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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.

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38 Cours

Cours

Introduction à Python pour la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3.5K

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Modélisation financière dans Excel

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 2.1K

Apprenez la modélisation financière sur Excel, y compris les flux de trésorerie, lanalyse de scénarios, la valeur temporelle et la budgétisation du capital.

Finance appliquée

3 heures

Cours

Analyse financière dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 1.6K

Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.

Finance appliquée

6 heures

Cours

Python intermédiaire pour la finance

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1.5K

Renforcez vos compétences en Python pour la finance en apprenant à utiliser datetime, if, les DataFrame et bien plus encore.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction à R pour la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 839

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

Introduction à la gestion du risque de portefeuille en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 696

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction aux concepts financiers en Python

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 684

À laide de Python et NumPy, découvrez les concepts financiers les plus fondamentaux.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Modélisation du risque de crédit en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 678

Préparez les data sur les crédits, appliquez le machine learning et les règles métier pour réduire les risques et garantir la rentabilité.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Trading financier en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 579

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

Gestion quantitative des risques en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 535

Découvrez la gestion des risques, la valeur à risque et dautres concepts appliqués à la crise financière de 2008 à laide de Python.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Étude de cas : gestion du chiffre d’affaires net dans Excel

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 523

Vous utiliserez des techniques de gestion des revenus nets dans Excel pour une entreprise de biens de consommation courante.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Importer et gérer des données financières en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 504

Dans ce cours, vous apprendrez à importer et à gérer des données financières en Python à laide de divers outils et sources.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Mathématiques pour les professionnels de la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 495

Acquérez les compétences mathématiques essentielles en finance grâce à des exercices pratiques sur Excel et des exemples concrets.

Finance appliquée

3 heures

Cours

Analytique financière dans Google Sheets

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 478

Découvrez comment créer un tableau de bord graphique avec Google Sheets afin de suivre les performances des titres financiers.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en Python

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 456

Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Fondamentaux de la finance d’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 435

Apprenez les concepts financiers clés tels que linvestissement en capital, le CMPC et la valeur actionnariale.

Finance appliquée

2 heures

Cours

Introduction aux états financiers dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 419

Découvrez comment utiliser le compte de résultat et le bilan dans Power BI.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Modélisation financière dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 414

Apprenez la modélisation commerciale, les flux de trésorerie, investissements, rentes, amortissement des prêts via Google Sheets.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Étude de cas : analyse du trading de prêts immobiliers dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 392

Analysez les transactions hypothécaires, améliorez vos compétences en modélisation et analyse financière comme trader junior via Power BI.

Finance appliquée

3 heures

Cours

R intermédiaire pour la finance

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 360

Découvrez le fonctionnement des dates dans R et explorez lunivers des instructions if, des boucles et des fonctions à laide dexemples financiers.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Modèles GARCH en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 332

Découvrez les modèles GARCH, comment les mettre en œuvre et les calibrer sur des données financières allant des actions aux devises étrangères.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Analyser les états financiers en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 314

Analysez l’état financier via Python. Calculez le ratio, la santé financière, gérez les valeurs manquantes et présentez votre analyse.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 311

Mettez à profit vos compétences en finance et en R pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Introduction à l’évaluation d’entreprise

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 243

Évaluez une entreprise à laide dapplications concrètes et détudes de cas utilisant l’actualisation des flux de trésorerie (DCF).

Finance appliquée

3 heures

Cours

Case Study: Financial Analysis in KNIME

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 222

Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.

Finance appliquée

3 heures

Cours

Gestion quantitative des risques avec R

  • DébutantNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 184

Travailler avec des séries de rendements des facteurs de risque, étudier leurs propriétés empiriques et estimer la valeur à risque.

Finance appliquée

5 heures

Cours

Credit Risk Modeling in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 163

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Modèles GARCH en R

  • AvancéNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 159

Définissez et adaptez des modèles GARCH afin de prévoir la volatilité variable dans le temps et la valeur à risque.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Prévisions financières en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 153

Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.

Finance appliquée

4 heures

Cours

Importer et gérer des données financières avec R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 128

Apprenez comment accéder aux données financières à partir de fichiers locaux ainsi que de sources Internet.

Finance appliquée

5 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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