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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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675 Cours

Cours

Concepts DevOps

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.3K

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

Concepts de gestion des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.3K

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

dbt intermédiaire

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 1.3K

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

La data science pour le business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1.3K

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

Datalphabétisation

2 heures

Cours

Modèles Transformer avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 1.3K

Quest-ce qui caractérise les LLM ? Comment les transformateurs ont révolutionné la modélisation de texte et propulsé lIA générative.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Concepts de sécurité et de gestion des coûts sur AWS

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.2K

Maîtrisez la sécurité, la gouvernance et loptimisation des coûts AWS afin de vous préparer à la certification Cloud Practitioner.

Cloud

3 heures

Cours

Analyse des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 1.2K

Au cours de cette formation de quatre heures, vous apprendrez les bases de lanalyse des données chronologiques dans Python.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Nettoyer des données avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 1.2K

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

Introduction au Natural Language Processing (NLP) en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.2K

Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à MLflow

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.2K

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

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

4 heures

Cours

Docker : niveau intermédiaire

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 1.2K

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

Gestion responsable des données pour l’IA

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 1.2K

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

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Azure App Services

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.2K

Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.

Cloud

3 heures

Cours

IA explicable en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.2K

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

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Introduction à BigQuery

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 1.2K

Unlock BigQuerys power: grasp its fundamentals, execute queries, and optimize workflows for efficient data analysis.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.2K

Créez des visualisations de données interactives en Python à laide de Plotly.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Comprendre la loi de l’UE sur l’IA

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 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

1 heure

Cours

Analyse de clusters en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.1K

In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.

Machine learning

4 heures

Cours

Reinforcement Learning avec Gymnasium en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 1.1K

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

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Introduction au Deep Learning avec Keras

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.1K

Apprenez à développer des modèles dapprentissage profond avec Keras.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Reshaper des données avec tidyr

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.3+
  • 1.1K

Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Introduction aux GPT

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 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

1 heure

Cours

Conception expérimentale en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.1K

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

Extreme Gradient Boosting avec XGBoost

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 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

4 heures

Cours

Visualisation de données avec Tableau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 1.1K

Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.

Visualisation des données

6 heures

Cours

Débuter avec KNIME

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.4+
  • 1.1K

Apprenez à utiliser la KNIME Analytics Platform pour accéder, nettoyer et analyser des données grâce à une approche no-code/low-code.

Préparation des données

3 heures

Cours

Créer des bases de données PostgreSQL

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.1K

Apprenez à créer une base de données PostgreSQL et découvrez sa structure, ses types de données et comment normaliser les bases de données.

Préparation des données

4 heures

Cours

Sécurité de l’IA et gestion des risques

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.5+
  • 1.1K

Initiez-vous à la sécurité de l’IA pour protéger vos systèmes et atténuer les risques prioritaires.

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Introduction à Apache Kafka

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 1.1K

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.