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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.

  • Apprenez à votre rythme
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  • Des chapitres courts et digestes

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345 Cours

Cours

Apprentissage supervisé avec scikit-learn

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 8 442 révisions

Développez vos compétences en machine learning avec scikit-learn en Python et apprenez à faire des prédictions à partir de données réelles.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction aux modèles Claude

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 710 révisions

Découvrez comment utiliser Claude avec lAPI Anthropic pour résoudre des problèmes concrets et créer des applications basées sur lIA.

Autre

3 heures

Cours

Introduction aux statistiques en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 7 941 révisions

Renforcez vos compétences statistiques en collectant, analysant et interprétant les données avec précision grâce à Python.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Analyse exploratoire des données en SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 4 529 révisions

Apprenez à explorer une base de données : ses tables, les relations entre elles et les données qui y sont stockées.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

Joindre des données avec pandas

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 8 759 révisions

Apprenez à joindre des données issues de plusieurs tables avec pandas pour des analyses plus riches et précises.

Manipulation des données

4 heures

Cours

Introduction au deep learning avec PyTorch

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 395 révisions

Apprenez à créer votre réseau neuronal, ajuster les hyperparamètres et résoudre les problèmes de classification et régression avec PyTorch.

Intelligence artificielle

4 heures

Cours

Analyse de données exploratoires en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 6 978 révisions

Apprenez à explorer, visualiser et extraire des informations des données à laide de lanalyse exploratoire des données (AED) en Python.

Analyse exploratoire des données

4 heures

Cours

Développement d'applications LLM avec LangChain

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 232 révisions

Découvrez comment créer des applications alimentées par lIA en utilisant des LLM, des invites, des chaînes et des agents dans LangChain.

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Apprentissage non supervisé en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 096 révisions

Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et exploiter des données non étiquetées avec scikit-learn et scipy pour en tirer des insights.

Machine learning

4 heures

Cours

Introduction à PySpark

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 541 révisions

Maîtrisez PySpark pour traiter, analyser et optimiser de grands volumes de données et produire des analyses performantes.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction aux API en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 846 révisions

Plongez dans le monde passionnant des API en découvrant les bases de la consommation et du travail avec les API Web à laide de Python.

Développement de logiciels

2 heures

Cours

Introduction à Snowflake SQL

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 5 299 révisions

Ce cours vous emmènera de larchitecture fondamentale de Snowflake à la maîtrise des techniques avancées de SnowSQL.

Ingénierie des données

2 heures

Cours

Software Development with Claude Code

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 238 révisions

Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Nettoyage des données en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 4 749 révisions

Apprenez à diagnostiquer et nettoyer les données sales pour transformer vos données brutes en insights précis et fiables !

Préparation des données

4 heures

Cours

Transformation des données dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 5 033 révisions

Vous apprendrez à (dé)pivoter, transposer, ajouter et joindre des tableaux. Maîtrisez les colonnes personnalisées, le langage M et l’éditeur avancé.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Présentation de Docker

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 620 révisions

Découvrez Docker et son importance dans la boîte à outils du professionnel des données. Découvrez les conteneurs Docker, les images et bien plus encore.

Développement de logiciels

4 heures

Cours

Introduction aux statistiques en R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 026 révisions

Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Concepts liés aux entrepôts de données

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 4 686 révisions

Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les principes fondamentaux du stockage de données.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction à la régression dans R

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 1 433 révisions

Prévoir les prix immobiliers et le taux de clics publicitaires en mettant en œuvre, analysant et interprétant lanalyse de régression via R.

Probabilités et statistiques

4 heures

Cours

Introduction à dbt

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 2 387 révisions

Ce cours présente dbt pour la modélisation de données, la transformation, le test et la création de documentation.

Ingénierie des données

4 heures

Cours

Introduction à la programmation orientée objet en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 472 révisions

Découvrez les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet (POO), en construisant des classes et des objets personnalisés !

Développement de logiciels

3 heures

Cours

Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 715 révisions

Débloquez des applications dIA plus avancées, comme la recherche sémantique et les moteurs de recommandation, en utilisant le modèle dintégration dOpenAI !

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Concepts MLOps

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 2 568 révisions

Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.

Machine learning

2 heures

Cours

DAX intermédiaire dans Power BI

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 3 879 révisions

Découvrez un large éventail de calculs DAX et maîtrisez leur utilisation dans Microsoft Power BI pour des analyses puissantes.

Manipulation des données

3 heures

Cours

Introduction aux LLM en Python

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.7+
  • 1 697 révisions

Apprenez les rouages des LLM et larchitecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !

Intelligence artificielle

3 heures

Cours

Développement logiciel avec GitHub Copilot

  • IntermédiaireNiveau de compétence
  • 4.8+
  • 764 révisions

Maîtrisez GitHub Copilot pour comprendre, écrire et affiner votre code grâce au contexte, à la personnalisation et à des fonctionnalités intelligentes.

Intelligence artificielle

1 heure 30 min

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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