La data science est un domaine en plein essor qui attire de plus en plus de passionnés souhaitant se reconvertir ou monter en compétence. Mais comment apprendre ce métier sans se ruiner ?
Découvrez dans cet article 10 ressources en ligne pour vous former gratuitement et à votre rythme aux compétences clés du data scientist : programmation (Python, R, SQL), statistiques, machine learning, data visualisation…
Chaînes YouTube :
- DataScientest – Vidéos pédagogiques par des experts, sujets variés, 450+ vidéos
- Data From Scratch – Conseils d’expert, data engineering et science, actualités, 72 vidéos
Blogs :
- Data Science Central – Articles d’experts, ressources exclusives, en anglais
- Data Novia – Tutoriels R détaillés, couverture large, mises à jour régulières
Plateformes de formation en ligne :
- Udemy – Vaste choix, cours d’experts, certifications, rythme flexible, qualité inégale
- OpenClassrooms – Projets, parcours complets, certifications reconnues, mentorat, peu de gratuit
Vidéo YouTube sur la data science
Découvrez les meilleures chaînes YouTube pour apprendre la data science gratuitement et à votre rythme.
DataScientest, la référence dans la formation en data science sur YouTube
DataScientest est une chaîne YouTube dédiée à la formation en data science. Elle propose des vidéos pédagogiques sur des sujets variés comme le langage SQL, le machine learning ou encore le data product management. La chaîne est animée par des experts passionnés qui partagent leur savoir-faire de manière claire et accessible.
Avec déjà plus de 450 vidéos et 17 000 abonnés, DataScientest s’impose comme une référence pour tous ceux qui veulent se lancer dans une carrière de data scientist ou simplement comprendre les enjeux de la data science. Une ressource précieuse à garder dans ses favoris !
Points forts
Points Faibles
L’Atelier Data, des contenus ciblés et pertinents pour apprendre la data science
L’Atelier Data est une chaîne YouTube animée par Damien, Data Scientist passionné. Avec plus de 5 600 abonnés et 31 vidéos, elle propose un contenu de qualité pour aider ceux qui souhaitent se reconvertir dans la data science. L’Atelier Data est une excellente ressource avec des vidéos instructives et des conseils avisés.
Points forts
Points Faibles
Data From Scratch, des vidéos instructives pour progresser en data science
Data From Scratch est une chaîne YouTube animée par Willis, un expert en data engineering et data science. Avec plus de 11 500 abonnés et 72 vidéos, il partage son expérience de plus de 10 ans dans le domaine pour aider sa communauté à booster leur carrière. C’est une excellente ressource pour ceux qui souhaitent progresser en data engineering et data science, avec des vidéos instructives et des conseils avisés d’un expert du domaine.
Points forts
Points Faibles
| Chaîne YouTube | Points forts | Points faibles |
|---|---|---|
| DataScientest | Contenu riche et diversifié couvrant de nombreux aspects de la data science Intervenants expérimentés et pédagogues Vidéos bien structurées avec des explications claires et des exemples concrets Conseils pratiques pour bien démarrer dans ledomaine et progresser | Rythme de publication irrégulier, avec parfois de longues périodes sans nouvelle vidéo Peu d’interactivité et d’échanges avec la communauté dans les commentaires Qualité du son et de l’image perfectible sur certaines vidéos plus anciennes |
| L’Atelier Data | Contenu ciblé et pertinent pour les personnes en reconversion Explications claires et pédagogiques, même pour les débutants Retours d’expérience concrets du créateur de la chaîne Conseils pratiques pour monter en compétences et se faire recruter | Rythme de publication assez irrégulier Interaction limitée avec la communauté dans les commentaires |
| Data From Scratch | Contenu riche et varié sur le data engineering, la data science et les carrières tech Retours d’expérience concrets et conseils pratiques de l’animateur Explications claires et pédagogiques, accessibles même aux débutants Vidéos récentes sur des sujets d’actualité (entretiens, salaires, technologies…) | Rythme de publication irrégulier (parfois plusieurs semaines sans nouvelle vidéo) Peu d’interactions avec la communauté dans les commentaires Quelques vidéos en anglais qui peuvent rebuter le public francophone |
Découvrez également nos recommandations sur les meilleures Formations Data Science pour une approche plus structurée.
Blogs sur la data science
Plongez dans l’univers de la data science grâce à ces blogs d’experts qui partagent leur savoir-faire.
Data Novia, le blog pour monter en compétence grâce aux tutoriels pratiques
Data Novia est un blog dédié à l’exploration de données et aux statistiques. Il propose des tutoriels pratiques sur la visualisation de données, l’analyse statistique et l’aide à la décision. Avec un contenu riche et varié, ce blog est une ressource précieuse pour tous ceux qui souhaitent monter en compétences en data science. C’est un excellent blog pour se former à la data science avec R, grâce à ses tutoriels de qualité et une large couverture des sujets.
Points forts
Points Faibles
Data Science, des articles techniques et des tutoriels détaillés
Le blog Data Science est une ressource précieuse pour les passionnés de R, de machine learning et de data science. Alimenté régulièrement par de Charles Bordet, data scientist indépendant basé à Lyon, ce blog propose des articles techniques et des tutoriels pour monter en compétence sur ces sujets. Si vous êtes un utilisateur de R et que vous souhaitez progresser en data science, avec des articles de qualité rédigés avec une approche pédagogique, c’est définitivement un blog à suivre.
Points forts
Points Faibles
Pour une introduction détaillée et des ressources complémentaires, explorez notre article : Qu’est-ce que la data science ?
Data Science Central, incontournable pour les praticiens de l’IA
Data Science Central est un blog incontournable pour les praticiens de l’IA. Fondé par Vincent Granville, expert reconnu du domaine, ce blog propose un contenu riche et varié sur les sujets techniques, business et sectoriels liés à la data science.
Avec plus de 10 ans d’existence, Data Science Central est devenu une véritable communauté pour les data scientists du monde entier. On y trouve des articles de fond, des tutoriels, des webinaires et des ressources précieuses pour monter en compétence et suivre les dernières tendances du domaine.
Points forts
Points Faibles
Tutoriels Tanagra pour le Data Mining, le Machine Learning et la Data Science, des supports de cours intéressants
Le blog “Tutoriels Tanagra pour le Data Mining, le Machine Learning et la Data Science” est une mine d’or pour les passionnés de data science. Animé par Ricco, un expert reconnu du domaine, ce blog propose depuis plus de 10 ans des supports de cours et didacticiels de qualité sur les logiciels Tanagra, R et Python.
Malgré une panne de serveur en 2022 qui a fait perdre une partie des anciens articles, le blog reste une référence grâce à ses archives complètes et ses nouveaux contenus régulièrement mis à jour. Ricco y partage son expertise avec passion et pédagogie, pour le plus grand bonheur des étudiants et professionnels souhaitant monter en compétence.
Points forts
Points Faibles
| Blogs | Points forts | Points faibles |
|---|---|---|
| Data Novia | Tutoriels détaillés et didactiques, avec de nombreux exemples de code en R Couverture large des sujets liés à l’analyse de données (visualisation, statistiques, machine learning…) Contenu régulièrement mis à jour avec les dernières tendances et packages R Possibilité d’acheter des guides pratiques pour approfondir certains sujets | Interface un peu datée et pas toujours intuitive Pas de système de recherche pour retrouver facilement un article Peu d’interactions et de commentaires de la part des lecteurs Certains articles sponsorisés qui peuvent nuire à l’objectivité du contenu |
| Data Science | Contenu riche et varié, allant des bases de R aux sujets avancés (Shiny, déploiement…) Explications claires et détaillées, avec de nombreux exemples de code Approche pédagogique et didactique, accessible même aux débutants Veille technologique et articles sur les dernières tendances (conférences, packages…) | Design un peu daté et austère qui peut rebuter certains lecteurs Pas de commentaires ou d’interactions avec l’auteur et la communauté Fréquence de publication irrégulière, avec parfois plusieurs mois sans nouvel article Contenu centré uniquement sur R, pas d’ouverture vers d’autres langages ou outils |
| Data Science Central | Contenu de qualité rédigé par des experts reconnus du domaine Large couverture des sujets liés à la data science (techniques, métiers, secteurs…) Communauté active avec de nombreux échanges et interactions Ressources exclusives pour les membres (ebooks, cours en ligne…) | Design un peu daté et parfois fouillis Beaucoup de contenus sponsorisés et de publicités Niveau parfois très avancé, peu adapté aux débutants Contenu majoritairement en anglais |
| Tutoriels Tanagra pour le Data Mining, le Machine Learning et la Data Science | Contenu riche et varié couvrant de nombreux aspects de la data science Explications claires et didactiques, même pour les concepts avancés Exemples concrets et codes source fournis pour reproduire les analyses Veille technologique et tutoriels sur les dernières tendances et outils | Design un peu daté et austère qui peut rebuter certains lecteurs Navigation parfois complexe pour retrouver un article spécifique Peu d’interactions et de commentaires de la part des lecteurs Certains tutoriels nécessitent des prérequis qui ne sont pas toujours explicités |
Pour en savoir plus sur les rémunérations dans ce domaine, consultez notre article concernant le salaire d’un data scientist.
Plateforme de formation en ligne sur la data science
De nombreuses plateformes de formation en ligne proposent des cours en data science. Voici les plus connus.
Udemy, la plateforme à 40 millions d’apprenants
Udemy est une plateforme d’apprentissage en ligne qui propose des milliers de cours sur des sujets variés. Créée en 2010, elle est devenue une référence dans le domaine de la formation à distance, avec plus de 40 millions d’apprenants dans le monde.
Sur Udemy, vous trouverez de nombreux cours sur la data science, dispensés par des experts du domaine. Si la plupart sont payants, il existe également une sélection de cours gratuits de qualité pour découvrir cette discipline passionnante.
Parmi les cours gratuits sur la data science disponibles sur Udemy, on peut citer :
- “Introduction to Data Science using Python” par Rakesh Gopalakrishnan
- “Statistics for Data Science and Business Analysis” par 365 Careers
- “Introduction to Machine Learning for Data Science” par Geoff Ladwig
- “Data Science for Beginners: Introduction to Data Science” par Loonycorn
- “Data Science Fundamentals” par Ligency Team
Points forts
Points Faibles
OpenClassrooms, acteur majeur de la formation en ligne
OpenClassrooms est une plateforme française d’e-learning qui propose des cours en ligne sur de nombreux sujets, dont la data science. Créée en 1999 sous le nom de Site du Zéro, elle a pris son nom actuel en 2013 et s’est imposée comme un acteur majeur de la formation en ligne.
Sur OpenClassrooms, vous trouverez des parcours complets pour devenir data scientist, mais aussi des cours plus ciblés sur des compétences spécifiques comme le machine learning ou la data visualisation. Si la plupart des formations sont payantes, il existe quelques cours gratuits de qualité pour découvrir ce domaine passionnant.
Parmi les cours gratuits sur la data science disponibles sur OpenClassrooms, on peut citer :
- “Initiez-vous au data mining”
- “Initiez-vous à l’algèbre relationnelle avec le langage SQL”
- “Découvrez les librairies Python pour la Data Science”
- “Réalisez une analyse exploratoire de données”
- “Initiez-vous au machine learning”
Points forts
Points Faibles
Julie by Jedha, apprendre la data science grâce à des parcours interactifs
Julie est la plateforme d’e-learning de l’école Jedha, spécialisée dans la formation en data science et cybersécurité. Lancée en 2020, elle propose des parcours interactifs pour apprendre pas à pas les compétences clés de ces domaines en forte croissance.
Que vous soyez débutant ou avancé, Julie vous offre un environnement d’apprentissage complet et stimulant. Vous y trouverez des notebooks Jupyter et VSCode pour pratiquer comme un vrai data scientist, ainsi que des quizz et challenges pour valider vos acquis.
Parmi les cours gratuits sur la data science disponibles sur Julie, on peut citer :
- Introduction à Python pour la Data Science
- Statistiques descriptives avec Numpy
- Manipuler des données avec Pandas
- Data Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
- Introduction au Machine Learning
Points forts
Points Faibles
| Plateformes de formation en ligne | Points forts | Points faibles |
|---|---|---|
| Udemy | Large choix de cours sur tous les aspects de la data science Cours dispensés par des experts reconnus du domaine Possibilité de suivre les cours à son rythme et de manière flexible Cours bien structurés avec des vidéos, des quizz et des projets pratiques Certification à la fin de chaque cours pour valoriser ses compétences | Qualité inégale des cours, nécessitant de bien lire les avis avant de choisir Peu de cours gratuits, la plupart nécessitent un abonnement Pas de suivi pédagogique personnalisé ni d’interaction avec les formateurs Certains cours peuvent être un peu superficiels ou datés |
| OpenClassrooms | Pédagogie basée sur la réalisation de projets concrets Parcours complets et structurés pour monter en compétence Certifications reconnues par l’État et le milieu professionnel Accompagnement personnalisé par un mentor Communauté active d’apprenants et de professionnels | Peu de cours gratuits, la plupart des formations sont payantes Modèle freemium avec certaines fonctionnalités réservées aux abonnés Cours parfois un peu théoriques, manquant d’exemples pratiques Certifications payantes et nécessitant un abonnement |
| Julie by Jedha | Parcours d’apprentissage interactifs et progressifs Environnement intégré avec Jupyter, VSCode et des datasets Challenges et projets pour mettre en pratique les concepts Communauté d’entraide sur Discord Accès gratuit à certains cours et événements | Plateforme encore jeune avec un catalogue de cours limité Modèle freemium avec certaines fonctionnalités payantes Pas de certification reconnue à l’issue des cours gratuits |
