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Introduction au SQL
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Apprenez à créer et interroger des bases de données relationnelles avec SQL en deux heures seulement.
Manipulation des données
Cours sur la data, l’IA et le cloud
Maîtrisez les compétences qui font toute la différenceSuivez 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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Introduction à Excel
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Apprenez à exploiter tout le potentiel d’Excel pour créer des analyses claires et efficaces.
Manipulation des données
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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 !
Manipulation des données
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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.
Manipulation des données
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Manipulation de données avec pandas
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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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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.
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Manipulation de données en SQL
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Débloquez tout le potentiel de vos données grâce à des requêtes SQL avancées et préparez des jeux de données robustes avec PostgreSQL pour la data science.
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Joindre des données avec pandas
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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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Modélisation des données dans Power BI
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Maîtrisez les concepts clés de la modélisation des données dans Power BI.
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Transformation des données dans Power BI
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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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Fonctions DAX dans Power BI
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Les expressions d’analyse de données (DAX) vous aident à booster vos compétences Power BI en créant des fonctions personnalisées.
Manipulation des données
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Fonctions permettant de manipuler les données dans PostgreSQL
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Explorez les fonctions clés de PostgreSQL pour manipuler, transformer et traiter efficacement vos données.
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Modélisation de données intermédiaire dans Power BI
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Maîtriser la modélisation des données dans Power BI.
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Manipulation de données avec dplyr
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Développez vos compétences Tidyverse en transformant et manipulant des données avec dplyr.
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DAX intermédiaire dans Power BI
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Découvrez un large éventail de calculs DAX et maîtrisez leur utilisation dans Microsoft Power BI pour des analyses puissantes.
Manipulation des données
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Étude de cas : HR L'analyse dans Power BI
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Mettez vos compétences en pratique avec Power BI pour importer, analyser et visualiser des données RH de manière percutante.
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Connexions de données dans Power BI
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Découvrez les différentes méthodes pour améliorer vos compétences en matière dimportation de données Power BI.
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Analyse des tendances dans Power BI
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Déployer et maintenir des ressources dans Power BI
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Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
Manipulation des données
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Introduction à NumPy
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Maîtrisez NumPy en créant, triant, filtrant et mettant à jour des tableaux grâce au recensement des arbres de New York.
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Fonctions Excel avancées
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Améliorez vos compétences Excel grâce à des fonctions avancées de référencement, de recherche et de base de données à laide dexercices.
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Power Pivot dans Excel
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Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
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Introduction à Sigma
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Commencez à utiliser Sigma. Découvrez comment créer et personnaliser des tableaux de bord simples et interactifs pour des analyses en temps réel.
Manipulation des données
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Assembler des données avec dplyr
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Apprenez à combiner des données provenant de plusieurs tables afin de répondre à des questions plus complexes avec dplyr.
Manipulation des données
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Manipuler des séries temporelles en Python
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Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux du traitement des données chronologiques.
Manipulation des données
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Data Analysis in Google Sheets
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Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
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Introduction à SQL avec l’IA
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Apprenez le langage SQL avec lIA en rédigeant des invites, en générant des requêtes et en analysant des données afin de résoudre des problèmes concrets.
Manipulation des données
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Comprendre Excel
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Maîtrisez rapidement les bases dExcel : naviguez dans les feuilles de calcul, appliquez des formules, analysez des données et créez vos premiers graphiques.
Manipulation des données
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Utilisation de données catégorielles dans Python
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Maîtrisez la manipulation et la visualisation de données catégorielles avec pandas et seaborn.
Manipulation des données
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Reconfigurer les données avec pandas
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Remodelez les DataFrame dun format large à long, empilez et désempilez les lignes et colonnes, et manipulez les DataFrame multi-index.
Manipulation des données
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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