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Présentez des data à laide dexemples. Communiquez des informations complexes via un dataset sur les entreprises certifiées écologiques.
Datalphabétisation
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Au cours de cette formation de quatre heures, vous apprendrez les bases de lanalyse des données chronologiques dans Python.
Probabilités et statistiques
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Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning pour la classification.
Machine learning
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Dans ce cours, vous découvrirez le cadre MLOps moderne, en explorant le cycle de vie et le déploiement des modèles dapprentissage automatique.
Machine learning
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Apprenez à utiliser les outils GPT en toute confiance. Découvrez leur fonctionnement, l’art du prompt et l’évaluation des résultats.
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Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
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Bash scripting allows you to build analytics pipelines in the cloud and work with data stored across multiple files.
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Améliorez vos compétences en R en apprenant à écrire des fonctions efficaces et réutilisables.
Développement de logiciels
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Apprenez la gestion des données dans Databricks avec Delta Lake, y compris les transactions ACID, lapplication des schémas et la sécurité.
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Apache Kafka : des concepts clés à larchitecture avancée, créez, gérez et dépannez Kafka pour relever les défis réels du streaming de data.
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Développez de nouvelles fonctionnalités pour améliorer les performances de vos modèles de machine learning.
Machine learning
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Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Ingénierie des données
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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
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Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
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Maîtrisez léchantillonnage pour obtenir des statistiques plus précises avec moins de données.
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Apprenez à créer vos propres packages Python afin de faciliter lutilisation de votre code et de le partager avec dautres.
Développement de logiciels
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Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
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Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
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Gouvernance de l’IA avec Collibra : concevez, intégrez et déployez une IA responsable via outils, cadres et MLOps.
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Unlock BigQuerys power: grasp its fundamentals, execute queries, and optimize workflows for efficient data analysis.
Ingénierie des données
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Collaborez avec l’IA pour accélérer et rendre plus équitables le recrutement, les opérations RH et l’engagement sur les politiques.
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This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
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Développez vos compétences en pandas et répondez à des questions de marketing en fusionnant, découpant, visualisant et plus encore.
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Examinez un ensemble de data provenant dune société fictive appelée Databel dans Tableau et déterminez pourquoi les clients se désabonnent.
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Ce cours se concentre sur lingénierie des caractéristiques et lapprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.
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Plongez dans lunivers du machine learning et découvrez comment concevoir, former et déployer des modèles de bout en bout.
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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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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