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Cours de données, d’IA et de cloud

Maîtrisez les compétences qui comptent

Suivez de courtes vidéos animées par des instructeurs experts, puis mettez en pratique ce que vous avez appris avec des exercices interactifs dans votre navigateur.

  • Apprenez à votre rythme
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16 Cours

Cours

Analyse de données dans Excel

  • De baseNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 670 révisions

Apprenez à analyser des données avec les tableaux croisés et fonctions logiques avant dutiliser dautres outils.

Rapports

3 heures

Cours

Analyzing Business Data in SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 238 révisions

Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.

Rapports

4 heures

Cours

Appliquer SQL à des problèmes concrets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 116 révisions

Recherchez des tables, stockez et gérez de nouvelles tables et vues, et rédigez du code SQL pour répondre aux questions commerciales.

Rapports

4 heures

Cours

Réaliser des rapports en SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 759 révisions

Créez vos propres rapports et dashboards SQL, et perfectionnez vos compétences en matière dexploration, de nettoyage et de validation.

Rapports

4 heures

Cours

Créer des rapports avec R Markdown

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 311 révisions

R Markdown est un langage de formatage convivial permettant de créer des rapports dynamiques à partir du code R.

Rapports

4 heures

Cours

Power BI pour les utilisateurs finaux

  • De baseNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 299 révisions

Découvrez le service Power BI, maîtrisez linterface, prenez des décisions éclairées et optimisez la puissance de vos rapports.

Rapports

1 heure

Cours

Modélisation des données dans Sigma

  • De baseNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 76 révisions

Évitez de réécrire les mêmes jointures et calculs, et plongez-vous dans des analyses bien gérées et évolutives à laide des modèles de données Sigma.

Rapports

2 heures

Cours

Introduction aux applications d’IA dans Sigma

  • De baseNiveau de compétence
  • 4.9+
  • 103 révisions

Développez des applications dIA interactives dans Sigma à laide des entrées utilisateur, des actions et dinterfaces optimisées, sans nécessiter de codage.

Rapports

2 heures

Cours

Introduction à DataLab

  • De baseNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 106 révisions

Découvrez les principes fondamentaux de lutilisation de DataLab, un notebook de données alimenté par lIA pour lanalyse et lexploration des données.

Rapports

1 heure

Cours

Analyse marketing dans Google Sheets

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 214 révisions

Découvrez comment garantir la saisie de données fiables et créer des tableaux de bord dynamiques pour afficher vos données marketing.

Rapports

4 heures

Cours

Building Dashboards with shinydashboard

  • De baseNiveau de compétence
  • 4.6+
  • 72 révisions

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

Rapports

4 heures

Cours

Business Process Analytics in R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 42 révisions

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Rapports

4 heures

Cours

Créer des tableaux de bord avec flexdashboard

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 48 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à créer des tableaux de bord statiques et interactifs à laide de flexdashboard et shiny.

Rapports

4 heures

Cours

DataLab avec SQL

  • De baseNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 41 révisions

Améliorez vos compétences en analyse grâce à ce cours pratique utilisant SQL avec les classeurs DataLab.

Rapports

1 heure

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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