virtualisation

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 821 révisions

Apprenez les fondamentaux des machines virtuelles, des conteneurs, de Docker et de Kubernetes. Comprenez les différences pour vous lancer.

Développement de logiciels

2 heures

Cours

Concepts de conception de tableaux de bord

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 185 révisions

Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.

Visualisation des données

2 heures

Cours

Large Language Models for Business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 503 révisions

Découvrez les grands modèles de langage (LLM) et leur impact sur le monde des affaires.

Intelligence artificielle

1 heure

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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