Cours
Comprendre la loi de l’UE sur l’IA
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.2K
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
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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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Cours
Monétiser l’intelligence artificielle
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.2K
Explorez les stratégies de monétisation de l’IA et des données, créez des infrastructures éthiques et alignez vos produits aux objectifs business.
Intelligence artificielle
Cours
Appliquer SQL à des problèmes concrets
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 1.2K
Recherchez des tables, stockez et gérez de nouvelles tables et vues, et rédigez du code SQL pour répondre aux questions commerciales.
Rapports
Cours
Apprentissage supervisé en R : Classification
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 1.2K
Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning pour la classification.
Machine learning
Cours
Prise de décision fondée sur les données pour les entreprises
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Découvrez comment améliorer vos décisions commerciales grâce à des frameworks de données pratiques et efficaces, sans codage nécessaire.
Leadership
Cours
Développement logiciel avec Cursor
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Développez du code prêt pour la production avec Cursor. Découvrez les invites IA, la refactorisation, les tests et les workflows avancés.
Intelligence artificielle
Cours
Deep Learning pour le texte avec PyTorch
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Découvrez l’apprentissage profond pour le traitement de texte avec PyTorch, le traitement du langage naturel et la génération de texte.
Intelligence artificielle
Cours
Sécurité de l’IA et gestion des risques
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Initiez-vous à la sécurité de l’IA pour protéger vos systèmes et atténuer les risques prioritaires.
Intelligence artificielle
Cours
Extreme Gradient Boosting avec XGBoost
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 1.1K
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
Cours
dbt intermédiaire
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
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
Cours
Concepts DevOps
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Dans cette introduction DevOps, vous maîtriserez les bases et découvrirez les concepts, outils et techniques pour améliorer la productivité.
Développement de logiciels
Cours
Reinforcement Learning avec Gymnasium en Python
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Découvrez lapprentissage par renforcement, comment les agents peuvent apprendre à résoudre des problèmes grâce à des interactions.
Intelligence artificielle
Cours
Regular Expressions in Python
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
Développement de logiciels
Cours
Introduction à l’écriture de fonctions en R
- DébutantNiveau de compétence
- 4.7+
- 1.1K
Améliorez vos compétences en R en apprenant à écrire des fonctions efficaces et réutilisables.
Développement de logiciels
Cours
La data science pour le business
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Maîtrisez la science des données pour managers et entreprises afin de transformer vos données en atouts stratégiques pour votre organisation.
Datalphabétisation
Cours
Introduction aux GPT
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Apprenez à utiliser les outils GPT en toute confiance. Découvrez leur fonctionnement, l’art du prompt et l’évaluation des résultats.
Intelligence artificielle
Cours
Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python
- DébutantNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Créez des visualisations de données interactives en Python à laide de Plotly.
Visualisation des données
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Introduction au Deep Learning avec Keras
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Apprenez à développer des modèles dapprentissage profond avec Keras.
Intelligence artificielle
Cours
Nettoyer des données avec R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1.1K
Apprenez à nettoyer les données aussi rapidement et précisément que possible pour passer des données brutes à des informations pertinentes.
Préparation des données
Cours
Introduction au Natural Language Processing (NLP) en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.7+
- 1K
Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.
Machine learning
Cours
Analyse des séries temporelles en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.9+
- 1K
Au cours de cette formation de quatre heures, vous apprendrez les bases de lanalyse des données chronologiques dans Python.
Probabilités et statistiques
Cours
IA explicable en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1K
Maîtrisez Scikit-learn, SHAP et LIME pour concevoir des systèmes d’IA transparents et fiables en Python.
Intelligence artificielle
Cours
Gestion responsable des données pour l’IA
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1K
Apprenez la théorie de la gestion responsable des données IA, de la conception au suivi.
Intelligence artificielle
Cours
Visualisation de données intermédiaire avec ggplot2
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1K
Apprenez à utiliser les facettes, les systèmes de coordonnées et les statistiques dans ggplot2 pour créer des graphiques explicatifs.
Visualisation des données
Cours
Analyse de clusters en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 1K
Dans ce cours, vous découvrirez l’apprentissage non supervisé via des techniques comme le clustering hiérarchique et k-means avec la bibliothèque SciPy.
Machine learning
Cours
Introduction à MLflow
- AvancéNiveau de compétence
- 4.8+
- 1K
Maîtrisez MLflow pour simplifier la gestion des expériences, projets, modèles et registre dans la création d’applications de machine learning.
Machine learning
Cours
Écrire du code R efficace
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 971
Apprenez à écrire plus rapidement du code R, découvrez le benchmarking et le profilage, et percez les secrets de la programmation parallèle.
Développement de logiciels
Cours
Échantillonnage en R
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 962
Maîtrisez léchantillonnage pour obtenir des statistiques plus précises avec moins de données.
Probabilités et statistiques
Cours
Conception expérimentale en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
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- 955
Mettez en œuvre des plans dexpérience et effectuez des analyses statistiques solides pour tirer des conclusions précises et valides !
Probabilités et statistiques
Cours
Introduction à BigQuery
- IntermédiaireNiveau de compétence
- 4.8+
- 948
Unlock BigQuerys power: grasp its fundamentals, execute queries, and optimize workflows for efficient data analysis.
Ingénierie des données
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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