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Développez vos compétences en machine learning avec scikit-learn en Python et apprenez à faire des prédictions à partir de données réelles.
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Découvrez comment utiliser Claude avec lAPI Anthropic pour résoudre des problèmes concrets et créer des applications basées sur lIA.
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Renforcez vos compétences statistiques en collectant, analysant et interprétant les données avec précision grâce à Python.
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Apprenez à explorer une base de données : ses tables, les relations entre elles et les données qui y sont stockées.
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Apprenez à joindre des données issues de plusieurs tables avec pandas pour des analyses plus riches et précises.
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Apprenez à créer votre réseau neuronal, ajuster les hyperparamètres et résoudre les problèmes de classification et régression avec PyTorch.
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Apprenez à explorer, visualiser et extraire des informations des données à laide de lanalyse exploratoire des données (AED) en Python.
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Découvrez comment créer des applications alimentées par lIA en utilisant des LLM, des invites, des chaînes et des agents dans LangChain.
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Apprenez à créer des requêtes pour lanalyse et lingénierie des données à laide des fonctions de fenêtrage, larme secrète du langage SQL.
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Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et exploiter des données non étiquetées avec scikit-learn et scipy pour en tirer des insights.
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Maîtrisez PySpark pour traiter, analyser et optimiser de grands volumes de données et produire des analyses performantes.
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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.
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Ce cours vous emmènera de larchitecture fondamentale de Snowflake à la maîtrise des techniques avancées de SnowSQL.
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Explorez les fonctions clés de PostgreSQL pour manipuler, transformer et traiter efficacement vos données.
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Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
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Apprenez à diagnostiquer et nettoyer les données sales pour transformer vos données brutes en insights précis et fiables !
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Découvrez Docker et son importance dans la boîte à outils du professionnel des données. Découvrez les conteneurs Docker, les images et bien plus encore.
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Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.
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Ce cours introductif et conceptuel vous aidera à comprendre les principes fondamentaux du stockage de données.
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Prévoir les prix immobiliers et le taux de clics publicitaires en mettant en œuvre, analysant et interprétant lanalyse de régression via R.
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Ce cours présente dbt pour la modélisation de données, la transformation, le test et la création de documentation.
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Maîtriser la modélisation des données dans Power BI.
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Maîtrisez GitHub Copilot pour comprendre, écrire et affiner votre code grâce au contexte, à la personnalisation et à des fonctionnalités intelligentes.
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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.
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