Cours de science des données

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Ciencia de Datos

Ciencia de Datos - Universidad de los Andes | edX Cada vez es más común escuchar sobre el big data y la Data Science o ciencia de datos y cómo estos son necesarios para llevar al éxito a las organizaciones. El análisis de datos y el big data están tomando cada vez más relevancia en las organizaciones hoy en día. De acuerdo al reporte de IBM: THE Q.

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12 weeks, 3-5 hours a week

Tecnológico de Monterrey

Fundamentos de Ciencia de Datos con R

La science des données transforme la manière dont les organisations travaillent avec leurs données, car elle permet de générer des informations plus précises, fiables, en temps réel et qui soutiennent, en plus de la prise de décisions historique, une stratégie proactive. Avec ces outils, les entreprises modernes automatisent des processus capables.

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12 weeks, 5-8 hours a week

Coursera

Business Transformation with Google Cloud auf Deutsch

Qu'est-ce que la technologie Cloud et la Data Science et pourquoi en parle-t-on autant ? Quels avantages le Cloud peut-il offrir à vous, votre équipe et votre entreprise ? Si vous souhaitez vous familiariser avec la technologie Cloud pour améliorer votre travail, contribuer à façonner l'avenir de votre entreprise et réaliser votre plein potent.

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18 hours

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Coursera

Business Transformation with Google Cloud 日本語版

Transformation des entreprises avec Google Cloud en français Apprenez ce que sont la technologie cloud et la science des données, pourquoi elles sont actuellement sous les projecteurs et comment elles peuvent être bénéfiques pour vous, votre équipe et votre entreprise. Le cours Transformation des entreprises avec Google Cloud est idéal pour ceux.

Coursera

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10 hours

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edX

Ciencia de Datos Aplicada al Marketing

Science des Données Appliquée au Marketing | edX Historiquement, les mathématiques sont nées de la nécessité de comprendre notre environnement et de prendre des décisions. La science des données se concentre sur le traitement des données : analyser, explorer et interpréter des ensembles de données pour avoir une vision complète du présent. En ente.

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5 weeks, 5-6 hours a week

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Udemy

Full Stack Web Developer with AI & ML Integration|Hindi|Urdu

Développeur Web Full Stack avec Intégration AI & ML | Hindi | Urdu Améliorez vos compétences avec notre cours complet de développement web Full Stack, intégrant l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle avec Python et Django. Ce cours est conçu pour les locuteurs hindi et urdu et est offert par Udemy, couvrant des domaines esse.

Udemy

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1 day 13 hours 9 minutes

On-Demand

Udemy

İstatistik & Python: A'dan Z'ye Temel İstatistik Bilimi (6)

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Udemy

Python: Yapay Zeka için Python Programlama (1)

Python: Programmation Python pour l'Intelligence Artificielle (1) Université : Udemy Apprenez Python comme un professionnel ! Commencez par les bases et posez les fondements nécessaires pour apprendre l'Intelligence Artificielle !

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Udemy

Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)

Visualisation des Données : De A à Z (3) | Udemy Apprenez la visualisation de données comme un professionnel ! Posez les bases avec Seaborn, Plotly et Matplotlib en Python ! Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Python, Cours de Science des Données, Cours de Matplotlib, Cours de Visualisation des Données, Cours de Seaborn

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10 hours 24 minutes

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Udemy

Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)

Data Science et Python : De Débutant à Expert en Science des Données (2) | Udemy Apprenez la Data Science comme un professionnel et posez les bases nécessaires pour apprendre l'Intelligence Artificielle ! Ce cours complet proposé par Udemy vous permet d'acquérir des compétences en science des données de débutant à expert. Catégories : Cours.

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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 !