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
Combinez du texte, des images, du son et de la vidéo avec les derniers modèles dIA de Hugging Face, et générez de nouvelles images et vidéos.
Intelligence artificielle
Cours
Découvrez l’analyse bayésienne des données, son fonctionnement et pourquoi c’est un outil utile dans votre boîte à outils Data Science.
Probabilités et statistiques
Cours
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine learning
Cours
Découvrez comment utiliser le compte de résultat et le bilan dans Power BI.
Finance appliquée
Cours
Apprenez à créer des visualisations convaincantes et attrayantes qui facilitent la communication efficace des résultats.
Visualisation des données
Cours
Exploitez la puissance de Python et de PuLP pour optimiser les chaînes dapprovisionnement.
Analyse exploratoire des données
Cours
Résolvez des problèmes doptimisation via les bibliothèques SciPy et PuLP de Python, couvrant tous les aspects de loptimisation.
Développement de logiciels
Cours
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Cloud
Cours
Apprenez les principes fondamentaux de lanalyse, de la manipulation et du calcul des dates et heures dans R.
Développement de logiciels
Cours
Créez des équipes d’IA qui collaborent, automatisent les workflows et génèrent du contenu avec CrewAI.
Intelligence artificielle
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à prédire des événements futurs avec la régression linéaire, les modèles additifs généralisés, les forêts aléatoires et xgboost.
Machine learning
Cours
Analysez des données dans le temps grâce à ce cours sur lanalyse des séries dans Power BI. Travaillez avec des datasets et exercez-vous.
Visualisation des données
Cours
Maîtrisez la manipulation des data temporelles via R, limportation, la synthèse, la création de sous-ensembles, via zoo, lubridate et xts.
Manipulation des données
Cours
Azure Security
Cloud
Cours
Apprenez les bases de la probabilité : variables aléatoires, moyenne, variance, distributions de probabilité et probabilités conditionnelles
Probabilités et statistiques
Cours
Apprenez à concevoir et à exécuter vos propres simulations de Monte-Carlo à laide de Python.
Probabilités et statistiques
Cours
Détectez les anomalies dans votre analyse de données et élargissez votre boîte à outils statistiques Python dans ce cours de quatre heures.
Probabilités et statistiques
Cours
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Cloud
Cours
Apprenez à manipuler et analyser des données structurées de manière flexible avec MongoDB.
Ingénierie des données
Cours
Apprenez à charger, transformer et transcrire la parole à partir de fichiers audio bruts dans Python.
Manipulation des données
Cours
Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
Cloud
Cours
Développez votre intuition sur les regroupements hiérarchiques et via k-means, et appliquez-les pour extraire des infos pertinentes.
Machine learning
Cours
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Ingénierie des données
Cours
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilités et statistiques
Cours
Découvrez Amazon Bedrock pour accéder aux modèles de base et créer des apps IA sans gérer l’infrastructure.
Intelligence artificielle
Cours
Découvrez comment créer des visualisations attrayantes de données géospatiales en Python à laide du package geopandas et des cartes folium.
Visualisation des données
Cours
Découvrez les fonctions les plus importantes pour manipuler, traiter et transformer des données dans SQL Server.
Manipulation des données
Cours
Apprenez à concevoir des enquêtes en utilisant des structures courantes, puis visualisez et analysez les résultats.
Probabilités et statistiques
Cours
Découvrez comment concevoir et implémenter des déclencheurs dans SQL Server à laide dexemples concrets.
Développement de logiciels
Cours
Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
Cloud
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 conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.