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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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775 Cours

Cours

Programmation orientée objet en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 811 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

Analyse exploratoire des données en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 287 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

Machine Learning pour le business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 843 révisions

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

Machine learning

2 heures

Cours

Concepts Databricks

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 975 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

Introduction à Databricks Lakehouse

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 293 révisions

Explorez le Databricks Lakehouse : de l’architecture medallion et des clusters à la gouvernance, au partage et au déploiement.

Ingénierie des données

3 heures

Cours

Analyse financière dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 558 révisions

Apprenez à réaliser une analyse financière dans Power BI ou à appliquer vos compétences financières existantes grâce aux visualisations de données Power BI.

Finance appliquée

6 heures

Cours

Décisions fondées sur les données en entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 023 révisions

Découvrez comment améliorer vos décisions commerciales grâce à des frameworks de données pratiques et efficaces, sans codage nécessaire.

Leadership

2 heures

Cours

Concepts de gestion des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 219 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

Introduction à Sigma

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 545 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

Azure App Services

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 220 révisions

Créez et déployez des applications web évolutives et des fonctions serverless dans Azure tout en maîtrisant la sécurité, la supervision et l’automatisation.

Cloud

3 heures

Cours

Conception expérimentale en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 953 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

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 95 révisions

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 143 révisions

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

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Intermédiaire SQL Serveur

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 264 révisions

Dans ce cours, vous utiliserez T-SQL, la variante de SQL utilisée dans le serveur SQL de Microsoft pour lanalyse des données.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction à MLflow

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 855 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

Introduction to Google Workspace with Gemini

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 463 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

Assembler des données avec dplyr

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 335 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

Concepts DevOps

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 959 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

Web Scraping en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 106 révisions

Apprenez à récupérer et à analyser des informations provenant dinternet à laide de la bibliothèque Python scrapy.

Préparation des données

4 heures

Cours

Introduction aux statistiques dans Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 641 révisions

Exploitez les statistiques à laide de tableurs afin de travailler efficacement avec vos données et den extraire des infos pertinentes.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Deep Learning pour l’image avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 831 révisions

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

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

dbt intermédiaire

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 079 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

Préparation des données avec Alteryx

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 178 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

Classifieurs linéaires en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 348 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Gestion des données dans Databricks

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 967 révisions

Apprenez la gestion des données dans Databricks avec Delta Lake, y compris les transactions ACID, lapplication des schémas et la sécurité.

Gestion des données

3 heures

Cours

Réaliser des rapports en SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 914 révisions

Créez vos propres rapports et dashboards SQL, et perfectionnez vos compétences en matière dexploration, de nettoyage et de validation.

Rapports

4 heures

Cours

Introduction à Apache Kafka

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 950 révisions

Apache Kafka : des concepts clés à larchitecture avancée, créez, gérez et dépannez Kafka pour relever les défis réels du streaming de data.

Ingénierie des données

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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Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.