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Introduction à l’écriture de fonctions en R
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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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Améliorez vos compétences en R en apprenant à écrire des fonctions efficaces et réutilisables.
Développement de logiciels
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Développez de nouvelles fonctionnalités pour améliorer les performances de vos modèles de machine learning.
Machine learning
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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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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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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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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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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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Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Intelligence artificielle
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Découvrez l’apprentissage profond pour le traitement de texte avec PyTorch, le traitement du langage naturel et la génération de texte.
Intelligence artificielle
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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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Maîtrisez léchantillonnage pour obtenir des statistiques plus précises avec moins de données.
Probabilités et statistiques
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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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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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Finance appliquée
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Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
Intelligence artificielle
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Gouvernance de l’IA avec Collibra : concevez, intégrez et déployez une IA responsable via outils, cadres et MLOps.
Intelligence artificielle
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Créez vos propres rapports et dashboards SQL, et perfectionnez vos compétences en matière dexploration, de nettoyage et de validation.
Rapports
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Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
Probabilités et statistiques
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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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Machine learning
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Machine learning
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Master Azure Management and Governance with our comprehensive course, ideal for data professionals seeking cloud expertise.
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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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Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Intelligence artificielle
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.