Cours de science des données

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Coursera

Introduction to AI

Skillshare

Complete Python for beginners 2025

Udemy

2024 Python for Machine Learning: A Step-by-Step Guide

Titre : Python 2024 pour l'apprentissage automatique : Guide étape par étape Description : Plongez dans les projets de science des données en utilisant Python et explorez des techniques clés telles que la régression linéaire, la régression logistique, les forêts aléatoires, les SVM, le KNN, KMeans, XGBoost et l'ACP. Maîtrisez à la fois les méthodes.

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1 day 8 hours 5 minutes

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Google Cloud Skills Boost

Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Locales

Présentation du cours : Plongez dans le monde de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (AA) à travers le cours "Introduction à l'IA et l'Apprentissage Automatique sur Google Cloud - Locales", spécialement conçu pour les non-anglophones. Ce programme est un segme.

Google Cloud Skills Boost

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16 hours

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Coursera

Introduction to Data Engineering

Embarquez sur la voie pour devenir un expert en ingénierie des données avec notre cours destiné aux débutants proposé par Coursera, "Introduction à l'Ingénierie des Données". Ce cours est conçu pour les individus désireux de plonger dans l'un des domaines les plus en croissance rapide d'aujourd'hui, fournissant une base solide dans les concepts ess.

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13 hours

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Coursera

University Admission Prediction Using Multiple Linear Regression

Prédiction des admissions universitaires utilisant la régression linéaire multipleRejoignez-nous dans ce projet interactif sur Coursera où nous explorons les applications pratiques des modèles de régression pour prédire les admissions universitaires. Apprenez à calculer la probabilité d'acceptation d'un étudiant à une université spécifique en fonct.

Coursera

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1-2 hours

On-Demand

Udemy

Introduction to Data Science using Python (Module 1/3)

Introduction à la Science des Données avec Python (Module 1/3) Explorez les fondamentaux de la science des données et de l'apprentissage automatique en utilisant Python avec ce module complet proposé sur Udemy. Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à rafraîchir vos compétences, ce cours est conçu pour tous les niveaux. Plongez dans la puiss.

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2 hours 32 minutes

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Udemy

Python : Master Programming and Development with 15 Projects

Python : Maîtriser la Programmation et le Développement avec 15 Projets - Udemy Python : Maîtriser la Programmation et le Développement avec 15 Projets Engagez-vous dans un parcours complet pour apprendre le Python avec ce cours approfondi. Couvrant tout, des bases aux sujets avancés comme la Science des Données, la Visu.

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1 day 8 hours 8 minutes

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Cognitive Class

Big Data 101

Big Data 101 Obtenez des réponses aux questions fondamentales telles que : Comment abordons-nous le Big Data ? Pourquoi nous y intéressons-nous ? Comment le Big Data apporte-t-il de la valeur aux entreprises ? Offert par Cognitive Class, ce cours appartient aux catégories de Cours sur le Big Data, Cours sur la Data Science et Cours sur Hadoop..

Cognitive Class

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3 hours

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Advanced Data Science Techniques in SPSS

Techniques Avancées de Science des Données dans SPSS Udemy Améliorez vos compétences SPSS au niveau supérieur en apprenant des techniques sophistiquées d'analyse de données disponibles dans SPSS. Ce cours, offert par Udemy, est parfait pour les professionnels de la science des données cherchant à maîtriser des méthodes de haut niveau dans SPSS..

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6 hours 41 minutes

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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 !