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Introduction à Python
- De baseNiveau de compétence
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Apprenez les bases de l’analyse de données avec Python en quatre heures et explorez ses principaux packages.
Développement de logiciels
Cours de données, d’IA et de cloud
Maîtrisez les compétences qui comptentSuivez de courtes vidéos animées par des instructeurs experts, puis mettez en pratique ce que vous avez appris avec des exercices interactifs dans votre navigateur.
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Introduction à Power BI
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- 4.8+
- 18 943 révisions
Apprenez à utiliser Power BI pour concevoir des rapports visuels clairs et percutants.
Visualisation des données
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Introduction à l’IA pour le travail
- De baseNiveau de compétence
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- 10 312 révisions
Découvrez ce quest lIA et comment lutiliser de manière responsable pour un travail plus intelligent et productif !
Intelligence artificielle
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Introduction aux agents d’IA
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Découvrez les bases des agents d’IA, leurs composants et cas d’usage réels, le tout sans coder.
Intelligence artificielle
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Introduction au SQL
- De baseNiveau de compétence
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Apprenez à créer et interroger des bases de données relationnelles avec SQL en deux heures seulement.
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Comprendre l'ingénierie des prompts
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Rédigez des invites efficaces pour ChatGPT, à intégrer dès aujourd’hui à vos processus.
Intelligence artificielle
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Éthique de l'IA
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Explorez les principes éthiques de l’IA : équité, réduction des biais et confiance dans le design responsable.
Intelligence artificielle
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Introduction à R
- De baseNiveau de compétence
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Maîtrisez les bases de l’analyse de données en R et pratiquez les vecteurs, listes et data frames avec des données réelles.
Développement de logiciels
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Python intermédiaire
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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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Travailler avec l'API OpenAI
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Lancez-vous dans la création dapplications alimentées par lIA avec lAPI OpenAI. Découvrez ce qui fait tourner les applis les plus populaires, comme ChatGPT.
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Une introduction à la science des données sans codage.
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SQL Intermédiaire
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Une progression pas à pas, ponctuée d’exercices pratiques, pour apprendre à analyser des données en écrivant votre propre code SQL !
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Apprenez à exploiter tout le potentiel d’Excel pour créer des analyses claires et efficaces.
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Introduction à Python pour les développeurs
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Maîtrisez les fondamentaux de la programmation en Python. Aucune connaissance préalable nest requise !
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Apprentissage supervisé avec scikit-learn
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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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Introduction à la maîtrise de la donnée
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Les données sont omniprésentes autour de nous, ce qui fait des compétences en gestion des données un atout essentiel au quotidien.
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Jointure de données dans SQL
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Perfectionnez vos compétences SQL en joignant des tables, en appliquant la théorie des ensembles et en utilisant des sous-requêtes.
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Découvrez le cloud sans coder : maîtrisez les concepts clés, la terminologie et les outils incontournables.
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Comprendre l'intelligence artificielle
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Découvrez les bases de l’intelligence artificielle : machine learning, deep learning, NLP, IA générative et bien plus encore.
Intelligence artificielle
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Présentation des données
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Une introduction au machine learning sans codage.
Machine learning
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Introduction à Git
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Maîtrisez Git, l’outil incontournable pour gérer vos versions et collaborer efficacement sur vos projets logiciels et données.
Développement de logiciels
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Apprenez à importer et nettoyer des données, calculer des statistiques et créer des visualisations avec pandas.
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Concepts d'IA générative
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Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
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Analyse de données dans Excel
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Concepts des grands modèles de langage (LLM)
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Découvrez le potentiel des LLM grâce à notre cours sur les applications, les méthodes de formation, l’éthique et les dernières recherches.
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Claude Code 101
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Introduction à DAX dans Power BI
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Boostez Power BI en maîtrisant les expressions d’analyse de données (DAX) : colonnes calculées, tableaux et mesures clés.
Manipulation des données
FAQs
Qu’est-ce que le Data Science ?
La Data Science est un domaine d’expertise axé sur l’obtention d’informations à partir des données. En utilisant des compétences en programmation, des méthodes scientifiques, des algorithmes et bien plus encore, les Data Scientist analysent les données pour en tirer des insights exploitables.
Comment puis-je apprendre Data Science ?
Vous devrez apprendre un langage de programmation comme Python ou R et maîtriser les principes des mathématiques et des statistiques. La connaissance des méthodes d’analyse de données et des outils de Data Science est également essentielle. Il existe de nombreuses façons d’Apprentissage la Data Science. En plus des moyens d’éducation formelle, comme un diplôme ou des études universitaires, il existe de nombreuses autres ressources pour vous aider à Apprentissage à votre rythme. En plus des cours en ligne et des tutoriels, il y a des livres, des vidéos, et bien plus encore.
Quelles compétences sont requises pour Data Science ?
En plus de connaissances en mathématiques et en statistiques, les Data Scientist ont besoin de compétences en programmation dans des langages tels que Python, R et SQL. De plus, le Data Science nécessite la capacité de travailler avec de grands ensembles de données, des connaissances en visualisation de données, en préparation des données et en gestion de bases de données. Des compétences en apprentissage automatique et en apprentissage profond peuvent également être utiles.
À quoi puis-je utiliser Data Science ?
À titre professionnel, presque tous les secteurs peuvent utiliser Data Science dans une certaine mesure. Les organismes de santé utilisent Data Science pour détecter et soigner des maladies, tandis que les entreprises financières l’utilisent pour détecter et prévenir la fraude. Toutes sortes de secteurs utilisent Data Science pour le marketing, par exemple pour créer des systèmes de recommandation et analyser le taux d’attrition des clients.
La Data Science est-elle une bonne carrière ?
Oui, Data Science fait partie des secteurs qui connaissent la croissance la plus rapide aux États-Unis et dans le monde. C’est aussi l’une des carrières les mieux rémunérées. Selon les données de Payscale, les Data Scientist expérimentés gagnent en moyenne 97 609 $ et obtiennent une note de satisfaction de quatre étoiles sur cinq aux États-Unis.
Est-il difficile de devenir Data Scientist ?
Il y a quelques éléments à prendre en compte ici. Tout d’abord, les diplômes en Data Science peuvent être difficiles à intégrer, car ils exigent souvent d’excellentes notes de manière constante. De même, de nombreuses compétences requises en Data Science demandent beaucoup d’étude et de patience. Il peut falloir plusieurs mois pour maîtriser toutes les bases nécessaires, ainsi que beaucoup d’expérience pratique pour décrocher un poste de débutant.
La Data Science nécessite-t-elle de coder ?
Oui, vous aurez besoin d’une certaine expérience en codage dans des langages tels que Python, R, SQL, Java et C/C++. Cependant, en raison de sa syntaxe relativement simple, le langage de programmation Python est souvent le choix privilégié des débutants.
Combien de temps faut-il pour devenir Data Scientist ?
Pour une personne sans expérience préalable en codage et/ou en mathématiques, il faut généralement 7 à 12 mois d’études intensives pour atteindre le niveau d’un Data Scientist débutant. Cependant, il est important de se rappeler qu’apprendre uniquement les bases théoriques du Data Science peut ne pas faire de vous un véritable Data Scientist.
Quels sujets puis-je étudier dans le domaine du Data Science ?
Une fois que vous aurez maîtrisé les bases de Data Science, vous pourrez ensuite vous spécialiser dans divers domaines, notamment l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, l’analyse des mégadonnées, l’analyse et l’intelligence d’affaires, l’exploration de données, et bien plus encore.
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