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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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778 Cours

Cours

Assembler des données avec dplyr

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 288 révisions

Apprenez à combiner des données provenant de plusieurs tables afin de répondre à des questions plus complexes avec dplyr.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Préparation des données avec Alteryx

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 146 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

Intermédiaire SQL Serveur

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 249 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

Classifieurs linéaires en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 341 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à l'éthique des données

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 531 révisions

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

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Types de données et exceptions en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 650 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

Appliquer SQL à des problèmes concrets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 241 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

Concepts DevOps

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 906 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

Deep Learning pour l’image avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 778 révisions

Appliquez PyTorch aux images : détection d’objets et segmentation par deep learning.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Extreme Gradient Boosting avec XGBoost

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 270 révisions

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

La data science pour le business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 986 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

Gestion, gouvernance et collaboration sur Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 156 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

Traitement d’images en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 218 révisions

Apprenez à traiter, transformer et manipuler les images à votre convenance.

Machine learning

4 heures

Cours

Reinforcement Learning avec Gymnasium en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 743 révisions

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

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Comprendre le RGPD

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 568 révisions

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

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Gemini in Google Meet

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 375 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

Introduction au scripting Bash

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 515 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

Manipuler des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 169 révisions

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

Manipulation des données

4 heures

Cours

Gemini in Gmail

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 363 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

Manipulation de données dans Snowflake

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 088 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

Introduction à Apache Kafka

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 907 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

Trading financier en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 292 révisions

Apprenez à mettre en œuvre des stratégies de trading personnalisées en Python, les tester rétrospectivement et à évaluer leurs performances.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Développement logiciel avec Windsurf

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 466 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

Déployer l’IA en production avec FastAPI

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 429 révisions

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

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Machine Learning for Time Series Data in Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 186 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Analyse des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 141 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

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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