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Parcours Data scientist

Le parcours type Data scientist enchaîne 27 cours, soit 139 leçons, 411 exercices et environ 83 heures de contenu. Il commence par « Bases de la programmation et algorithmique » et se termine par « Docker et déploiement ». C'est l'ordre de base : ton parcours personnel est construit à partir de lui et de ton objectif.

  • 27 cours
  • 139 leçons
  • 411 exercices
  • environ 83 h
  • Exécution : navigateur, projet complet
  1. Bases de la programmation et algorithmique
  2. Terminal et ligne de commande
  3. Git et GitHub
  4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
  5. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
  6. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
  7. SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
  8. Statistiques descriptives
  9. Probabilités et statistiques inférentielles
  10. Python fondamentaux
  11. Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
  12. Analyse de données avec pandas et NumPy
  13. Nettoyage et préparation des données
  14. Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
  15. Analyse exploratoire des données
  16. Introduction au machine learning (scikit-learn)
  17. Apprentissage supervisé : régression et classification
  18. Apprentissage non supervisé : clustering, réduction de dimension
  19. Évaluation et validation des modèles
  20. Feature engineering
  21. Séries temporelles et prévision
  22. HTTP et API REST
  23. API avec FastAPI
  24. Deep learning avec PyTorch
  25. Traitement du langage (NLP) et LLM
  26. Déployer un modèle (API, MLOps de base)
  27. Docker et déploiement
  • Fondamentaux
  • SQL
  • Statistiques
  • Python
  • Analyse de données
  • Data science
  • Back-end
  • Python pour le web
Créer mon parcoursDevenir data scientist

Les 27 cours, dans l'ordre

  1. Fondamentaux4 cours
    1. 01Bases de la programmation et algorithmiqueApprenez à programmer pas à pas en Python : variables, conditions, boucles, fonctions et premiers algorithmes.Débutant5 leçons2 h 25Navigateur
    2. 02Terminal et ligne de commandeMaîtrisez le terminal : navigation, gestion de fichiers, recherche, pipes, scripts bash et permissions.Débutant5 leçons2 h 20Projet complet
    3. 03Git et GitHubVersionnez votre code avec Git et collaborez sur GitHub : commits, branches, conflits, push, pull requests.Débutant5 leçons3 h 05Projet complet
    4. 04Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)Utilisez un assistant IA pour coder efficacement : prompts précis, relecture critique, tests, débogage et sécurité.Débutant5 leçons2 h 30Navigateur
  2. SQL3 cours
    1. 05SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)Apprenez à interroger une base de données en SQL : sélectionner, filtrer, trier, compter et résumer des données par groupes.Débutant5 leçons2 h 09Navigateur
    2. 06SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)Combinez plusieurs tables avec les jointures, écrivez des sous-requêtes et maîtrisez CASE WHEN, UNION et EXCEPT.Intermédiaire5 leçons2 h 32Navigateur
    3. 07SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)Écrivez des requêtes analytiques avec les CTE, les CTE récursives et les fonctions de fenêtre : classements, cumuls, évolutions.Avancé5 leçons2 h 47Navigateur
  3. Statistiques2 cours
    1. 08Statistiques descriptivesRésumer et décrire des données : types de variables, moyenne, médiane, dispersion, quantiles, valeurs aberrantes et corrélation, avec Python.Débutant5 leçons2 h 26Navigateur
    2. 09Probabilités et statistiques inférentiellesPasser de l'échantillon à la population : probabilités, lois, théorème central limite, intervalles de confiance et tests d'hypothèses en Python.Intermédiaire5 leçons2 h 34Navigateur
  4. Python5 cours
    1. 10Python fondamentauxApprenez les bases de Python : variables, conditions, boucles, listes, dictionnaires, fonctions et gestion des erreurs.Débutant5 leçons2 h 30Navigateur
    2. 11Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)Écrivez un Python structuré : fonctions avancées, générateurs, modules, classes, héritage, dataclasses et exceptions métier.Intermédiaire5 leçons3 hNavigateur
    3. 12Analyse de données avec pandas et NumPyAnalysez des données en Python : tableaux NumPy, DataFrame pandas, filtres, colonnes calculées, groupby, tableaux croisés et jointures.Intermédiaire6 leçons3 h 20Navigateur
    4. 13Nettoyage et préparation des donnéesNettoyez des données réelles avec pandas : diagnostic, valeurs manquantes, types, doublons, valeurs aberrantes et pipeline reproductible.Intermédiaire5 leçons3 h 05Navigateur
    5. 14Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)Créez des graphiques clairs en Python avec Matplotlib, Seaborn et Plotly : choix du visuel, mise en forme, facettes et interactivité.Intermédiaire5 leçons3 h 05Navigateur
  5. Analyse de données1 cours
    1. 15Analyse exploratoire des donnéesExplorer un jeu de données avec pandas : profil, manquants, doublons, distributions, relations, anomalies, temps et synthèse des constats.Intermédiaire5 leçons3 h 01Navigateur
  6. Data science6 cours
    1. 16Introduction au machine learning (scikit-learn)Découvrez le machine learning avec scikit-learn : vocabulaire, fit/predict, train/test, prétraitement et pipelines.Intermédiaire5 leçons2 h 20Navigateur
    2. 17Apprentissage supervisé : régression et classificationMaîtrisez les grands modèles supervisés avec scikit-learn : linéaires, régularisés, logistique, arbres, kNN et ensembles.Intermédiaire5 leçons2 h 50Navigateur
    3. 18Apprentissage non supervisé : clustering, réduction de dimensionSegmentez et résumez vos données sans étiquettes : K-means, DBSCAN, clustering hiérarchique, ACP et t-SNE avec scikit-learn.Intermédiaire5 leçons2 h 50Navigateur
    4. 19Évaluation et validation des modèlesÉvaluez vos modèles avec rigueur : métriques adaptées, ROC et seuil, validation croisée, réglage d'hyperparamètres, fuites.Intermédiaire5 leçons2 h 55Navigateur
    5. 20Feature engineeringPréparez des variables performantes : transformations, encodages, valeurs manquantes, ColumnTransformer, dates et sélection.Avancé6 leçons3 h 35Navigateur
    6. 21Séries temporelles et prévisionAnalysez et prévoyez des séries temporelles : pandas, décomposition, baselines, lissage exponentiel, ARIMA et modèles ML.Avancé5 leçons3 h 28Navigateur
  7. Back-end1 cours
    1. 22HTTP et API RESTComprenez HTTP et concevez des API REST propres : méthodes, codes de statut, JSON, erreurs, cache, CORS, authentification et routage.Intermédiaire6 leçons3 h 50Navigateur
  8. Python pour le web1 cours
    1. 23API avec FastAPIConstruis des API REST en Python avec FastAPI : routes, validation Pydantic, CRUD, dépendances, base de données et tests.Intermédiaire5 leçons3 h 33Projet complet
  9. Data science3 cours
    1. 24Deep learning avec PyTorchMaîtrisez les bases du deep learning avec PyTorch : tenseurs, autograd, réseaux, entraînement, régularisation, CNN et transfer learning.Avancé5 leçons3 h 58Projet complet
    2. 25Traitement du langage (NLP) et LLMDu TF-IDF aux LLM : tokenisation, embeddings, Transformers, RAG et fine-tuning LoRA, avec une évaluation rigoureuse.Avancé6 leçons4 h 21Projet complet
    3. 26Déployer un modèle (API, MLOps de base)Mettez un modèle en production : sérialisation, API FastAPI, Docker, tests, CI, registre MLflow et monitoring de la dérive.Avancé5 leçons4 h 03Projet complet
  10. Back-end1 cours
    1. 27Docker et déploiementConteneurisez vos applications avec Docker, orchestrez-les avec Compose et déployez-les en production avec CI/CD et HTTPS.Avancé5 leçons3 h 59Projet complet

Cours optionnels

Proposés selon ton objectif, en plus du parcours de base.

Les autres parcours

  • Data analyst

    17 cours · 87 leçons · environ 47 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    3. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    4. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    5. Statistiques descriptives
    6. Python fondamentaux
    7. Analyse de données avec pandas et NumPy
    8. Nettoyage et préparation des données
    9. Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
    10. Probabilités et statistiques inférentielles
    11. Analyse exploratoire des données
    12. Indicateurs métier et KPI
    13. SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
    14. Data storytelling et présentation des résultats
    15. Automatiser avec Python (fichiers, Excel, API)
    16. Tests A/B et expérimentation
    17. Pipelines ETL simples
    • Fondamentaux
    • SQL
    • Statistiques
    • Python
    • Analyse de données

  • Power BI

    13 cours · 65 leçons · environ 26 h
    1. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    2. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    3. Modélisation de bases de données
    4. Statistiques descriptives
    5. Indicateurs métier et KPI
    6. Découverte de Power BI Desktop
    7. Power Query : importer et transformer
    8. Modélisation en schéma en étoile
    9. DAX fondamentaux
    10. DAX avancé (contexte, time intelligence)
    11. Data storytelling et présentation des résultats
    12. Concevoir rapports et tableaux de bord
    13. Service Power BI : publication, partage, sécurité RLS
    • SQL
    • Statistiques
    • Analyse de données
    • Power BI

  • Développeur web JavaScript

    24 cours · 127 leçons · environ 75 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Terminal et ligne de commande
    3. Git et GitHub
    4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    5. HTML fondamentaux
    6. CSS fondamentaux
    7. Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
    8. JavaScript fondamentaux
    9. DOM et événements
    10. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    11. Accessibilité et SEO
    12. Structures de données et complexité
    13. TypeScript
    14. React
    15. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    16. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    17. Modélisation de bases de données
    18. HTTP et API REST
    19. Node.js fondamentaux
    20. API avec Express
    21. Tests automatisés
    22. Authentification et sécurité web (OWASP)
    23. Application full-stack React + Node
    24. Docker et déploiement
    • Fondamentaux
    • Front-end
    • SQL
    • Back-end
    • JavaScript côté serveur

  • Développeur web Python

    22 cours · 115 leçons · environ 70 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Terminal et ligne de commande
    3. Git et GitHub
    4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    5. Python fondamentaux
    6. Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
    7. HTML fondamentaux
    8. CSS fondamentaux
    9. Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
    10. JavaScript fondamentaux
    11. DOM et événements
    12. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    13. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    14. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    15. Modélisation de bases de données
    16. HTTP et API REST
    17. API avec FastAPI
    18. Django fondamentaux
    19. Tests automatisés
    20. Authentification et sécurité web (OWASP)
    21. Application complète avec Django
    22. Docker et déploiement
    • Fondamentaux
    • Python
    • Front-end
    • SQL
    • Back-end
    • Python pour le web

  • Développeur web PHP

    22 cours · 116 leçons · environ 68 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Terminal et ligne de commande
    3. Git et GitHub
    4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    5. HTML fondamentaux
    6. CSS fondamentaux
    7. Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
    8. JavaScript fondamentaux
    9. DOM et événements
    10. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    11. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    12. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    13. Modélisation de bases de données
    14. PHP fondamentaux
    15. PHP orienté objet et Composer
    16. PHP et bases de données (PDO)
    17. HTTP et API REST
    18. Laravel fondamentaux
    19. Tests automatisés
    20. Authentification et sécurité web (OWASP)
    21. Laravel avancé (API, files d'attente, tests)
    22. Docker et déploiement
    • Fondamentaux
    • Front-end
    • SQL
    • PHP
    • Back-end

  • Développeur web Java

    23 cours · 121 leçons · environ 70 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Terminal et ligne de commande
    3. Git et GitHub
    4. Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
    5. Structures de données et complexité
    6. HTML fondamentaux
    7. CSS fondamentaux
    8. Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
    9. JavaScript fondamentaux
    10. DOM et événements
    11. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    12. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    13. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    14. Modélisation de bases de données
    15. Java fondamentaux
    16. Java orienté objet
    17. Collections, streams et exceptions
    18. Tests avec JUnit
    19. HTTP et API REST
    20. Spring Boot : API REST
    21. Persistance avec JPA et Hibernate
    22. Authentification et sécurité web (OWASP)
    23. Docker et déploiement
    • Fondamentaux
    • Front-end
    • SQL
    • Java
    • Back-end

  • Excel et bureautique data

    8 cours · 40 leçons · environ 12 h
    1. Excel fondamentaux
    2. Excel : fonctions de recherche et logique
    3. Excel : tableaux croisés dynamiques
    4. Modéliser et fiabiliser un classeur Excel
    5. Utiliser l'IA générative au travail
    6. Power Query et Power Pivot dans Excel
    7. Automatiser Excel (VBA et Office Scripts)
    8. Power Automate : automatiser ses tâches
    • Excel
    • IA générative
    • Power Platform

  • IA en entreprise

    5 cours · 25 leçons · environ 8 h
    1. Utiliser l'IA générative au travail
    2. Cybersécurité : les bases pour tous
    3. RGPD pour les équipes data et produit
    4. Gouvernance de l'IA et AI Act
    5. Power Automate : automatiser ses tâches
    • IA générative
    • Compétences transverses
    • Power Platform

  • Développeur IA

    12 cours · 61 leçons · environ 28 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Python fondamentaux
    3. Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
    4. Git et GitHub
    5. Utiliser l'IA générative au travail
    6. HTTP et API REST
    7. Intégrer un LLM dans une application
    8. RAG en production
    9. Agents IA et automatisation
    10. Évaluer et superviser un système d'IA
    11. Docker et déploiement
    12. Héberger des modèles d'IA en local
    • Fondamentaux
    • Python
    • IA générative
    • Back-end

  • Data engineer

    18 cours · 91 leçons · environ 43 h
    1. Terminal et ligne de commande
    2. Git et GitHub
    3. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    4. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    5. SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
    6. Modélisation de bases de données
    7. Python fondamentaux
    8. Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
    9. Analyse de données avec pandas et NumPy
    10. Entrepôts de données et modélisation analytique
    11. Qualité et gouvernance des données
    12. Transformer les données avec dbt
    13. Orchestrer des pipelines avec Airflow
    14. Traitement distribué avec Spark
    15. PostgreSQL en pratique (index, performances)
    16. Docker et déploiement
    17. Fondamentaux du cloud
    18. Déployer une application sur le cloud
    • Fondamentaux
    • SQL
    • Python
    • Data engineering
    • Back-end
    • Cloud et DevOps

  • Site pour mon activité

    4 cours · 21 leçons · environ 7 h
    1. Créer son site avec WordPress
    2. Boutique en ligne avec WooCommerce ou Shopify
    3. Référencement local et présence en ligne
    4. HTML fondamentaux
    • Sites et CMS
    • Front-end

  • Analyste marketing

    9 cours · 45 leçons · environ 19 h
    1. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    2. SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
    3. Statistiques descriptives
    4. Indicateurs métier et KPI
    5. Analytics marketing
    6. Analytics e-commerce
    7. Data storytelling et présentation des résultats
    8. Tests A/B et expérimentation
    9. Référencement local et présence en ligne
    • SQL
    • Statistiques
    • Analyse de données
    • Analytics métier
    • Sites et CMS

  • Cloud et DevOps

    10 cours · 50 leçons · environ 20 h
    1. Terminal et ligne de commande
    2. Git et GitHub
    3. Linux pour le développeur
    4. Docker et déploiement
    5. Intégration et déploiement continus
    6. Fondamentaux du cloud
    7. Déployer une application sur le cloud
    8. Kubernetes
    9. Infrastructure as code avec Terraform
    10. Cybersécurité : les bases pour tous
    • Fondamentaux
    • Cloud et DevOps
    • Back-end
    • Compétences transverses

  • Développeur mobile

    10 cours · 53 leçons · environ 28 h
    1. Bases de la programmation et algorithmique
    2. Git et GitHub
    3. JavaScript fondamentaux
    4. DOM et événements
    5. JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
    6. TypeScript
    7. React
    8. HTTP et API REST
    9. Applications mobiles avec React Native
    10. Applications mobiles avec Flutter
    • Fondamentaux
    • Front-end
    • Back-end
    • Mobile

  • Chef de projet digital

    7 cours · 35 leçons · environ 12 h
    1. Utiliser l'IA générative au travail
    2. Gestion de projet agile
    3. Analyse métier : du besoin aux spécifications
    4. Conception UX et maquettes
    5. RGPD pour les équipes data et produit
    6. SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
    7. Indicateurs métier et KPI
    • IA générative
    • Compétences transverses
    • SQL
    • Analyse de données

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