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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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771 Cours

Cours

Gestion des données dans Databricks

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 875 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

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 78 révisions

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Cloud

1 heure

Cours

Préparation des données avec Alteryx

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 128 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

Développement logiciel avec Windsurf

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 456 révisions

Améliorez votre codage avec Windsurf, lIDE alimenté par lIA qui vous aide à créer, déboguer et déployer plus rapidement.

Intelligence artificielle

1 heure 30 min

Cours

Azure App Services

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 147 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

Gemini in Google Meet

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 355 révisions

Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.

Intelligence artificielle

30 min

Cours

Concepts DevOps

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 892 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+
  • 1 200 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

Déploiement MLOps et cycle de vie

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 907 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez le cadre MLOps moderne, en explorant le cycle de vie et le déploiement des modèles dapprentissage automatique.

Machine learning

4 heures

Cours

L’IA pour les ressources humaines

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 200 révisions

Collaborez avec l’IA pour accélérer et rendre plus équitables le recrutement, les opérations RH et l’engagement sur les politiques.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Manipuler des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 167 révisions

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

Manipulation des données

4 heures

Cours

Automatisation des pipelines de données dans Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 151 révisions

Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.

Ingénierie des données

3 heures

Cours

Travailler avec l’API OpenAI Responses

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 224 révisions

Développez plus facilement que jamais des applications dIA intelligentes, interactives et fiables grâce à lAPI OpenAI Responses et à GPT-5.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction au scripting Bash

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 502 révisions

Les scripts Bash permettent de créer des pipelines danalyse dans le cloud et de travailler avec des data stockées dans plusieurs fichiers.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Gemini in Gmail

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 339 révisions

Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.

Intelligence artificielle

30 min

Cours

Gestion, gouvernance et collaboration sur Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 146 révisions

Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.

Gestion des données

3 heures

Cours

Intermédiaire SQL Serveur

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 240 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 Apache Kafka

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 897 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

Cours

Comprendre le RGPD

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 550 révisions

Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Python intermédiaire pour la finance

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 975 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

Manipulation de données dans Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 065 révisions

Maîtrisez les techniques de manipulation et danalyse des données telles que les instructions CASE, les sous-requêtes et les CTE dans Snowflake.

Manipulation des données

2 heures

Cours

Déployer l’IA en production avec FastAPI

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 424 révisions

Utilisez FastAPI pour développer des API qui servent des modèles d’IA en production.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Validation des modèles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 905 révisions

Apprenez les bases de la validation de modèles, les techniques, et commencez à créer des modèles validés et hautement performants.

Machine learning

4 heures

Cours

Machine Learning for Time Series Data in Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 182 révisions

Ce cours se concentre sur lingénierie des caractéristiques et lapprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.

Machine learning

4 heures

Cours

Régression intermédiaire en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 807 révisions

Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Types de données et exceptions en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 595 révisions

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

Développement de logiciels

4 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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