Formation Data Scientist gratuite : cours en ligne, MOOC et certificats

4 ressources gratuites pour se former en Data Science

Si vous souhaitez vous initier à la Data Science, voici 4 ressources incontournables que nous avons sélectionnées pour vous. Dans la suite de cet article, nous détaillerons leur contenu et leur valeur pédagogique :

• Les cours gratuits sur JULIE by Jedha, notre plateforme d’apprentissage qui met à disposition plus de 30 heures de cours pour apprendre la Data Science à votre rythme.
• Les meilleures chaînes YouTube, qui proposent des tutoriels et des études de cas concrets pour approfondir vos connaissances.
• Les formations en ligne en Data Science et les MOOCs, qui offrent des bases solides en statistiques, Machine Learning et programmation.‍
• Les communautés de Data Scientists, des espaces collaboratifs où vous pourrez poser toutes vos questions à des professionnels en activité.

Formations gratuites pour devenir Data Scientist ou formation payante : que choisir ?

Les formations et MOOCs gratuits en Data Science vous permettront d'acquérir les bases indispensables pour réaliser vos premières analyses de données et construire vos premiers modèles prédictifs.

Mais si votre objectif est de vous reconvertir pour devenir Data Scientist, ces ressources gratuites seront rarement suffisantes. Les recruteurs attendront en effet de vous un portfolio solide, une expérience pratique et une certification de vos compétences que les MOOCs seuls ne peuvent pas vous apporter.

Que faire alors ? Commencez par nos cours gratuits en data science sur JULIE, notre plateforme pédagogique. Et s’ils vous aident à confirmer votre intérêt, rejoignez ensuite notre formation Data Science éligible au CPF et à de nombreux financements publics, et qui vous préparera aux métiers de Data Scientist et d’AI Engineer. Lors de vos 450 heures de cours, vous travaillerez notamment sur les projets concrets que vous présenterez aux recruteurs lors de vos entretiens.

• 92 % de nos alumni des parcours Data et IA sont en emploi un an après leur formation, selon notre rapport d'insertion 2026.

Comparatif des meilleures formations gratuites pour apprendre la Data Science en 2026

Plus de 30 heures de cours gratuits en data science sur JULIE by Jedha

Chez Jedha, nous voulons rendre la data science accessible à toutes et tous ! Pour cela, vous trouverez sur JULIE, notre plateforme pédagogique, plus de 30 heures de cours gratuits qui vous permettront d’acquérir les compétences de base d’un Data Scientist. De la programmation jusqu’au déploiement de vos modèles dans le cloud, tout est prévu pour que vous puissiez monter en compétences étape par étape.

Étape 1 : découvrir les métiers

Métiers de la Data en 2026 : missions, salaires et évolutions à l'ère de l'IA - 1 h - Débutant

Dans cette table ronde sur les métiers de la data, des professionnels vous racontent leur quotidien, les compétences attendues pour travailler dans le domaine, et vous parlent de la place que prend l’intelligence artificielle dans leur travail. Vous pouvez aussi retrouver son replay en vidéo sur YouTube.

Métiers de l'IA en 2026 : missions, salaires et perspectives d'évolution - 1 h - Débutant

Sans data science pas d’intelligence artificielle. Dans cette table ronde sur les métiers de l’IA, des professionnels vous présentent les métiers vers lesquels évolue aujourd'hui la data science (AI Engineer, LLMOps Engineer, AI Product Manager…). Vous pourrez également la retrouver sur notre chaîne YouTube.

Étape 2 : apprendre Python

Introduction to Python - 3 h 30 - Débutant

Apprenez les bases du langage Python (variables, boucles, conditions, Pandas), un indispensable de la manipulation de données.

Introduction à Python : programme de calcul des dépenses - 3 h - Débutant

Dans ce cours Python gratuit associé à notre workshop sur le même langage, vous construisez un petit programme de calcul de budget, et revoyez chaque notion en situation. Inscrivez-vous simplement sur JULIE pour accéder à ces ressources.

Étape 3 : les mathématiques du machine learning

Linear Algebra - 2 h - Débutant

Derrière chaque modèle de machine learning, il y a des vecteurs et des matrices. En 2 heures, vous apprenez à maîtriser les opérations d’algèbre linéaire qui font tourner ces modèles pour comprendre ce qui se passe sous le capot.

Introduction to Calculus - 3 h - Débutant

Comment un modèle apprend-il de ses erreurs ? La réponse tient dans le calcul différentiel. Dans ce module, vous revoyez donc les fonctions et les bases du calcul différentiel, qui sont indispensables pour comprendre comment apprend un modèle, et notamment comment fonctionne le deep learning.

Statistics - 2 h 30 - Débutant

Avant de tirer une conclusion d’un jeu de données, encore faut-il savoir ce qu’il permet vraiment d’affirmer. Ce cours vous aide à poser les bases : échantillon et population, distribution normale, intervalles de confiance et premiers tests statistiques.

Étape 4 : bases de données et premiers modèles

Create DB with SQL - 3 h 30 - Débutant

Toute analyse commence par des données bien rangées. Apprenez à créer et à interroger vos propres bases de données avec SQL, et acquerrez l’une des compétences indispensables pour les recruteurs de la data.

AWS Machine Learning Stack - 1 h - Débutant

Pas besoin de tout coder pour obtenir vos premières prédictions, découvrez les algorithmes de machine learning prêts à l’emploi d’AWS, qui vous permettront de gagner du temps dans la création de vos premiers modèles prédictifs.

ChatGPT - A revolution - 4 h 30 - Intermédiaire

Que se passe-t-il quand vous posez une question à ChatGPT ? Ce cours vous explique comment fonctionnent les grands modèles de langage, ce qu’est le mécanisme d’attention, et quelles sont leurs applications concrètes.

Étape 5 : déployer vos modèles

Understand Conda Environment - 30 min - Intermédiaire

Un projet qui ne tourne que sur votre machine n’est pas un projet abouti. Dans ce module, vous découvrez comment gérer vos environnements Python avec Conda pour rendre vos travaux reproductibles, par vous comme par les autres.

Stage to production with Heroku - 1 h - Intermédiaire

C’est le moment de sortir votre modèle de votre ordinateur en mettant votre première application en production avec Docker et Heroku.

Deployment with AWS Elastic Beanstalk - 1 h - Intermédiaire

Une fois votre application en ligne, place au cloud : découvrez comment déployer vos projets conteneurisés, une compétence indispensable pour industrialiser vos modèles.

Introduction to Kubernetes - 2 h - Avancé

Quand les applications se multiplient, il faut quelqu’un pour les orchestrer. Dans ce cours gratuit, vous découvrez ainsi Kubernetes, l’outil de référence pour orchestrer des applications conteneurisées à grande échelle.

Pour aller plus loin : data engineering et big data

Un modèle n’est utile que si les données arrivent au bon endroit, au bon moment. S’en assurer, c’est le rôle du data engineering, et si ce domaine vous attire, d’autres cours gratuits proposés sur JULIE devraient également vous plaire.

SQL & NoSQL Databases - 5 h - Intermédiaire

Où stocker vos données, et comment ? Vous découvrez les bases SQL et NoSQL dans le cloud, et surtout la différence entre les bases de données faites pour enregistrer les données, et celles faites pour les analyser.

Streaming Data with Kafka - 7 h - Intermédiaire

Certaines données n’attendent pas, alors apprenez à traiter des flux de données en temps réel avec Apache Kafka.

Graph Databases with Neo4J - 7 h - Intermédiaire

Comment un site sait-il quel produit vous recommander ? En repérant les liens entre les données : « les clients qui ont acheté ceci ont aussi acheté cela ». Les bases orientées graphe sont justement conçues pour stocker et explorer ces relations, et ce cours vous les fait découvrir, avec leurs algorithmes. Cerise sur le gâteau : vous découvrirez même les systèmes de recommandation.

Comment accéder gratuitement aux cours de JULIE ?

1. Rendez-vous sur JULIE.
2. Créez gratuitement votre compte en quelques clics.
3. Dans le catalogue des cours en ligne, choisissez un cours marqué « Free ».

Et nul besoin d’attendre pour commencer, vous démarrer vos cours quand vous le souhaitez, et les suivez à votre rythme.

4 chaînes YouTube à suivre pour apprendre la Data Science

Les chaînes YouTube vous offrent une variété de contenus gratuits, disponibles quand vous le souhaitez, et qui sont souvent plus concrets qu'un texte. Quatre vous seront ainsi particulièrement utiles pour progresser dans la data :

• Jedha
• LeCoinStat
• Data with Baraa
• numiqo

Jedha : nos workshops en replay

Envie de passer à la pratique ? Sur notre chaîne YouTube, nos formateurs animent en direct des workshops gratuits d’une heure, pour vous faire découvrir de A à Z les outils phares de la data. Deux sont faits pour débuter vers la data science et l’IA, et vous pouvez les revoir en replay quand vous voulez.

Workshop : Introduction à Python

Avec Aurélie Mutschler, docteure en physique et formatrice data chez Jedha depuis 2019, vous écrivez vos premières lignes de Python dans Google Colab : variables, types de données et boucles, et construisez même un mini-programme de calcul de budget. Et le mieux, c’est que vous n’aurez rien à installer sur votre ordinateur, puisque vous pourrez tout faire depuis votre navigateur.

Workshop : Introduction aux agents IA avec Claude et n8n

Antoine Krajnc, fondateur de Jedha, vous explique ce qui distingue un agent IA d’un chatbot, puis construit avec vous un agent qui lit et trie des candidatures depuis Trello, le tout sans écrire une seule ligne de code.

Bon à savoir : les cours complets associés à ces vidéos est disponible gratuitement sur JULIE, et si vous souhaitez participer à notre prochain live et nous poser vos questions en direct, vous retrouverez leurs dates sur la page de nos événements.

LeCoinStat : la chaîne YouTube francophone pour se lancer en Data Science

LeCoinStat est une chaîne idéale pour ceux qui souhaitent comprendre et découvrir concrètement la Data Science en français. Au menu : tutoriels clairs sur Python, R, Machine Learning et Deep Learning, concepts clés vulgarisés avec pédagogie, et conseils pratiques pour débuter ou accélérer votre carrière en Data Science. Un excellent moyen d'apprendre en douceur avec des professionnels du secteur.

Data with Baraa : SQL, Python et données, en anglais

Envie de consolider vos bases techniques ? Baraa Khatib Salkini partage sur sa chaîne des cours vidéo gratuits et très visuels sur SQL, Python, les entrepôts de données et la BI, et accompagne le tout de projets concrets pour que ce soit très explicite. Ce n’est pas une chaîne de machine learning, mais c’est l’un des meilleurs moyens de renforcer les bases dont un Data Scientist a besoin, et de découvrir le Data Engineering.

numiqo : les statistiques expliquées simplement (en anglais)

Les statistiques vous font peur ? numiqo (anciennement DATAtab) démystifie les notions indispensables en data science : régression linéaire et logistique, tests d’hypothèses, ANOVA et bien d’autres méthodes, avec des explications accessibles et de nombreux exemples.

5 cours en ligne gratuits pour apprendre la Data Science, avec certificat ou badge

Plusieurs plateformes de cours en ligne et institutions de référence vous proposent des cours gratuits en data science, dont plusieurs délivrent un certificat ou un badge. Voici les formations en ligne que nous vous recommandons, de la plus accessible à la plus technique :

• Kaggle Learn
• IBM SkillsBuild
• MOOC Inria sur scikit-learn
• Google Machine Learning Crash Course
• Codecademy

Kaggle Learn : pratiquer la data science, un certificat par cours

Kaggle, la plateforme de référence des Data Scientists, vous propose des micro-cours gratuits, faits d’exercices à réaliser directement dans votre navigateur. Pour débuter, suivez-les dans cet ordre :

• Intro to Programming (5 h)
• Python (5 h)
• Pandas (4 h)
• Intro to Machine Learning (3 h)
• Intermediate Machine Learning (4 h)
• Data Visualization (4 h)

Chaque cours terminé vous donne droit à un certificat gratuit.

Les cours sont en anglais, et dès que vous terminez l’un d’entre eux, vous obtenez un certificat gratuit pour attester de vos nouvelles compétences en data science.

IBM SkillsBuild : les fondamentaux des données, avec un badge IBM

Vous partez de zéro ? Proposé par IBM, ce parcours en français, « Notions fondamentales sur les données », vous fait découvrir en environ 7 heures le cycle de vie des données et les bases de l’analyse. Accessible sans pré-requis. À son issue, vous repartez avec un badge numérique IBM gratuit que vous pouvez afficher sur votre CV ou votre profil LinkedIn.

MOOC Inria : le machine learning par les créateurs de scikit-learn

Qui mieux que ses créateurs pour vous apprendre à utiliser scikit-learn, la bibliothèque de machine learning la plus utilisée en Python ? Ce MOOC gratuit, proposé sur FUN MOOC par l’équipe d’Inria qui la développe, vous apprend à construire, évaluer et améliorer vos modèles.

Prévoyez environ 36 heures de cours, à suivre votre rythme. Ce cours est en anglais, et suppose des bases en Python. Et si en réussissant au moins 60 - % des quiz et exercices, vous obtenez à son issue un Open Badge gratuit qui atteste de votre expertise.

Notez que vous ne pouvez pas commencer ce cours quand vous le souhaitez, et que les inscriptions sont ouvertes jusqu’au 19 décembre 2026.

Google Machine Learning Crash Course : les concepts du machine learning, en français

Ce cours de Google vous permettra d’acquérir les fondamentaux du machine learning, de la régression et des réseaux de neurones. Gratuit et disponible en français, chaque module s’accompagne d’exercices interactifs.

Et si vous obtenez au moins 80 % de réussite au quiz de chaque module, vous obtenez un badge gratuit. Mais suivre cette formation gratuite en data science nécessite quelques bases en algèbre, en statistiques et en Python, que vous pouvez acquérir avec les cours gratuits proposés sur JULIE.

Codecademy : des cours interactifs pour débuter (en anglais)

Codecademy est une bonne façon de tester la data science en douceur. Plusieurs cours sont gratuits, comme Getting Started with Python for Data Science (7 h), Learn SQL (5 h) ou Machine Learning: Introduction with Regression (3 h), et vous proposent des leçons interactives adaptées aux débutants. En revanche, les parcours complets, les projets et les certificats sont réservés aux abonnements payants.

Intégrez gratuitement une communauté en Data Science pour progresser davantage

Toutes ces ressources gratuites seront utiles pour découvrir la science des données, mais ne vous permettront pas de bénéficier d’un accompagnement personnalisé. Le problème ? Imaginez que vous ayez une question ou bloquiez sur un point, personne ne sera là pour vous aider, et votre progression s’en trouvera ralentie.

Heureusement, il existe des endroits où vous pourrez aller chercher de l’aide : les communautés de Data Scientists experts, dont la plupart sont accessibles gratuitement.

Le Discord de Jedha : posez toutes vos questions à une communauté de passionnés

Notre Discord est conçu comme un outil de collaboration et d’échange autour de la Data Science. Sur la plateforme, vous êtes libre de poser toutes vos questions, des plus simples aux plus techniques, alors n’hésitez pas ! Nos experts comme nos étudiants vous indiqueront alors les ressources les plus pertinentes pour progresser, et vous partageront tous les tuyaux qu’ils connaissent.

Bon point supplémentaire : notre Discord vous offre l’occasion de faire du networking et de booster vos perspectives de carrière en discutant avec des professionnels qui travaillent dans des champs d’application de la Data très différents !

Kaggle, une plateforme communautaire pour faire vos premiers pas en Data Science

Bien plus qu'une plateforme où vous pourrez participer à des compétitions, Kaggle regroupe aussi une immense communauté de Data Scientists. Vous pouvez y explorer des notebooks publics, participer à des discussions techniques, et vous entraîner sur des datasets réels, le tout gratuitement. Une solution idéale donc pour commencer à construire votre portfolio !

Les subreddit r/datascience et r/learnmachinelearning pour échanger avec des Data Scientists du monde entier

Ces deux subreddits anglophones réunissent des passionnés et des professionnels de la data du monde entier. Vous pourrez y trouver des conseils de carrière, des retours d'expérience, des ressources, et même prendre part à des discussions techniques.

Devenez Data Scientist après une formation gratuite

Les cours gratuits en Data Science évoqués ici vous permettront de découvrir ce domaine et de tester votre intérêt. Mais si vous voulez aller plus loin et construire une véritable expertise, il est essentiel que vous suiviez ensuite une formation professionnalisante.

Chez Jedha, nous vous proposons justement un parcours complet qui vous permettra de travailler dans la Data Science, même si vous partez de zéro :

• Commencez par notre formation Agent IA (75 heures) si vous partez de zéro, où vous apprendrez notamment les bases de la programmation Python, ce grâce à quoi vous pourrez construire vos propres systèmes IA.
• Intégrez ensuite notre formation pour devenir Data Scientist (450 heures), où vous développerez toutes les compétences nécessaires pour travailler dans ce domaine clé de l’évolution de l’intelligence artificielle.

Le point fort de nos formations ? Leur pédagogie pratique : chez nous, fini les présentations interminables, vous apprendrez en pratiquant, et en étant encadré par des professionnels en activité. Résultat : vous serez rapidement opérationnel. Besoin d’un chiffre concret ? Près de 92 % de nos alumni trouvent un emploi dans l'année qui suit la fin de leur cursus.

Alors pour en savoir plus sur ce que nous vous proposons chez Jedha, téléchargez sans attendre notre programme complet et venez nous poser toutes vos questions lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne ! Et pour commencer à vous former sans attendre, vous pouvez aussi directement prendre rendez-vous avec notre équipe d'admissions.

Questions fréquentes sur les formations Data Scientist gratuites

Peut-on devenir data scientist avec seulement des formations gratuites ?

Les formations gratuites donnent d'excellentes bases (Python, statistiques, ML) et permettent de tester sa motivation. Cependant, pour décrocher un poste de data scientist, les recruteurs recherchent généralement des profils avec projets concrets, portfolio et certification reconnue. Une formation en Data Science professionnalisante comme celle de Jedha complète idéalement cet apprentissage gratuit.

Quelles sont les meilleures formations pour débuter la data science gratuitement ?

Pour apprendre la data science gratuitement, commencez par vous inscrire sur JULIE by Jedha, où vous trouverez plus de 30 heures de cours gratuits qui abordent aussi bien Python, les mathématiques du machine learning que le déploiement de modèles. Pratiquez ensuite avec les micro-cours de Kaggle Learn, qui vous délivrent chacun un certificat gratuit, puis passez au machine learning avec le MOOC d'Inria sur scikit-learn. Pour les statistiques, la chaîne YouTube numiqo constitue également une bonne ressource.

Existe-t-il une certification Data Scientist gratuite ?

Il est possible d’obtenir des certificats de cours gratuits en data science, mais pas une certification professionnelle. Kaggle Learn vous délivre ainsi un certificat gratuit par micro-cours, IBM SkillsBuild vous offre un badge si vous achevez son parcours sur les données, de même que le MOOC Inria. Côté Google, c’est même un badge par module que vous pourrez obtenir si vous suivez son cours de machine learning.

Ces badges et certificats gratuits aident à valoriser votre profil LinkedIn, mais ne remplacent pas une certification reconnue par l'État, qui s'obtient au terme d'une formation certifiante comme notre formation Data Scientist.

Existe-t-il une formation Data Engineer gratuite ?

Il existe des micro-formations gratuites en data engineering qui vous permettront de découvrir le métier en douceur. Sur JULIE, la plateforme pédagogique de Jedha, les cours gratuits SQL & NoSQL Databases, Streaming Data with Kafka et Graph Databases with Neo4J couvrent ainsi les bases du stockage et du traitement des données. Et si vous voulez en faire votre métier, la formation Data Engineer également proposée par Jedha constitue la suite logique à ces cours.

Quelle est la meilleure formation pour devenir Data Scientist ?

La meilleure formation pour devenir Data Scientist est celle proposée par Jedha en 450 heures, qui combine théorie, pratique sur des projets réels, et accompagnement à l'emploi. Pour en savoir plus à son sujet, consultez son programme.

Quel est le coût d'une formation en Data Science ?

Le coût d'une formation en Data Science varie selon l'école, le format et le niveau visé, mais comptez de quelques centaines d'euros pour une initiation à plusieurs milliers pour une formation certifiante. La formation Data Scientist de Jedha, qui dure 450 heures et vous prépare efficacement à l'exercice du métier est ainsi proposée à 7 500 € (et est éligible au CPF et à plusieurs financements publics).

Comment financer une formation Data Scientist ?

La formation Data Scientist proposée par Jedha est éligible au CPF, aux aides de France Travail pour les demandeurs d'emploi, et à Transition Pro pour les salariés en reconversion. Votre employeur peut aussi la financer via son OPCO. Pour le détail des démarches, consultez notre article sur la formation Data Scientist finançable par France Travail et notre guide pour financer sa formation avec son CPF, et n’hésitez pas à prendre rendez-vous avec notre équipe d’admissions qui est justement là pour vous aider à monter votre dossier.

Est-il possible de devenir Data Scientist en freelance ?

Oui, il est possible de devenir Data Scientist en freelance, c’est d’ailleurs le choix de nombreux professionnels dans ce domaine. Si ce statut comporte certains avantages, il ne dispense pas de suivre une formation en science des données avant de vous lancer.

Quels sont les métiers accessibles avec la formation Data Scientist de Jedha ?

La formation Data Scientist de Jedha vous permet d'acquérir les compétences nécessaires pour travailler dans le domaine de la Data Science à des métiers tels que :

• AI Engineer
• Data Scientist
• Consultant en Data Science
• Ingénieur en Machine Learning