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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
  • Gagnez en expérience pratique
  • Des chapitres courts et digestes

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776 Cours

Cours

Modèles Transformer avec PyTorch

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 961 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

Préparation des données avec Alteryx

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 181 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

Créer des agents IA avec Google ADK

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 590 révisions

Développez progressivement un assistant de service client à laide du kit de développement dagent (ADK) de Google.

Intelligence artificielle

1 heure

Cours

Créer des bases de données PostgreSQL

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 765 révisions

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

4 heures

Cours

Classifieurs linéaires en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 349 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 111 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

L’IA pour les ressources humaines

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 251 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

Tests d’hypothèses en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 053 révisions

Apprenez à utiliser les tests d’hypothèse dans R : tests t, tests de proportion et tests du chi carré, et à savoir quand les appliquer.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

L’IA pour le conseil

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 267 révisions

Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Introduction au Deep Learning en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 233 révisions

Initiez-vous aux réseaux neuronaux et créez vos premiers modèles avec Keras 2.0 en Python.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

La data science pour le business

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 020 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

Déploiement MLOps et cycle de vie

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 994 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

Connecter des données dans Tableau

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 259 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

Visualisation de données avec Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 686 révisions

Apprenez les principes fondamentaux de la visualisation des données à laide de Google Sheets.

Visualisation des données

4 heures

Cours

Types de données et exceptions en Java

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 712 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

Introduction à R pour la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 106 révisions

Apprenez les structures de data telles que les listes et les dataframes, et appliquez ces connaissances à des exemples financiers.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Analyse des séries temporelles en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 149 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

IA explicable en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 191 révisions

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

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Comprendre le RGPD

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 607 révisions

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

Datalphabétisation

1 heure

Cours

Google: Introduction to AI Agents

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 266 révisions

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

Cloud

20 min

Cours

Gemini in Gmail

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 408 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

Développement logiciel avec Cursor

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 473 révisions

Développez du code prêt pour la production avec Cursor. Découvrez les invites IA, la refactorisation, les tests et les workflows avancés.

Intelligence artificielle

1 heure 30 min

Cours

Trading financier en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 302 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

Expressions rationnelles en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 219 révisions

Apprenez la manipulation de chaînes et maîtrisez l’utilisation des expressions régulières.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Nettoyer des données avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 849 révisions

Apprenez à nettoyer les données aussi rapidement et précisément que possible pour passer des données brutes à des informations pertinentes.

Préparation des données

4 heures

Cours

Traitement d’images en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 225 révisions

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

Machine learning

4 heures

Cours

Reconfigurer les données avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 862 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

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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