Les connaissances et compétences en data science comptent parmi les qualifications les plus précieuses pour la main-d’œuvre moderne. Les entreprises et les particuliers peuvent s’inscrire à des cours de DS conçus par de grandes universités, des entreprises technologiques et des bootcamps, via une plateforme en ligne. Des spécialisations en Python, SQL et en apprentissage automatique (ML) aux présentations générales de ces sujets, l’offre de cours propose quelque chose pour chaque étudiant ou professionnel de l’informatique.
- Les meilleurs cours de data science
- Mentions honorables : cours de data science
- Qu’est-ce que la data science ?
- Qu’est-ce qu’un cours de data science ?
- Thèmes des cours de data science
- Où trouver des cours de data science
- À quoi s’attendre des cours de data science
- Les meilleurs programmes de master en data science
- Comment choisir un cours de data science
Les meilleurs cours de data science
Les meilleurs cours de data science sont disponibles en ligne via des plateformes d’hébergement de cours et des fournisseurs hybrides combinant plateforme et contenu.
Ces derniers proposent notamment des cours d’Udacity, de Datacamp et d’Udemy, où les candidats à la certification suivent le cours sur le site de l’organisme certificateur. Les plateformes d’hébergement de cours comme Coursera, edX et LinkedIn Learning offrent aux établissements, aux entreprises et aux particuliers un espace pour créer des cours et certifier les candidats.
Pour les deux types de plateformes, le principal modèle de revenus des fournisseurs de certifications repose sur un abonnement mensuel donnant accès au cours à la demande. À l’inverse, quelques-uns des meilleurs cours de DS sont accessibles moyennant des frais uniques, avec un accès illimité au cours sur une période prolongée.
Apprendre gratuitement : De nombreux cours peuvent être suivis gratuitement en auditeur libre par les candidats qui souhaitent éviter le coût associé à un certificat. Pour obtenir la certification, les candidats peuvent payer ultérieurement et terminer les travaux nécessaires. Par ailleurs, la plupart des fournisseurs de cours proposent également une aide financière aux étudiants intéressés.
| Fournisseur | Cours de data science | Type | Plateforme |
|---|---|---|---|
| U Michigan | Data science appliquée avec Python | Certificat | Coursera |
| Devenir data scientist | Certificat | ||
| Udacity | Devenir data scientist | Nanodegree | Udacity |
| John Hopkins | Data science | Certificat | Coursera |
| UC San Diego | Data science | MicroMasters | edX |
| Harvard | Data science | Certificat | edX |
| IBM | Data Science Professional d’IBM | Certificat | Coursera |
| Google Data Analytics | Certificat | Coursera | |
| Stanford | Apprentissage automatique | Certificat | Coursera |
| Udemy | Python pour la data science et le ML | Bootcamp | Udemy |
University of Michigan : spécialisation en data science appliquée avec Python
Plateforme : Coursera
Les personnes disposant de connaissances fondamentales en data science peuvent approfondir leurs compétences en analyse avec le cours Applied Data Science with Python Specialization de l’University of Michigan sur Coursera.
Les apprenants explorent le langage de programmation Python au travers de 5 cours :
- Introduction à la DS
- Visualisation et représentation des données appliquées
- ML appliqué
- Fouille de textes appliquée
- Analyse des réseaux sociaux appliquée
Les étudiants intéressés doivent prévoir un rythme de 7 heures par semaine pendant cinq mois. Ils acquerront notamment des compétences en visualisation de l’intégrité des données, en utilisation de boîtes à outils de traitement automatique du langage naturel (NLTK) et en réalisation d’analyses statistiques inférentielles.
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| 39 $US / mois | 140 heures | Intermédiaire | 11 |
LinkedIn Learning : Devenir data scientist
Plateforme : LinkedIn
LinkedIn Learning propose la certification Devenir data scientist au travers de 12 cours totalisant un peu plus de 20 heures, pour une introduction générale au métier de data scientist.
Les cours durent entre 30 minutes pour les fondements des statistiques et 4 heures pour explorer la terminologie et améliorer sa maîtrise des données. La durée moyenne d’un cours est légèrement supérieure à une heure, avec des sujets couvrant le quotidien d’un data scientist, les évolutions de carrière possibles, la visualisation des données, les big data et la gouvernance des données.
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| 29,99 $ / mois | 20 heures | Débutant | 1 |
En savoir plus avec : Comment devenir data scientist : aide-mémoire | TechRepublic
Udacity : programme Nanodegree Devenir data scientist
Plateforme : Udacity
Dix ans après son lancement, Udacity dispose d’un solide catalogue de cours pour les professionnels de l’informatique et les étudiants, notamment le programme Nanodegree Devenir data scientist.
Bien qu’il porte le même nom que le certificat LinkedIn présenté plus haut, le Nanodegree d’Udacity ne s’adresse pas aux débutants. Les apprenants intéressés doivent déjà posséder des connaissances dans les domaines de la DS, notamment en programmation (Python et SQL), en statistiques, en préparation des données et en apprentissage automatique. Une fois les prérequis acquis, les candidats abordent l’ingénierie logicielle et des données, la conception d’expériences, puis terminent par un projet de DS ouvert, reflétant les compétences acquises.
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| $1,995.00 | 160 heures | Intermédiaire | 1 |
Le Nanodegree d’Udacity est disponible moyennant des frais uniques, offrant une grande flexibilité pour terminer le programme. Les candidats qui y consacrent 10 heures par semaine peuvent espérer le terminer en environ quatre mois.
John Hopkins University : spécialisation en data science
Plateforme : Coursera
Les apprenants débutant en data science peuvent acquérir les bases nécessaires avec la spécialisation en data science proposée par l’une des principales institutions de recherche, John Hopkins University.
En 10 cours, les apprenants parcourent l’ensemble du pipeline de la data science afin de comprendre des concepts comme la programmation en R, l’analyse, l’inférence statistique et les modèles de régression. À raison de 7 heures par semaine, les candidats peuvent espérer terminer les cours et le projet de fin d’études en 11 mois. Cette durée peut intimider certains débutants, mais les candidats déterminés à apprendre la data tireront sans aucun doute profit des enseignants en biostatistiques de premier plan à l’échelle mondiale.
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| 39,00 $ / mois | 308 heures | Débutant | 13 |
Remarque: Grâce à un abonnement mensuel Coursera, les candidats peuvent s’attendre à payer 429 $ sur 11 mois, ou faire des économies et accéder à la bibliothèque de plus de 7 000 cours de la plateforme grâce à un abonnement annuel à Coursera Plus de 399 $.
UC San Diego : programme MicroMasters en data science
Plateforme : edX
Le programme MicroMasters en data science de l’University of California San Diego propose aux étudiants quatre cours de niveau supérieur via edX, l’un des principaux fournisseurs de cours en ligne.
À raison de 10 heures par semaine, les candidats peuvent espérer terminer le programme en 10 mois, moyennant des frais uniques. Au fil du programme, les apprenants couvrent les aspects mathématiques et appliqués de la data science. Les compétences acquises à l’issue du cours comprennent le nettoyage des données, l’utilisation de modèles de ML et d’Apache Spark, ainsi que la réalisation d’inférences statistiques fiables. Les cours du programme sont les suivants :
- Python pour la DS
- Probabilités et statistiques en DS avec Python
- Fondamentaux de l’apprentissage automatique
- Analyse du big data avec Spark
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| $1,400.00 | 400 heures | Intermédiaire | 1 |
Remarque: Bien qu’il n’y ait pas de date limite globale pour terminer le programme, les candidats disposent de 24 mois pour sélectionner les sessions de cours UCSanDiegoX après leur achat. Une fois terminés, les MicroMasters comptent pour 30 % du master complet en DS.
En savoir plus sur Apache Spark avec Les meilleurs outils et solutions d’entrepôt de données.
Harvard University : certificat professionnel en data science
Plateforme : edX
Sur edX, Harvard University propose un certificat professionnel en data science, qui fournit aux apprenants intéressés les connaissances de base et les compétences nécessaires pour relever les défis modernes de l’analyse des données.
Les neuf cours du programme HarvardX Data Science couvrent un large éventail de sujets destinés aux débutants en DS, notamment :
- Bases de R
- Visualisation
- Probabilités
- Inférence et modélisation
- Outils de productivité
- Préparation des données
- Régression linéaire
- Apprentissage automatique
- Projet de fin d’études
Les étudiants se familiarisent avec des outils essentiels de la data science comme Linux, GitHub et RStudio afin d’expérimenter des applications concrètes.
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| $991.00 | 170 heures | Débutant | 1 |
Le programme de certificat se suit à son propre rythme, avec une charge de travail recommandée de 2 à 3 heures par semaine ; à ce rythme, les candidats peuvent espérer terminer le programme en 17 mois.
IBM : certificat professionnel IBM Data Science
Plateforme : Coursera
Pour les débutants qui souhaitent se lancer dans la data science, pourquoi ne pas apprendre auprès d’un géant de l’informatique avec le certificat professionnel IBM Data Science sur Coursera ?
Au travers de 9 cours, les candidats totalement débutants en data science et en programmation peuvent découvrir les outils open source et les bibliothèques, les bases de données, la visualisation, l’analyse statistique et les algorithmes d’apprentissage automatique. Les apprenants acquièrent une expérience pratique d’IBM Cloud en utilisant les derniers outils de DS. À raison de 4 heures par semaine, les participants peuvent espérer terminer le programme en 11 mois.
L’apprentissage appliqué étant au cœur du programme de certificat, les candidats se familiariseront avec :
- Outils : GitHub, RStudio, Jupyter, et Watson Studio.
- Bibliothèques : NumPy, Folium, Seaborn, Scikit-learn, SciPy, Pandas, Matplotlib.
- Projets : carte interactive, modèle de classification, prévision des prix de l’immobilier et des lancements de fusées
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| 39,00 $ / mois | 176 heures | Débutant | 12 |
Remarque: En 11 mois, le programme IBM coûte 429 $ avec un abonnement mensuel à Coursera. Autrement, un abonnement annuel permet d’accéder à davantage de cours et coûte 399 $.
À lire également : Les meilleurs systèmes de gestion de bases de données
Google : certificat Google Data Analytics
Plateforme : Coursera
Marque mondialement reconnue, Google possède également un quart de siècle d’expérience pour attirer les esprits les plus brillants de la data science — difficile de ne pas considérer le certificat Google Data Analytics sur Coursera.
Google vise à préparer les diplômés à un premier emploi dans l’assistance informatique, la conception UX, le marketing numérique et l’analyse des données. Adaptés aux débutants, les huit cours couvrent les fondamentaux des données, la prise de décision fondée sur les données, la préparation et le traitement des données, ainsi que la visualisation et l’analyse avec la programmation en R. À raison de 10 heures par semaine, les candidats peuvent espérer terminer le programme en 6 mois.
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| 39,00 $ / mois | 240 heures | Débutant | 1 |
Remarque: En six mois, les candidats peuvent terminer le cours pour 240 $ avec un abonnement mensuel à Coursera. Les 240 heures se répartissent entre 180 heures d’enseignement et 60 heures consacrées aux évaluations, aux travaux pratiques, à l’étude complémentaire et à un projet de fin d’études.
Stanford University : apprentissage automatique
Plateforme : Coursera
Les débutants intéressés peuvent rejoindre un groupe de 5 millions d’apprenants avec la spécialisation en apprentissage automatique de Stanford University, dirigée par l’expert en deep learning et cofondateur de Coursera Andrew Ng.
Ng a initialement conçu le programme en 2012 et continue d’actualiser le cursus pour l’adapter à un domaine en constante évolution, en mettant l’accent sur les concepts et outils essentiels du ML, ainsi que sur le principal langage de programmation pour les applications d’IA, Python.
Contrairement à d’autres cours spécialisés en DS, la spécialisation en ML de Stanford propose une étude approfondie du deep learning sans nécessiter de connaissances préalables en mathématiques ni d’expérience en programmation. À raison de 9 heures par semaine, les candidats peuvent espérer terminer le programme en 3 mois.
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| 39,00 $ / mois | 108 heures | Débutant | 1 |
En savoir plus : Les 50 principales entreprises qui recrutent pour des postes en data science | Datamation
Udemy : Python pour la data science et l’apprentissage automatique
Plateforme : Udemy
Autre spécialisation en apprentissage automatique, le bootcamp Python pour la data science et l’apprentissage automatique, proposé par Udemy, dure un peu plus de 25 heures et se divise en 27 thèmes et 165 cours magistraux.
Idéal pour les développeurs expérimentés ou les débutants ayant une certaine expérience en programmation, le bootcamp Udemy couvre l’utilisation d’outils comme Spark, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et SciKit dans des applications concrètes de DS.
Parmi les autres thèmes abordés figurent les visualisations interactives, la régression linéaire, les arbres de décision et le traitement du langage naturel afin de donner aux apprenants une solide compréhension du ML dans le domaine de la data science. Les étudiants peuvent acquérir un ensemble de compétences en ML pour moins de 100 $, alors que celui-ci peut parfois coûter quelques milliers de dollars.
| Coût | Durée | Difficulté | Langues |
|---|---|---|---|
| $84.99 | 25 heures | Intermédiaire | 15 |
Remarque: Si la durée totale des cours magistraux est de 25 heures, elle ne tient pas compte du temps d’étude supplémentaire ni du temps consacré à la réalisation des applications proposées dans les leçons.
Mentions honorables : cours de data science
| Fournisseur | Cours de data science | Type | Plateforme |
|---|---|---|---|
| Datacamp | Data science pour tous | Certificat | Datacamp |
| Duke | Compétences mathématiques pour la data science | Certificat | Coursera |
| Dataquest | Parcours professionnel de data scientist | Certificat | Dataquest |
| Codecademy | Parcours professionnel de data scientist | Certificat | Codecademy |
| UC Davis | SQL pour la data science | Certificat | Coursera |
| MIT | Statistiques et data science | MicroMasters | edX |
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Qu’est-ce que la data science ?
La data science étudie les volumes de données ainsi que les outils et méthodes utilisés pour stocker, manipuler et analyser ces données. Les data scientists utilisent l’analyse de données, les statistiques et, de plus en plus, la programmation informatique — pour comprendre les volumes de données structurées et non structurées.
Qu’est-ce qu’un cours de data science ?
Les cours de data science sont populaires auprès des étudiants et des professionnels qui souhaitent découvrir les pratiques de la DS et travailler dans ce domaine. Les parcours les plus populaires sont accessibles au public et en ligne, ce qui permet aux étudiants d’obtenir leurs certifications ou de développer leurs compétences à leur propre rythme, sans devoir établir un emploi du temps avec une classe et un professeur ni s’inscrire dans une université traditionnelle.
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Thèmes des cours de data science
L’éventail des cours de data science va des introductions générales aux cours hautement spécialisés et aux programmes MicroMasters couvrant plusieurs thèmes. Les introductions générales abordent souvent l’ensemble des thèmes de la DS, tandis que les spécialisations approfondissent :
- Les statistiques appliquées et la modélisation
- L’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et le deep learning
- L’analyse et la visualisation des données
- L’ingénierie des données et des logiciels
- Les langages de programmation comme Python et R
- La gestion des bases de données SQL
Où trouver des cours de data science
Domaine d’étude relativement récent, la data science a émergé à une époque où l’enseignement en ligne est de plus en plus accessible. Parallèlement, les cursus universitaires traditionnels en DS se limitent aux meilleures universités de recherche et sont assez coûteux. Plusieurs plateformes ont vu le jour au cours de la dernière décennie pour héberger et proposer des cours aux étudiants et aux professionnels intéressés.
Aujourd’hui, les principaux fournisseurs de cours en ligne comprennent de nouveaux établissements d’enseignement connus pour leurs bootcamps de développement logiciel, de grandes entreprises technologiques et des plateformes de cours.
Les sections ci-dessous présentent certaines des plateformes en ligne les plus populaires qui hébergent et facilitent les cours pour les étudiants, puis les grandes entreprises proposant des certifications pour des compétences propriétaires et sectorielles en DS.
Fournisseurs en ligne de cours et de certificats de DS
| Codecademy | Coursera | Datacamp |
|---|---|---|
| Dataquest | edX | LinkedIn Learning |
| Pluralsight | Udacity | Udemy |
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Entreprises proposant des cours et des certificats de DS
| Amazon Web Services | Cloudera | |
|---|---|---|
| Dell EMC | IBM | Microsoft |
| MongoDB | Oracle | SAS |
À quoi s’attendre des cours de data science
La flexibilité des cours en ligne offre aux étudiants une grande liberté pour étudier, s’exercer et progresser dans les leçons. Les cours proposés en continu, avec des leçons et des projets préconçus, permettent aux étudiants de terminer chaque cours lorsqu’ils le peuvent ou lorsque les échéances du cours l’exigent.
Si les parcours en ligne offrent davantage de flexibilité que les cours en présentiel, les candidats doivent néanmoins rester attentifs aux limites de temps imposées par les programmes facturés en une seule fois et aux abonnements mensuels des programmes de longue durée. Sans plan d’action — alors que les échéances de ces programmes peuvent davantage aider que nuire à une progression efficace — les apprenants risquent de ne pas pouvoir terminer le programme ou de gaspiller leur argent.
En savoir plus avec : Les meilleures certifications Atlassian
Les meilleurs programmes de master en data science
Les étudiants ou les professionnels à la recherche d’une expérience plus concrète peuvent apprécier l’alternative à temps plein que représente un diplôme d’études supérieures accrédité, plutôt que de suivre des cours individuels ou des programmes de certification. La data science est une discipline universitaire récente, mais les universités sont désireuses d’explorer ce domaine et de former la prochaine génération de data scientists.
Parmi les programmes d’études supérieures notables figurent :
| Carnegie Mellon University | Columbia University | Duke University |
|---|---|---|
| Georgia IT | Harvard University | John Hopkins University |
| Massachusetts IT | New York University | Stanford University |
| University of Michigan | University of Washington | UC San Diego |
Comment choisir un cours de data science
Comme dans la plupart des domaines d’étude liés à l’informatique, les opportunités d’emploi et la demande de professionnels possédant des compétences en data science sont nombreuses. Cette demande n’est pas près de disparaître, ce qui fait de toute certification, générale ou spécialisée, un atout sur les CV.
Alors, par où commencer ? Les nouveaux apprenants peuvent commencer à moindre coût en suivant en auditeur libre l’un des quelques cours de DS destinés aux débutants. Les étudiants découvrent un éventail de thèmes liés à la DS et acquièrent une compétence générale précieuse pour la plupart des professionnels. En auditant les cours, les candidats peuvent également choisir à quel moment payer pour obtenir le diplôme et effectuer les travaux nécessaires. Ces introductions peuvent les aider à choisir des certifications spécialisées s’ils souhaitent approfondir leurs connaissances en data science.
Tenez compte de l’investissement en temps requis et choisissez un programme réalisable. Les premiers obstacles et le sentiment d’être dépassé sont fréquents face à un sujet complexe, ce qui rend le choix d’un programme facturé en une seule fois particulièrement important. Si vous envisagez l’un de ces programmes, veillez à établir un plan d’action pour étudier, travailler et terminer le certificat dans un délai raisonnable.
Les data scientists en devenir qui souhaitent développer leurs compétences disposent de nombreuses spécialisations. Selon les applications de la DS, les candidats peuvent tirer le meilleur parti d’un renforcement de leurs compétences informatiques grâce à des outils et systèmes propriétaires assortis de certifications propres aux fournisseurs.