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Parcours d'apprentissage

Formation data science pour devenir data scientist

De ta première ligne de Python à des modèles fiables : SQL, graphiques, statistiques, puis machine learning avec scikit-learn. Du vrai code dans ton navigateur, un graphique par leçon de ML.

2,421,911+ codders inscrits à ces cours

487 leçons539 défis2,161 questions de quiz

Entraîne un modèle dans ton navigateur

Du vrai code scikit-learn avec son vrai résultat. Fais glisser le curseur pour changer une ligne et vois ce que le modèle apprend.

Un petit k mémorise chaque point d'entraînement et trace une frontière irrégulière. Un k plus grand la lisse.

k =5
main.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier


X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.3, random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)


k = 5
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
model.fit(X_train, y_train)
print(f"train accuracy: {model.score(X_train, y_train):.2f}")
print(f"test accuracy:  {model.score(X_test, y_test):.2f}")


xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-2, 3, 56), np.linspace(-1.5, 2, 40))
proba = model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 1]
proba = proba.reshape(xx.shape)


plt.figure(figsize=(5, 4))
plt.pcolormesh(xx, yy, proba, cmap="coolwarm", alpha=0.35)
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train,
            cmap="coolwarm", edgecolors="k")
plt.title(f"k-nearest neighbors, k = {k}")
plt.show()
Chargement des graphiques
Sortie
 

La feuille de route data science, étape par étape

6 cours8 sections487 leçons539 défis2,161 questions de quiz

Chaque étape est un cours Coddy existant. Suis-les dans l'ordre, ou commence par celui qui te manque : ta progression est enregistrée par cours dans tous les cas.

  1. 1
  2. 2
    Commencer cette étapeDémarrerSélectionner, filtrer, joindre, regrouper et agréger de vraies tables. La plupart des données d'entreprise vivent dans une base, et un data scientist qui sait l'interroger n'attend pas qu'un autre lui fasse un export.DémarrerPage dédiée
  3. 3
    Commencer cette étapeDémarrerTableaux NumPy, tables pandas et graphiques matplotlib, puis les jeux de données intégrés iris, vin et chiffres manuscrits. La boîte à outils de tout projet de machine learning, avec un graphique dans chaque leçon.DémarrerPage dédiée
  4. 4
    Commencer cette étapeDémarrerTendance centrale et dispersion, distributions, probabilités par simulation, valeurs aberrantes, corrélation, droites de tendance, p-values, mise à l'échelle et encodage. Appris en simulant et en traçant, pas en mémorisant des formules.DémarrerPage dédiée
  5. 5
    Commencer cette étapeDémarrerDécouper, entraîner, prédire et évaluer avec scikit-learn : k-NN, régression linéaire et logistique, arbres, forêts, boosting, validation croisée et pipelines, jusqu'à un classifieur d'espèces de manchots.DémarrerPage dédiée
  6. 6
Ce que vous obtenez
Tout ce que vous utiliserez pour apprendre à coder

Apprendre en Faisant

Écrivez du vrai code, interrogez des bases de données, créez des sites web et maîtrisez les prompts IA. Nos leçons interactives couvrent toutes les compétences dont les développeurs modernes ont besoin.

playground.js
Éditeur de Code
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
Test n°1test Case Success icon
Test n°2test Case Success icon
Test n°3test Case Failure icon
Entrée
"Alex"
Sortie
"Hello, Coddy! Alex"

Construisez Votre Série

Restez constant et regardez vos progrès grandir! Suivez votre habitude quotidienne de codage, protégez votre série avec des jours de gel et gagnez des récompenses en vous connectant chaque jour.

12 jours de série

Revenez demain pour maintenir votre série!

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Quitte ou Double

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Gel de Série

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Vous N'êtes Pas Seul

Affrontez les classements mondiaux, invitez des amis pour gagner des récompenses et célébrez les succès des autres. Coder, c'est mieux entre amis!

Ligue Challenger
Ligue ChallengerLes 7 premiers avancent
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Alex7+ Days
2840
leaderboard Second icon2
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Jordan7+ Days
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leaderboard Third icon3
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Sam7+ Days
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Casey
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Morgan7+ Days
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Apprenez comme vous voulez

Lisez, écoutez, testez-vous, demandez à l'IA ou retrouvez ce que vous avez déjà étudié. Chaque leçon s'adapte à vous.

Intro aux variables
Audio

Une variable est un conteneur nommé qui stocke une valeur réutilisable plus tard dans votre programme.

En Python, on en crée une en écrivant le nom, un signe égal, puis la valeur à stocker.

La valeur peut évoluer : réassigner le nom le fait simplement pointer vers une nouvelle valeur.

1xSarah

Certifiez-vous

Gagnez des certificats pour chaque cours terminé. Ajoutez-les à votre profil LinkedIn et CV pour montrer votre expertise en programmation aux employeurs.

CoddyCertificat de Réussite
Ceci certifie queJean Duponta complété avec succès
python iconFondamentaux de Python
Vérifié
Datejanv. 2026
LinkedInAjouter à LinkedIn

Pourquoi suivre cette formation data science sur Coddy

  • Un seul ordre, aucune hésitation. Python d'abord, puis SQL pour récupérer les données, puis graphiques et statistiques pour les comprendre, puis des modèles pour prédire. Chaque étape utilise ce que la précédente a enseigné.
  • Tu vois les données. Chaque leçon de machine learning a un graphique ou un schéma, et les graphiques que dessine ton code apparaissent à côté, dans l'onglet Graphiques : une distribution, une corrélation ou une frontière de décision, tu l'as regardée, pas seulement lue.
  • De vrais outils, rien à installer : Python, SQL, NumPy, pandas, matplotlib, SciPy et scikit-learn, tous dans ton navigateur, dans les versions qu'utilisent les data scientists.
  • Deux projets terminés, un classifieur d'espèces de manchots et un explorateur de chiffres manuscrits, plus des défis finaux sur l'attrition, la fraude et les tests A/B. Chaque cours se termine par un certificat gratuit.

Questions fréquentes pour devenir data scientist

Comment devenir data scientist en partant de zéro ?

Apprends Python, puis SQL, puis à explorer et représenter des données avec pandas et matplotlib, puis assez de statistiques pour distinguer un motif du bruit, puis le machine learning avec scikit-learn. C'est cette feuille de route, dans cet ordre. Ensuite, construis deux ou trois projets sur des jeux de données publics qui répondent à une question qui intéresse quelqu'un, et rédige ce que tu as trouvé.

Quelle différence entre analyste de données et data scientist ?

Un analyste explique ce qui s'est passé : requêtes, tableurs, graphiques et rapports. Un data scientist prédit aussi ce qui va se passer et teste si un effet est réel : statistiques, machine learning et expériences. Les deux partagent SQL, Python et pandas. Si les tableaux de bord et le reporting sont ton objectif, le parcours Analyste de données te correspond mieux.

Par quoi commencer en data science ?

Python. C'est le langage de presque toutes les offres d'emploi en data science, et les bibliothèques utilisées dans le reste du parcours (pandas, matplotlib, scikit-learn) sont des bibliothèques Python. La première étape ne couvre que les parties de Python dont les étapes suivantes ont besoin : variables, conditions, boucles, fonctions et listes.

Faut-il un diplôme ou des maths avancées pour la data science ?

Pas pour commencer, ni pour beaucoup d'emplois. Les employeurs cherchent des gens capables de récupérer des données avec SQL, de les nettoyer et de les représenter avec pandas, de raisonner dessus avec les statistiques et de construire un modèle qu'ils savent défendre. Ce parcours enseigne les statistiques avec des simulations et des graphiques, sans calcul différentiel. Un diplôme aide pour les postes de recherche ; un portfolio de projets honnêtes aide partout.

Combien de temps faut-il pour suivre cette feuille de route ?

Environ cinq à sept mois à raison d'une heure par jour. Les bases de Python prennent environ six semaines, SQL trois à quatre, et les quatre sections de machine learning environ 40 heures au total. Le temps passé ensuite sur tes propres projets est ce qui transforme ces compétences en portfolio.

Cette formation data science couvre-t-elle le deep learning ?

Non, et la page le dit plus bas. Elle couvre le machine learning classique, les modèles avec lesquels on résout la plupart des problèmes métier : régression, arbres, forêts, boosting, clustering et PCA. Les réseaux de neurones, les frameworks de deep learning et les grands modèles de langage viennent après, et ils sont plus faciles à apprendre une fois que tu sais découper, entraîner et évaluer correctement un modèle.

Autres parcours d'apprentissage

Les mêmes cours, ordonnés pour un autre métier. La progression est conservée : un cours terminé sur un parcours compte sur tous les parcours qui l'incluent.

Tous les parcours d'apprentissage
Illustration des langages de programmation de Coddy

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