Cours de science des données

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Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles

Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles Bienvenue au cours VIARENA, «Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles». La vision artificielle est l'art et la science de rendre les ordinateurs capables d'interpréter intelligemment des images. Il existe une multitude d'applications de la.

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AI Infrastructure and Operations Fundamentals

Fondamentaux de l'Infrastructure et des Opérations AI L'Intelligence Artificielle, ou IA, transforme la société de nombreuses façons. De la reconnaissance vocale aux voitures autonomes, en passant par les immenses possibilités offertes par l'IA générative. La technologie IA fournit aux entreprises la puissance de calcul,.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어

Introduction à l'IA et à l'Apprentissage Automatique sur GC - Français Ce cours présente la suite de produits IA et d'apprentissage automatique (ML) de Google Cloud pour construire des projets d'IA prédictive et générative. Il couvre les technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie allant des données à l'IA, incluant.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Português

Dans ce cours, nous présentons les ressources d'IA et de machine learning (ML) sur Google Cloud qui créent des projets d'IA générative et prédictive. Nous découvrirons les technologies, les produits et les outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, y compris les fondamentaux de cette technologie, son développement et.

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Generative AI for Data Science

IA Générative pour la Science des Données Découvrez comment l'IA générative peut améliorer la précision des données et l'efficacité opérationnelle en science des données. Ce cours court est conçu pour les data scientists et les passionnés d'IA afin de libérer le potentiel de l'IA générative dans les projets axés sur les données. En seulement 3 h.

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Foundations of Prompt Engineering (Indonesian)

Fondements de l'Ingénierie des Invites (Indonésien) Dans ce cours, vous apprendrez les principes, techniques et meilleures pratiques pour concevoir des invites efficaces. Ce cours introduit les bases de l'ingénierie des invites et se poursuit avec des techniques avancées d'invite. Vous apprendrez également comment prévenir les abus d'invites et co.

LinkedIn Learning

Data Science Foundations: Knowledge Graphs

Fondations de la Science des Données : Graphes de Connaissances Améliorez vos compétences en gestion de l'information avec notre cours complet sur les graphes de connaissances. Disponible sur LinkedIn Learning, ce cours explore divers outils de graphes de connaissances, des techniques pour mettre en réseau les bases de données, et des méthodes.

AWS Skill Builder

Foundations of Prompt Engineering (Korean)

Fondations de l'ingénierie des invites (Coréen) Ce cours explore les principes, techniques et meilleures pratiques pour concevoir des invites efficaces. Il introduit les bases de l'ingénierie des invites et continue à explorer des techniques avancées. Apprenez à éviter les erreurs d'utilisation des invites et à atténuer les biais lors des interact.

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Foundations of Prompt Engineering (Traditional Chinese)

Principes de base du Prompt Engineering (Français) Dans ce cours, vous apprendrez les principes, techniques et meilleures pratiques pour concevoir des invites efficaces. Ce cours introduira les connaissances de base en conception d'invites, puis présentera des techniques d'invites avancées au fur et à mesure de votre progression. Vous apprendrez.

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Foundations of Prompt Engineering (Simplified Chinese)

Fondations de l'Ingénierie des Prompts (Chinois Simplifié) Dans ce cours, vous apprendrez les principes, techniques et meilleures pratiques pour concevoir des prompts efficaces. Le cours introduira les bases de l'ingénierie des prompts, puis progressera vers des techniques de prompt avancées. Vous apprendrez également à prévenir les mauvais usag.

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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 !