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.
ou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.Cours
Maîtrisez la préparation des données Excel grâce aux fonctions logiques, formules imbriquées, fonctions de recherche et tableaux croisés dynamiques.
Préparation des données
Cours
Dans ce cours Power BI interactif, apprenez à transformer et préparer vos données pour l’analyse grâce à Power Query Editor.
Préparation des données
Cours
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
Cours
Explorez Excel Power Query pour une transformation et un nettoyage avancés des données afin daméliorer votre prise de décision et votre analyse.
Préparation des données
Cours
Apprenez à diagnostiquer et nettoyer les données sales pour transformer vos données brutes en insights précis et fiables !
Préparation des données
Cours
Entrez dans le monde dAlteryx Designer et apprenez à naviguer dans loutil pour charger, préparer et agréger des données.
Préparation des données
Cours
Améliorez vos compétences en importation de données Python et apprenez à manipuler des données web et API.
Préparation des données
Cours
Donnez vie à vos Google Sheets en maîtrisant les compétences clés : formules, opérations et références de cellules pour des analyses efficaces.
Préparation des données
Cours
Dans ce cours, vous apprendrez à lire des fichiers CSV, XLS et texte dans R à laide doutils tels que readxl et data.table.
Préparation des données
Cours
Apprenez à récupérer et à analyser des informations provenant dinternet à laide de la bibliothèque Python scrapy.
Préparation des données
Cours
Maîtrisez la préparation, le nettoyage et lanalyse des données de référence dans Alteryx Designer, que vous soyez un analyste débutant ou expérimenté.
Préparation des données
Cours
Maîtrisez la transformation des données : ce cours intermédiaire approfondit vos bases Power Query dans Excel et vous fait passer au niveau supérieur
Préparation des données
Cours
Apprenez à acquérir des data à partir de formats de fichiers courants tels que CSV, les feuilles de calcul, JSON, SQL et les API.
Préparation des données
Cours
Apprenez à nettoyer les données aussi rapidement et précisément que possible pour passer des données brutes à des informations pertinentes.
Préparation des données
Cours
Apprenez à créer une base de données PostgreSQL et découvrez sa structure, ses types de données et comment normaliser les bases de données.
Préparation des données
Cours
Apprenez à utiliser la KNIME Analytics Platform pour accéder, nettoyer et analyser des données grâce à une approche no-code/low-code.
Préparation des données
Cours
Apprenez à nettoyer des données avec Apache Spark en Python.
Préparation des données
Cours
Apprenez à connecter Tableau à différentes sources de données et à préparer les données pour une analyse fluide.
Préparation des données
Cours
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
Préparation des données
Cours
Apprenez à exploiter vos données brutes et désorganisées stockées dans une base de données PostgreSQL afin den extraire des informations précises.
Préparation des données
Cours
Apprenez à collecter et télécharger efficacement des données à partir de nimporte quel site web à laide de R.
Préparation des données
Cours
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
Préparation des données
Cours
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Préparation des données
Cours
Découvrez Alteryx Designer pour les données de vente au détail afin daméliorer lanalyse des ventes et la prise de décisions stratégiques.
Préparation des données
Cours
Développez les compétences nécessaires pour nettoyer les données brutes et les transformer en informations précises.
Préparation des données
Cours
Améliorez vos compétences KNIME avec notre cours sur la transformation des données, les opérations en colonnes et loptimisation du flux de travail.
Préparation des données
Cours
Maîtrisez lanalyse marketing à laide de Tableau. Analysez les performances, comparez les indicateurs et optimisez les stratégies sur tous les canaux.
Préparation des données
Cours
Améliorez vos compétences Alteryx à laide de données sur le fitness pour développer des stratégies ciblées et des produits innovants.
Préparation des données
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.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.