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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
  • Gagnez en expérience pratique
  • Des chapitres courts et digestes

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727 Cours

Cours

Deep Learning pour l’image avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 725 révisions

Appliquez PyTorch aux images : détection d’objets et segmentation par deep learning.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Machine Learning pour le business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 645 révisions

Comprenez les principes fondamentaux du Machine Learning et son application dans le monde des affaires.

Machine learning

2 heures

Cours

Power Pivot dans Excel

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 400 révisions

Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Git avancé

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 019 révisions

Optimisez les flux de data science et ingénierie (fusions, optimisation de projets à grande échelle) avec les fonctions avancées de Git.

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Introduction à Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 420 révisions

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

2 heures

Cours

Architecture de Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 109 révisions

Maîtrisez l’architecture à trois couches de Snowflake et construisez le modèle mental nécessaire pour travailler efficacement dans Snowflake.

3 heures

Cours

Travailler avec Llama 3

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 070 révisions

Découvrez les dernières techniques pour exécuter Llama LLM localement et lintégrer à votre pile.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Analyse financière dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 496 révisions

Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.

Finance appliquée

6 heures

Cours

Préparation des données avec Alteryx

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 060 révisions

Maîtrisez la préparation, le nettoyage et lanalyse des données de référence dans Alteryx Designer, que vous soyez un analyste débutant ou expérimenté.

Préparation des données

3 heures

Cours

Analyse exploratoire des données en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 203 révisions

Apprenez à utiliser des techniques graphiques et numériques pour commencer à découvrir la structure de vos données.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

Programmation orientée objet en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 750 révisions

Apprenez à créer des classes et à exploiter héritage et polymorphisme pour écrire un code plus réutilisable et optimisé.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction aux tests en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 265 révisions

Maîtrisez les tests Python : apprenez des méthodes, créez des vérifications et assurez-vous dun code sans erreur avec pytest et unittest.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Comprendre Excel

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 215 révisions

Maîtrisez rapidement les bases dExcel : naviguez dans les feuilles de calcul, appliquez des formules, analysez des données et créez vos premiers graphiques.

Manipulation des données

1 heure

Cours

Introduction à la programmation orientée objet en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 042 révisions

Apprenez les concepts clés de la programmation orientée objet, des classes et objets de base jusquà lhéritage et le polymorphisme.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction au data engineering

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 806 révisions

Découvrez l’ingénierie des données dans un format condensé : ETL, cloud computing et outils clés au programme.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Power Query intermédiaire dans Excel

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 052 révisions

Maîtrisez la transformation des données : ce cours intermédiaire approfondit vos bases Power Query dans Excel et vous fait passer au niveau supérieur

Préparation des données

4 heures

Cours

Introduction à Microsoft Fabric

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 922 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

Ingestion de données simplifiée avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 769 révisions

Apprenez à acquérir des data à partir de formats de fichiers courants tels que CSV, les feuilles de calcul, JSON, SQL et les API.

Préparation des données

4 heures

Cours

Régression intermédiaire en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 765 révisions

Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Comprendre la loi de l’UE sur l’IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 102 révisions

Ne laissez pas lIA faire la loi ! Comprenez les obligations, les risques et les exigences de la loi sur lIA de l’UE.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Monétiser l’intelligence artificielle

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 867 révisions

Explorez les stratégies de monétisation de l’IA et des données, créez des infrastructures éthiques et alignez vos produits aux objectifs business.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Introduction à l'éthique des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 403 révisions

Ce cours couvre les principes, léthique de lIA et les compétences pratiques pour garantir une utilisation responsable des données.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Introduction à SQL avec l’IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 541 révisions

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

3 heures

Cours

Classifieurs linéaires en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 326 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez les détails des classificateurs linéaires tels que la régression logistique et les SVM.

Machine learning

4 heures

Cours

Deep Learning pour le texte avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 740 révisions

Découvrez l’apprentissage profond pour le traitement de texte avec PyTorch, le traitement du langage naturel et la génération de texte.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Introduction to Agent Skills

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 130 révisions

Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

Intelligence artificielle

2 heures 30 min

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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