Cours de science des données

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LinkedIn Learning

Becoming an AI-First Product Leader

Devenir un leader de produit axé sur l'IA | LinkedIn Learning Université : Fournisseur : LinkedIn Learning Devenez un chef de produit prospère en adoptant une mentalité axée sur l'IA. Apprenez les fondamentaux de l'exploitation, de la gestion et de la direction des produits pilotés par l'IA. Catégories : Cours d'Intelligence Art.

LinkedIn Learning

Inside the Mind of an Aspiring Data Scientist

Dans l'Esprit d'un Data Scientist en Devenir Embarquez pour un voyage pour comprendre le monde de la science des données avec notre guide complet. Que vous débutiez ou cherchiez à améliorer vos compétences, ce cours offre des idées précieuses pour devenir data scientist. Explorez le potentiel d'une carrière en science des données et découvrez le.

Coursera

Data Science for Professionals

Science des Données pour les Professionnels La science des données est devenue indispensable dans de nombreux secteurs, favorisant la prise de décision éclairée et la découverte d'informations précieuses à partir des données. Ce cours est conçu pour les professionnels qui cherchent à utiliser des techniques et des outils de science des données a.

Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery

Apprentissage Automatique et Science des Données: De Zéro à Maîtrise Apprenez l'Apprentissage Automatique (Intelligence Artificielle), Python, Science des Données, Analyse des Données, Tensorflow, Pandas et plus. Tout en utilisant les dernières technologies en IA! Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Pyt.

Pluralsight

Assessing Your Company’s AI Talent Needs

Évaluer les besoins en talents en IA de votre entreprise Assembler la bonne équipe en IA est crucial pour le succès organisationnel. Ce cours vous enseignera comment évaluer les besoins en talents en IA de votre entreprise, identifier les rôles clés, développer un plan de recrutement et favoriser une culture d'appre.

AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: Set Up an ML Environment

AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations alimentées par IA générative avec une pratique pratique pour aider les individus à apprendre comment traduire des problèmes commerciaux en solutions techniques grâce à la simulation d'un dialogue entre un client et un professionnel de la technologie. AWS SimuLearn.

LinkedIn Learning

Develop with Python for AI and Machine Learning

Développez avec Python pour l'IA et l'apprentissage automatique

AWS Skill Builder

Exam Prep Official Pretest: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)

Examen Préparatoire Officiel : Ingénieur en Machine Learning Certifié AWS - Associé (MLA-C01 - Français) L'Examen Préparatoire Officiel : Ingénieur en Machine Learning Certifié AWS - Associé (MLA-C01 - Français) comprend 65 questions et a une limite de temps de 130 minutes. Ce prétest est aligné avec la version MLA-C01 de l'examen et le guide d'ex.

AWS Skill Builder

Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)

Ensemble de Questions Pratiques Officiel pour la Préparation à l'Examen : AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - Anglais) L'Ensemble de Questions Pratiques Officiel pour la Préparation à l'Examen : AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - Anglais) comprend 20 questions. Cet ensemble de questions est a.

LinkedIn Learning

Ya Xu: How to Turn AI from a Buzz Word to a Business Tool

Ya Xu : Transformer l'IA d'un mot à la mode en outil commercial | LinkedIn Learning Explorez les opportunités et les défis présentés par l'IA avec Ya Xu, responsable des données et de l'IA chez LinkedIn. Ce cours LinkedIn Learning s'intéresse aux approches pratiques pour intégrer les technologies de l'IA dans votre stratégie.

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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 !