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Introduction à Python
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Apprenez les bases de l’analyse de données avec Python en quatre heures et explorez ses principaux packages.
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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.
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Développement de logiciels
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Mettez à niveau vos compétences en science des données en créant des visualisations à laide de Matplotlib et en manipulant des DataFrame avec pandas.
Développement de logiciels
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Maîtrisez les fondamentaux de la programmation en Python. Aucune connaissance préalable nest requise !
Développement de logiciels
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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.
Machine learning
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Apprenez à importer et nettoyer des données, calculer des statistiques et créer des visualisations avec pandas.
Manipulation des données
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Plongez dans lécosystème Python, découvrez les modules et les paquets ainsi que la manière décrire des fonctions personnalisées !
Développement de logiciels
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Renforcez vos compétences statistiques en collectant, analysant et interprétant les données avec précision grâce à Python.
Probabilités et statistiques
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Apprenez à joindre des données issues de plusieurs tables avec pandas pour des analyses plus riches et précises.
Manipulation des données
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Apprenez à explorer, visualiser et extraire des informations des données à laide de lanalyse exploratoire des données (AED) en Python.
Analyse exploratoire des données
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Naviguez et utilisez le vaste référentiel de modèles et densembles de données disponibles sur le Hugging Face Hub.
Intelligence artificielle
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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.
Intelligence artificielle
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Apprenez à créer des visualisations percutantes et élégantes en Python avec la bibliothèque Seaborn.
Visualisation des données
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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.
Machine learning
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Explorez les structures de données (listes chaînées, piles, files, tables de hachage, graphes) et maîtrisez les algorithmes de recherche et tri.
Développement de logiciels
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Maîtrisez l’importation de données dans Python depuis Excel, SQL, SAS et même directement depuis le Web, pour un flux de travail fluide.
Préparation des données
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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.
Développement de logiciels
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Maîtrisez Matplotlib pour créer, personnaliser et partager des visualisations de données claires et percutantes.
Visualisation des données
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Apprenez à écrire vos propres fonctions en Python tout en découvrant des notions essentielles comme la portée des variables et la gestion des erreurs.
Développement de logiciels
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Renforcez vos compétences en science des données avec Python : maîtrisez les itérateurs et les compréhensions de listes.
Développement de logiciels
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Améliorez vos compétences en importation de données Python et apprenez à manipuler des données web et API.
Préparation des données
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Apprenez à diagnostiquer et nettoyer les données sales pour transformer vos données brutes en insights précis et fiables !
Préparation des données
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Découvrez la modularité, la documentation et les tests automatisés pour résoudre de manière fiable les problèmes liés à la data science.
Développement de logiciels
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Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Finance appliquée
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Découvrez les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet (POO), en construisant des classes et des objets personnalisés !
Développement de logiciels
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Apprenez les rouages des LLM et larchitecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !
Intelligence artificielle
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Découvrez des méthodes d’intégration de data externes à des LLM à laide de la Génération à enrichissement contextuel (RAG) avec LangChain.
Intelligence artificielle
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Apprenez à écrire un code efficace, rapide et optimisé dans l’utilisation des ressources pour éviter les surcoûts inutiles.
Développement de logiciels
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Dive into data science using Python and learn how to effectively analyze and visualize your data. No coding experience or skills needed.
Développement de logiciels
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Apprenez à créer des pipelines de données fiables et efficaces grâce aux principes d’extraction, transformation et chargement.
Ingénierie des données
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Apprenez à écrire des fonctions complexes, maintenables et réutilisables, en suivant les meilleures pratiques et une documentation claire.
Développement de logiciels
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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