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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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793 Cours

Cours

Introduction à l'éthique des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 662 révisions

Ce cours couvre les principes, léthique de lIA et les compétences pratiques pour garantir une utilisation responsable des données.

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Gestion des données dans Databricks

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 056 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

Classifieurs linéaires en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 370 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Intermédiaire SQL Serveur

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 275 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

Connecter des données dans Tableau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 311 révisions

Apprenez à connecter Tableau à différentes sources de données et à préparer les données pour une analyse fluide.

Préparation des données

3 heures

Cours

Introduction à MLflow

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 911 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

Conception expérimentale en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 045 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

Modèles Transformer avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 002 révisions

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

Intelligence artificielle

2 heures

Cours

Azure App Services

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 247 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

La data science pour le business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 053 révisions

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

Datalphabétisation

2 heures

Cours

Types de données et exceptions en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 776 révisions

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

Développement de logiciels

4 heures

Cours

dbt intermédiaire

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 149 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

Analyse des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 152 révisions

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

Reconfigurer les données avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 903 révisions

Remodelez les DataFrame dun format large à long, empilez et désempilez les lignes et colonnes, et manipulez les DataFrame multi-index.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Réaliser des rapports en SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 954 révisions

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

Rapports

4 heures

Cours

Fondamentaux de la probabilité en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 516 révisions

Dans ce cours, vous découvrirez les concepts de variables aléatoires, de distributions et de conditionnement.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Web Scraping en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 133 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 à Databricks Genie

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 186 révisions

Posez des questions sur les données en anglais courant avec Databricks Genie - créez des espaces, peaufinez le langage métier et surveillez la qualité.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

IA explicable en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 276 révisions

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

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Introduction to Google Workspace with Gemini

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 538 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

Échantillonnage en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 949 révisions

Maîtrisez léchantillonnage pour obtenir des statistiques plus précises avec moins de données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction to Security in the World of AI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 312 révisions

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

Cloud

1 heure

Cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 423 révisions

Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 134 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

Docker : niveau intermédiaire

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 974 révisions

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

Écrire du code R efficace

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 150 révisions

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

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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