Cours de science des données

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Machine Learning e Data Science com R de A a Z

Machine Learning et Data Science avec R de A à Z Apprenez les techniques qu'exige le monde réel et devenez un professionnel compétitif dans le domaine de l'Intelligence Artificielle ! Université : Fournisseur : Udemy Catégories : Cours de Machine Learning, Cours de programmation R, Cours de Data Science

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Machine Learning | Solução completa end-to-end (Python)

Apprentissage Automatique | Solution complète de bout en bout (Python) - Udemy Cours : Apprentissage Automatique | Solution complète de bout en bout (Python) Description : Apprenez à créer de la valeur en utilisant l'apprentissage automatique sur un problème réel de marché dans ce cours complet. Développez des compétences essentielles en Python.

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Machine Learning y Data Science: Curso Completo con Python

Apprentissage Automatique et Science des Données : Cours Complet avec Python Apprenez l'Apprentissage Automatique et la Science des Données avec Python et devenez un expert dans le domaine. Ce cours complet, offert par Udemy, vous fournira tout ce dont vous avez besoin pour maîtriser l'Apprentissage Automatique avec Python..

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University of Leeds

How to Get Into AI

Comment se lancer dans l'IA L'intelligence artificielle forme la base de tout apprentissage informatique et représente l'avenir de toutes les prises de décision complexes. Elle devient de plus en plus présente dans la vie quotidienne, et les perspectives pour les emplois en intelligence artificielle sont prometteuses. Dans ce cours, vous navigu.

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5 Courses - Master AWS, Analytics, Machine Learning, Bigdata

5 Cours - Maîtriser AWS, Analytics, Machine Learning, Bigdata | Udemy Embarquez pour un parcours d'apprentissage complet pour maîtriser AWS, Analytics, Machine Learning et Big Data. Ce pack de 5 cours, disponible sur Udemy, est conçu pour vous doter des compétences essentielles en Cloud Compute, Base de données, S.

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Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest, AdaBoost

Apprenez les méthodes ensemblistes puissantes en apprentissage automatique, y compris Random Forest, AdaBoost, Boosting, Bagging et Bootstrap avec ce cours pratique offert par Udemy. Conçu pour les passionnés de data science, ce cours vous guidera à travers les applications pratiques de ces techniques en utilisant Python. Commencez votre parcou.

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Data Visualization with Python and Power BI

Apprenez à créer des rapports Power BI captivants et des graphiques visuels vibrants avec les bibliothèques puissantes de Python, Matplotlib et Seaborn. Boostez votre expertise en intelligence d'affaires et devenez compétent en visualisation de données.

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Data Analysis with Python: NumPy & Pandas Masterclass

Analyse de Données avec Python : NumPy & Pandas Masterclass Apprenez NumPy & Pandas pour la science des données, l'analyse de données et l'intelligence d'affaires avec des projets pratiques en Python ! Inscrivez-vous à ce cours complet proposé par Udemy, conçu pour améliorer vos compétences dans plusieurs catégories incluant.

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Online Course Supplement: Practical Data Science with Amazon SageMaker

Complément de Cours en Ligne : Science des Données Pratique avec Amazon SageMaker L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (IA/ML) deviennent courants. Dans ce cours, vous passerez une journée dans la vie d'un data scientist afin de pouvoir collaborer efficacement avec les data scientists et créer des applications intégrant le ML..

AWS Skill Builder

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Rutgers University

Introduction to Python

Titre : Introduction à Python Description : Apprendre Python offre au programmeur une grande variété de carrières à choisir. Python est un langage de programmation open-source (gratuit) utilisé dans la programmation web, la science des données, l'intelligence artificielle et de nombreuses applications scientifiques. Apprendre Python permet au p.

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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 !