Cours de science des données

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Programação em Python do básico ao avançado

Programmation en Python du débutant à avancé | Udemy Apprenez Python avec des expressions lambdas, des itérateurs, des générateurs, la programmation orientée objet et bien plus encore ! Disponible sur Udemy Catégories : Intelligence Artificielle, Python, Science des Données, Programma.

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2 days 15 hours 33 minutes

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Análisis de Información con Tableau

Analyse de l'information avec Tableau Découvrez comment créer des tableaux de bord, des dashboards et des visualisations percutantes avec Tableau. Ce cours vous fournira les compétences nécessaires pour transformer des données complexes en informations claires et compréhensibles. Université : Fournisseur : Catégories : Cours d'analyse de donné.

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Curso completo de Estadística a nivel universitario

Cours Complet de Statistiques au Niveau Universitaire | Udemy Découvrez le Cours Complet de Statistiques au Niveau Universitaire offert par Udemy. Ce cours est conçu pour couvrir une large gamme de sujets essentiels en statistique et probabilité. Idéal pour les étudiants et les professionnels qui cherchent à renforcer leurs connaissances dans l.

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15 hours

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Machine Learning e Data Science com Weka e Java - Completo

Apprentissage Automatique et Science des Données avec Weka et Java - Complet Apprentissage Automatique et Science des Données avec Weka et Java - Complet Apprenez les techniques que le monde réel exige et devenez un professionnel compétitif dans le domaine de l'Intelligence Artificielle ! Offert par : Udemy Catégories : Cours d'Apprentissage Aut.

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28 hours

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Data Science e Machine Learning com Estatística e Python

Science des Données et Apprentissage Automatique avec Statistiques et Python

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Coursera  Specialization

Ciencia de Datos Aplicada

Science des Données Appliquée Cette spécialisation riche en activités s'adresse aux passionnés de la science des données qui souhaitent acquérir des connaissances pratiques. Si vous êtes intéressé par une carrière en science des données et que vous avez déjà des connaissances de base ou que vous avez terminé la Spécialis.

Coursera  Specialization

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22 weeks, 6 hours a week

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Le Deep Learning de A à Z

Le Deep Learning de A à Z Apprenez à créer des algorithmes de Deep Learning en Python par des experts en Machine Learning & Data science. Université : Fournisseur : Udemy Catégories : Cours de Python, Cours de Machine Learning, Cours de Deep Learning, Cours de Data Science

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18 hours 34 minutes

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Entrenamiento completo en Data Science con Python

Formation complète en Data Science avec Python | Udemy Embarquez-vous dans une formation complète en science des données offerte par Udemy. Ce cours intégral couvre : Mathématiques Statistiques Python Statistiques Avancées Apprentissage Automatique Cette formation est classée dans plusieurs catégories, y com.

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16 hours 23 minutes

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Python für Data Science, Machine Learning & Visualization

Python pour la Data Science, le Machine Learning & la Visualisation | Udemy Découvrez le monde de la Data Science, du Machine Learning et de la visualisation de données avec Python ! Ce cours complet sur Udemy vous offre tous les outils dont vous avez besoin pour effectuer des analyses de données et améliorer vos connaissances en Machi.

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1 day 5 hours 18 minutes

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Machine Learning e Data Science: O Guia para Iniciantes

Apprentissage Automatique et Data Science : Le Guide pour Débutants Commencez votre voyage dans le monde de l'Apprentissage Automatique et de la Data Science avec ce guide complet pour débutants. Ce cours, proposé par Udemy, est la combinaison parfaite de théorie et de pratique. Maîtrisez les concepts fondamentaux et appliquez vos connaissa.

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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 !