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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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  • Des chapitres courts et digestes

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727 Cours

Cours

Manipuler des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 160 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux du traitement des données chronologiques.

Manipulation des données

4 heures

Cours

dbt intermédiaire

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 924 révisions

Améliorez vos compétences en matière de base de données avec ce cours pratique conçu pour les ingénieurs de données et les professionnels de lanalyse.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

Data Analysis in Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 186 révisions

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

3 heures

Cours

Analyzing Business Data in SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 240 révisions

Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.

Rapports

4 heures

Cours

Concepts Databricks

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 846 révisions

Découvrez la puissance de Databricks Lakehouse et aidez vous à développer vos compétences en ingénierie des données et en apprentissage automatique.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Traitement d’images en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 210 révisions

Apprenez à traiter, transformer et manipuler les images à votre convenance.

Machine learning

4 heures

Cours

Extreme Gradient Boosting avec XGBoost

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 255 révisions

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à MLflow

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 738 révisions

Maîtrisez MLflow pour simplifier la gestion des expériences, projets, modèles et registre dans la création d’applications de machine learning.

Machine learning

4 heures

Cours

Gestion responsable des données pour l’IA

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 001 révisions

Apprenez la théorie de la gestion responsable des données IA, de la conception au suivi.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Introduction to Google Workspace with Gemini

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 234 révisions

You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.

Intelligence artificielle

30 min

Cours

Python intermédiaire pour la finance

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 938 révisions

Renforcez vos compétences en Python pour la finance en apprenant à utiliser datetime, if, les DataFrame et bien plus encore.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Docker : niveau intermédiaire

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 812 révisions

Maîtrisez les multi-stage builds, les outils de mise en réseau Docker et Docker Compose pour optimiser vos applications conteneurisées.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

IA explicable en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 071 révisions

Maîtrisez Scikit-learn, SHAP et LIME pour concevoir des systèmes d’IA transparents et fiables en Python.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Concepts de gestion des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 047 révisions

Maîtrisez les concepts clés de la gestion des données, depuis les étapes du cycle de vie jusquà la sécurité et la gouvernance.

Gestion des données

2 heures

Cours

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 947 révisions

Comprenez les enjeux et applications de l’XAI dans ce module d’initiation.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Assembler des données avec dplyr

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 207 révisions

Apprenez à combiner des données provenant de plusieurs tables afin de répondre à des questions plus complexes avec dplyr.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Software Development with Windsurf

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 422 révisions

Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.

Intelligence artificielle

1 heure 30 min

Cours

Reinforcement Learning avec Gymnasium en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 715 révisions

Découvrez lapprentissage par renforcement, comment les agents peuvent apprendre à résoudre des problèmes grâce à des interactions.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Concepts DevOps

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 837 révisions

Dans cette introduction DevOps, vous maîtriserez les bases et découvrirez les concepts, outils et techniques pour améliorer la productivité.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Appliquer SQL à des problèmes concrets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 143 révisions

Recherchez des tables, stockez et gérez de nouvelles tables et vues, et rédigez du code SQL pour répondre aux questions commerciales.

Rapports

4 heures

Cours

Gemini in Google Slides

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 274 révisions

Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.

Intelligence artificielle

30 min

Cours

Conception expérimentale en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 760 révisions

Mettez en œuvre des plans dexpérience et effectuez des analyses statistiques solides pour tirer des conclusions précises et valides !

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction au Deep Learning avec Keras

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 125 révisions

Apprenez à développer des modèles dapprentissage profond avec Keras.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Types de données et exceptions en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 548 révisions

Maîtrisez les objets Java, le Collections Framework et la gestion des exceptions comme un pro, avec le logging !

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Nettoyer des données avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 775 révisions

Apprenez à nettoyer les données aussi rapidement et précisément que possible pour passer des données brutes à des informations pertinentes.

Préparation des données

4 heures

Cours

Create Engaging Video with Google Vids

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 258 révisions

Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.

Cloud

30 min

Cours

La data science pour le business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 936 révisions

Maîtrisez la science des données pour managers et entreprises afin de transformer vos données en atouts stratégiques pour votre organisation.

Datalphabétisation

2 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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