Cours de science des données

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Stanford Seminar - When DNA Meets AI

Stanford Seminar - Quand l'ADN Rencontre l'IA Rejoignez le Séminaire Stanford sur "Quand l'ADN Rencontre l'IA" pour plonger dans l'intersection fascinante de l'ADN et de l'intelligence artificielle. Ce cours couvre des sujets critiques tels que la SLA, la programmation, les programmes MD/PhD, les défis de l'industrie pharmaceut.

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35 minutes

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Universidad de los Andes

Herramientas para el Análisis de Big Data

Outils pour l'analyse de Big Data | Université des Andes | edX Lorsqu'il s'agit d'outils pour l'analyse de données, nous avons toujours les questions suivantes : Quelle est la différence entre tant d'outils existants ? Quel est le meilleur ? Lequel devrais-je apprendre ? Les fonctions que les scientifiques des données exécutent comprennent l'ide.

edX

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4 weeks, 3-5 hours a week

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OpenClassrooms

Utilisez des modèles supervisés non linéaires

Dans le cours Entraînez un modèle prédictif linéaire, vous avez appris à construire des modèles linéaires de classification binaire ou multi-classe et de régression. Mais ceux-ci peuvent ne pas être adaptés à la nature de vos données. Dans ce cours, vous apprendrez à entraîner des modèles supervisés non-linéaires sur vos données. Vous comprendre.

OpenClassrooms

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12 hours

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DataCamp

Data Science for Business

Science des Données pour les Entreprises Apprenez la science des données pour les managers et les entreprises et comment utiliser les données pour renforcer votre organisation. Qu'est-ce que la science des données et comment pouvez-vous l'utiliser pour améliorer votre organisation ? Ce cours vous apprendra les compétences dont vous avez besoin.

DataCamp

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2 hours

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Udemy

Python Development & Data Science: Variables and Data Types

Développement Python et Science des Données : Cours sur les Variables et Types de Données - MTF Institute | Udemy Plongez dans le monde du Développement Python et de la Science des Données avec le cours complet sur les Variables et Types de Données, proposé par MTF Institute, disponible sur Udemy. Catégories : Cours de Data.

Udemy

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1 hour 30 minutes

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Udemy

16+ Saat Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi

Udemy

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16 hours

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Coursera

How Google does Machine Learning en Español

Comment Google fait l'apprentissage automatique en français Quelles sont les pratiques recommandées pour implémenter l'apprentissage automatique dans Google Cloud ? Qu'est-ce que Vertex AI et comment peut-on utiliser la plateforme pour créer, entraîner et déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique d'AutoML sans écrire une seule.

Coursera

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15 hours

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Udemy

Learn Python Programming : Step By Step Guide for Beginners

Apprenez la Programmation Python : Guide Étape par Étape pour Débutants Apprenez le langage de programmation Python facilement en Hindi. Chaque sujet est expliqué de manière très simple en utilisant la langue Hindi sur Udemy. Université : Udemy Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Python, Cours d'Apprentissage Automatique,.

Udemy

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7 hours 55 minutes

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Udemy

Veri Bilimi için Python ( Python for Data Science )

Udemy

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3 hours 5 minutes

On-Demand

【世界で55万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜

【550 000 personnes dans le monde ont suivi ce cours】Pour ceux qui aspirent à devenir Data Scientist ~Bootcamp de Data Science de 25 heures~ Nous résoudrons les problèmes commerciaux liés à l'apprentissage automatique, à l'apprentissage profond et à l'intelligence artificielle à l'aide de l'analyse de régression, des réseaux neuronaux, de la mé.

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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 !