Cours de science des données

413 Cours

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Complete A.I. & Machine Learning, Data Science Bootcamp

Plongez dans le monde de l'I.A. et du machine learning grâce à ce Bootcamp complet en Science des Données. Maîtrisez l'essentiel de l'analyse des données et du machine learning en utilisant Python, TensorFlow, et Pandas. Rejoignez notre cours, proposé par Udemy, et profitez d'informations d'experts sur l'apprentissage profond et la visualisat.

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Complete Machine Learning & Data Science with Python| ML A-Z

Embarquez pour un voyage complet dans le monde de l'Apprentissage Automatique et de la Science des Données avec Python. Ce cours offre une connaissance approfondie des outils tels que Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et Scipy. Grâce à ce cours, proposé par Udemy, les participants obtiendront des aperçus pratiques des techniques d'apprentissag.

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Machine Learning: Master the Fundamentals

Découvrez les essentiels de l'apprentissage automatique avec le cours complet d'Udemy, "Apprentissage Automatique : Maîtriser les Fondamentaux". Ce cours en ligne vous guide à travers les complexités de la programmation Python, du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP), et des techniques de Deep Learning. Que vous soyez débutant ou.

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Master in Data Science, Data Analytics and Data Analysis

Master en Science des Données, Analyse de Données et Data Analytics | Udemy Améliorez vos compétences avec le Master en Science des Données, Analyse de Données et Data Analytics disponible sur Udemy. Plongez dans des sujets avancés tels que le Machine Learning, l'Intelligence Artificielle et l'IA Générative en utilisant des langages de pro.

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300+ Python Exercises (Simple, Intermediate & Complex)

Débloquez la puissance de Python avec plus de 300 exercices conçus pour améliorer votre maîtrise de la programmation, des défis simples aux défis complexes. Ce cours complet inclut le code source pour guider et enrichir votre expérience d'apprentissage. Que vous débutiez votre parcours en Python ou cherchiez à peaufiner vos compétences, ces.

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ML for Business Managers: Build Regression model in R Studio

Maîtrisez les bases de la régression simple et multiple, des éléments cruciaux du Machine Learning et de l'économétrie, en construisant un modèle de régression à l'aide de R Studio. Ce cours, proposé par Udemy, offre une introduction complète à la régression linéaire, équipant les managers et les futurs data scientists des compétences nécessa.

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2025 Machine Learning & Data Science for Beginners in Python

Bienvenue dans le cours 2025 Apprentissage Automatique & Science des Données pour Débutants en Python, proposé par Udemy. Parfait pour ceux qui souhaitent commencer leur parcours en science des données, ce cours couvre une variété de projets essentiels. Vous acquerrez une expérience pratique avec des techniques telles que la Régression Linéaire.

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Python & Machine Learning for Financial Analysis

Udemy > Cours de Finance > Python & Apprentissage Automatique pour l'Analyse Financière Libérez le potentiel de la programmation Python et de l'apprentissage automatique pour relever des défis réels en analyse financière. Ce cours complet sur Udemy est conçu pour développer vos compétences dans l'utilisation de Python, NumPy et pandas pour le.

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The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2024

Découvrez un parcours de formation complet en Science des Données avec le Bootcamp de Science des Données 2024 offert par Udemy. Ce cours exhaustif couvre les sujets essentiels allant des mathématiques et statistiques de base aux concepts avancés en programmation Python, apprentissage machine, et apprentissage profond. Que vous débuti.

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Comprehensive AI & Machine Learning Bootcamp

Embarquez pour un voyage transformateur avec le Bootcamp Complet en IA & Apprentissage Automatique. Conçu méticuleusement par Udemy, ce programme prend les apprenants des bases de HTML à la maîtrise de Python avancé. Parfait pour ceux qui sont passionnés par l'Intelligence Artificielle, le programme comprend un large éventail de sujets, y compr.

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Comment se former en Science des Données et en devenir un à partir de zéro?

Un Data Scientist peut trouver un emploi dans n'importe quelle industrie, de la vente au détail à la physique nucléaire. C'est pourquoi un tel spécialiste est parfois appelé un maître des grandes données. Un Data Scientist travaille à l'intersection de 3 domaines de connaissances : la programmation, les statistiques et l'apprentissage automatique.

Chemins d'apprentissage pour l'avancement de carrière

Un Data Scientist travaille avec les données de l'entreprise, les analyse, recherche des dépendances potentielles, tire des conclusions sur cette base et, si nécessaire, construit des visualisations. Pour résoudre de tels problèmes, le spécialiste utilise des algorithmes mathématiques, des outils de développement et des programmes spéciaux. Un Data Scientist comprend comment construire un pronostic et aide à prendre les bonnes décisions.

Ce spécialiste utilise les méthodes de Science des Données pour traiter de grandes quantités d'informations. Il construit et teste des modèles de comportement des données. C'est ainsi qu'il trouve des schémas dans ces derniers et prédit les valeurs futures. Par exemple, en sachant tout sur la demande d'un produit antérieurement, le Data Scientist aide l'entreprise à faire un pronostic sur les ventes dans un futur proche. Tous les modèles sont construits grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique.

Habituellement, les Data Scientists le deviennent pour les raisons suivantes :

Il y a une envie d'apprendre un métier prometteur et très bien rémunéré.

Il y a de l'expérience dans une industrie connexe, mais vous voulez vous orienter vers une nouvelle direction plus demandée. Les Data Scientists sont souvent des programmeurs, des marketeurs, des financiers et des analystes d'affaires.

Dans les activités professionnelles ou la recherche scientifique, il est nécessaire d'appliquer des technologies innovantes : big data, réseaux neuronaux, intelligence artificielle.

Pour travailler en Science des Données, vous devez trouver les meilleurs cours de science des données et d'ia pour améliorer vos compétences en programmation et vos connaissances en mathématiques au-delà du programme scolaire.

Avantages et caractéristiques du cours

Pourquoi choisir des cours en ligne en intelligence artificielle et en science des données ?

Les cours sont dispensés par des programmeurs et des analystes expérimentés qui expliquent des matières complexes, comme la théorie des probabilités ou l'analyse mathématique, de façon facile à comprendre avec des exemples.

Les enregistrements de toutes les leçons sont stockés dans votre compte personnel. Vous n'aurez pas de lacunes dans vos connaissances, car vous pouvez regarder les webinaires à tout moment. Les vidéos resteront avec vous pour toujours.

Après chaque sujet, il y a une tâche pratique. Les tâches deviennent progressivement plus complexes, et à la fin du cours, vous construirez un réseau neuronal ou un système de recommandation. C'est-à-dire que vous aurez des projets prêts pour votre portefeuille.

Si vous ne pouvez pas résoudre une question par vous-même, le tuteur vous aidera. Il soulignera les erreurs et donnera des recommandations.

De nombreuses écoles aident à trouver un emploi gratuitement, et invitent également les étudiants à des stages, vous aurez donc l'opportunité d'acquérir de l'expérience sur un véritable projet.

Une excellente connaissance des mathématiques, des statistiques, des langages de programmation, de l'anglais, ainsi que de la créativité, de la communication et de la pensée critique : les employeurs sont prêts à payer davantage pour des spécialistes possédant cet ensemble de compétences.

Comment s'inscrire à des cours de Science des Données et d'IA ?

Nous vous expliquerons en détail quelles étapes vous devez franchir pour devenir un spécialiste en Science des Données :

Étudiez les mathématiques et l'algèbre linéaire. Si vous avez des connaissances dans le programme scolaire, vous pouvez commencer par des livres qui expliquent les concepts de base dans un langage simple : dérivée, différentielle, matrice, etc.

Toute analyse utilise les statistiques mathématiques et la théorie des probabilités - ce sont les prochains grands sujets avec lesquels vous devriez vous familiariser.

Travailler en Science des Données est impossible sans connaissances en langages de programmation. Pour un débutant, Python convient - il est relativement simple, flexible et riche en fonctionnalités.

La prochaine étape est d'apprendre les algorithmes d'apprentissage automatique : "avec un professeur", "sans professeur", "avec renforcement". Vous devez apprendre à collecter des données pour l'analyse et à les visualiser.

Après avoir clarifié la théorie, passez à la pratique. Par exemple, vous pouvez rechercher un poste d'assistant ou un stage dans de grandes entreprises de TI !