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Reinforcement Learning avec Gymnasium en Python
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Découvrez lapprentissage par renforcement, comment les agents peuvent apprendre à résoudre des problèmes grâce à des interactions.
Intelligence artificielle
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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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Azure App Services
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Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Cloud
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Reshaper des données avec tidyr
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Transformez presque tous les ensembles de données en un format organisé afin de faciliter lanalyse.
Manipulation des données
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Feature engineering pour le Machine Learning en Python
- IntermédiaireNiveau de compétence
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Développez de nouvelles fonctionnalités pour améliorer les performances de vos modèles de machine learning.
Machine learning
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Débuter avec KNIME
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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
Cours
Introduction to Bash Scripting
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Bash scripting allows you to build analytics pipelines in the cloud and work with data stored across multiple files.
Développement de logiciels
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Créer des bases de données PostgreSQL
- DébutantNiveau de compétence
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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
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Analyzing Marketing Campaigns with pandas
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Développez vos compétences en pandas et répondez à des questions de marketing en fusionnant, découpant, visualisant et plus encore.
Analyse exploratoire des données
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Écrire du code R efficace
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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
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Intermédiaire SQL Serveur
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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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Manipulation de données dans Snowflake
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Maîtrisez les techniques de manipulation et danalyse des données telles que les instructions CASE, les sous-requêtes et les CTE dans Snowflake.
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Introduction à NoSQL
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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.
Ingénierie des données
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Échantillonnage en R
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Maîtrisez léchantillonnage pour obtenir des statistiques plus précises avec moins de données.
Probabilités et statistiques
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Visualisation de données avec Tableau
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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
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Exploitez les statistiques à laide de tableurs afin de travailler efficacement avec vos données et den extraire des infos pertinentes.
Probabilités et statistiques
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Gouvernance de l'IA
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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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Étude de cas : analyser l’attrition client dans Tableau
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Apprentissage automatique avec PySpark
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Apprenez à prédire à partir de données avec Apache Spark grâce aux arbres de décision, régressions logistique et linéaire, ensembles et pipelines.
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Time Series Analysis in R
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Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
Probabilités et statistiques
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Comprendre la gestion et la gouvernance de Microsoft Azure
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Master Azure Management and Governance with our comprehensive course, ideal for data professionals seeking cloud expertise.
Cloud
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Développer des packages Python
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Apprenez à créer vos propres packages Python afin de faciliter lutilisation de votre code et de le partager avec dautres.
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Étude de cas : Data storytelling sur les entreprises vertes
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Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)
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Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
Intelligence artificielle
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Introduction à R pour la finance
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Finance appliquée
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Machine Learning for Time Series Data in Python
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Ce cours se concentre sur lingénierie des caractéristiques et lapprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.
Machine learning
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Analyse marketing pour l’entreprise
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Découvrez comment les analystes marketing utilisent les données pour comprendre les clients et stimuler la croissance de lentreprise.
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Déployer l’IA en production avec FastAPI
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Utilisez FastAPI pour développer des API qui servent des modèles d’IA en production.
Intelligence artificielle
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Nettoyer des données avec PySpark
- AvancéNiveau de compétence
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Apprenez à nettoyer des données avec Apache Spark en Python.
Préparation des données
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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