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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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349 Cours

Cours

Introduction aux états financiers dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 288 révisions

Découvrez comment utiliser le compte de résultat et le bilan dans Power BI.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Gérer les données manquantes en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 178 révisions

Apprenez à identifier, analyser, supprimer et imputer les données manquantes dans Python.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Analyse de données bayésienne en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 253 révisions

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

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Serverless Applications with AWS Lambda

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 30 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

Détection d’anomalies en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 175 révisions

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

4 heures

Cours

Analyse des paniers d’achat en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 261 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

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 208 révisions

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Transactions et gestion des erreurs dans SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 268 révisions

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

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse e-commerce avec Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 199 révisions

En e-commerce, c’est essentiel de vendre efficacement. Analysez les data dune entreprise darticles pour animaux à laide de Power BI.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Simulations de Monte Carlo en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 156 révisions

Apprenez à concevoir et à exécuter vos propres simulations de Monte-Carlo à laide de Python.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Time Series Analysis in SQL Server

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 362 révisions

Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis

Manipulation des données

5 heures

Cours

Introduction à l’analyse de réseaux en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 211 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

Building AI Agents with CrewAI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 82 révisions

Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Supply Chain Analytics in Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 88 révisions

Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

L'IA pour les data analysts

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 20 révisions

Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Introduction à Python dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 143 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

Cours

Analyzing Survey Data in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 212 révisions

Apprenez à concevoir des enquêtes en utilisant des structures courantes, puis visualisez et analysez les résultats.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Modélisation financière dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 266 révisions

Apprenez la modélisation commerciale, les flux de trésorerie, investissements, rentes, amortissement des prêts via Google Sheets.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Travailler avec les dates et heures en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 92 révisions

Apprenez les principes fondamentaux de lanalyse, de la manipulation et du calcul des dates et heures dans R.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Analyse des séries temporelles dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 256 révisions

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

5 heures

Cours

Modèles multimodaux avec Hugging Face

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 154 révisions

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

4 heures

Cours

Web scraping en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 91 révisions

Apprenez à collecter et télécharger efficacement des données à partir de nimporte quel site web à laide de R.

Préparation des données

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse des stocks dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 166 révisions

Ce cas Power BI sappuie sur une utilisation dans les affaires, portant sur lanalyse des stocks à laide de DAX et de visualisations.

Visualisation des données

5 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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