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
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.Cours
Apprenez à tirer des conclusions de données limitées avec Python et les statistiques, incluant l’échantillonnage aléatoire, stratifié et en grappes.
Probabilités et statistiques
Cours
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
Cours
Apprenez à utiliser des techniques graphiques et numériques pour commencer à découvrir la structure de vos données.
Analyse exploratoire des données
Cours
Apprenez à créer des classes et à exploiter héritage et polymorphisme pour écrire un code plus réutilisable et optimisé.
Développement de logiciels
Cours
Apprenez les bases du travail avec les big data avec PySpark.
Ingénierie des données
Cours
Maîtrisez GitHub Copilot pour comprendre, écrire et affiner votre code grâce au contexte, à la personnalisation et à des fonctionnalités intelligentes.
Intelligence artificielle
Cours
Maîtrisez la gestion des dates et heures en Python.
Développement de logiciels
Cours
Entrez dans le monde dynamique de la modélisation des données avec Snowflake.
Ingénierie des données
Cours
Améliorez vos compétences GitHub grâce à notre cours intermédiaire sur les projets GitHub, ladministration et les fonctionnalités de sécurité avancées.
Développement de logiciels
Cours
Améliorez vos compétences en codage grâce à lIA : guidez votre assistant de codage pour quil écrive, teste et documente efficacement le code.
Intelligence artificielle
Cours
Apprenez à utiliser Databricks SQL pour lingénierie des données, lanalyse et les flux de données en temps réel dans larchitecture Lakehouse.
Ingénierie des données
Cours
Apprenez à combiner des données provenant de plusieurs tables afin de répondre à des questions plus complexes avec dplyr.
Manipulation des données
Cours
Découvrez les composants clés des agents LangChain et créez vos propres agents de chat personnalisés.
Intelligence artificielle
Cours
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
Cours
Découvrez l’ingénierie des données dans un format condensé : ETL, cloud computing et outils clés au programme.
Ingénierie des données
Cours
Découvrez comment devenir un défenseur des données et assurer leur sécurité grâce à ce cours interactif adapté aux débutants.
Gestion des données
Cours
Apprenez à utiliser les tests d’hypothèse dans R : tests t, tests de proportion et tests du chi carré, et à savoir quand les appliquer.
Probabilités et statistiques
Cours
Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
Manipulation des données
Cours
Comprenez les principes fondamentaux du Machine Learning et son application dans le monde des affaires.
Machine learning
Cours
Apprenez à récupérer et à analyser des informations provenant dinternet à laide de la bibliothèque Python scrapy.
Préparation des données
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux du traitement des données chronologiques.
Manipulation des données
Cours
Découvrez les composants clés de larchitecture de données moderne, de lingestion et du service à la gouvernance et à lorchestration.
Ingénierie des données
Cours
Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
Manipulation des données
Cours
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
Cours
Apprenez à traiter, transformer et manipuler les images à votre convenance.
Machine learning
Cours
Optimisez les flux de data science et ingénierie (fusions, optimisation de projets à grande échelle) avec les fonctions avancées de Git.
Développement de logiciels
Cours
Appliquez PyTorch aux images : détection d’objets et segmentation par deep learning.
Intelligence artificielle
Cours
Renforcez vos compétences en Python pour la finance en apprenant à utiliser datetime, if, les DataFrame et bien plus encore.
Finance appliquée
Cours
Commencez à utiliser Sigma. Découvrez comment créer et personnaliser des tableaux de bord simples et interactifs pour des analyses en temps réel.
Manipulation des données
Cours
Apprenez le langage SQL avec lIA en rédigeant des invites, en générant des requêtes et en analysant des données afin de résoudre des problèmes concrets.
Manipulation des données
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.