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Développez vos compétences en machine learning avec scikit-learn en Python et apprenez à faire des prédictions à partir de données réelles.
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Ce cours vous emmènera de larchitecture fondamentale de Snowflake à la maîtrise des techniques avancées de SnowSQL.
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Renforcez vos compétences statistiques en collectant, analysant et interprétant les données avec précision grâce à Python.
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Apprenez à explorer, visualiser et extraire des informations des données à laide de lanalyse exploratoire des données (AED) en Python.
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Apprenez à explorer une base de données : ses tables, les relations entre elles et les données qui y sont stockées.
Analyse exploratoire des données
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Apprenez à joindre des données issues de plusieurs tables avec pandas pour des analyses plus riches et précises.
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Apprenez à créer votre réseau neuronal, ajuster les hyperparamètres et résoudre les problèmes de classification et régression avec PyTorch.
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Entrez dans le monde dynamique de la modélisation des données avec Snowflake.
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Améliorez vos compétences GitHub grâce à notre cours intermédiaire sur les projets GitHub, ladministration et les fonctionnalités de sécurité avancées.
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Apprenez à diagnostiquer et nettoyer les données sales pour transformer vos données brutes en insights précis et fiables !
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Plongez dans le monde passionnant des API en découvrant les bases de la consommation et du travail avec les API Web à laide de Python.
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Apprenez à créer des requêtes pour lanalyse et lingénierie des données à laide des fonctions de fenêtrage, larme secrète du langage SQL.
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Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et exploiter des données non étiquetées avec scikit-learn et scipy pour en tirer des insights.
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Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
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Améliorez vos compétences en codage grâce à lIA : guidez votre assistant de codage pour quil écrive, teste et documente efficacement le code.
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Claude Code apporte l’assistance de l’IA à votre terminal. Apprenez les workflows qui en font un outil fiable pour développer de vrais logiciels.
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Découvrez comment créer des applications alimentées par lIA en utilisant des LLM, des invites, des chaînes et des agents dans LangChain.
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Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.
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Maîtrisez PySpark pour traiter, analyser et optimiser de grands volumes de données et produire des analyses performantes.
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Connectez des applications d’IA/LLM à des API, bases de données et systèmes de fichiers grâce au Model Context Protocol (MCP).
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Vous apprendrez à (dé)pivoter, transposer, ajouter et joindre des tableaux. Maîtrisez les colonnes personnalisées, le langage M et l’éditeur avancé.
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Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les principes fondamentaux du stockage de données.
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Découvrez Docker et son importance dans la boîte à outils du professionnel des données. Découvrez les conteneurs Docker, les images et bien plus encore.
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Découvrez un large éventail de calculs DAX et maîtrisez leur utilisation dans Microsoft Power BI pour des analyses puissantes.
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Analysez un tableau SQL et communiquez des insights clairs et impactants à la direction pour mieux orienter la prise de décision.
Datalphabétisation
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.
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