Cours de science des données

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Pluralsight

Communicating Expectations to the Business

Communiquer les attentes à l'entreprise Dans ce cours, Communiquer les attentes à l'entreprise, vous acquerrez des connaissances fondamentales essentielles pour gérer les attentes des parties prenantes concernant les solutions de science des données, d'apprentissage automatique et d'intelligence augmentée. Tout d'abord, vous apprendrez ce qui est.

Pluralsight

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Udemy

Create Analytics Dashboard with PowerBi and Tableau

Créer un tableau de bord analytique avec PowerBi et Tableau Apprenez à créer des rapports de visualisation sur Tableau, couvrant des domaines clés tels que l'analyse de données, la Data Science et la Business Intelligence avec Power BI. Améliorez vos compétences en visualisation des données avec deux outils de pointe de l'industrie, Power BI e.

Udemy

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1-2 hours

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Udemy

Complete Data Science Training with Python for Data Analysis

Formation Complète en Science des Données avec Python pour l'Analyse de Données | Udemy Rejoignez la Formation Complète en Science des Données avec Python pour l'Analyse de Données. Ce cours est conçu pour les débutants et offre une introduction au monde de la science des données. Vous apprendrez les techniques et méthodes essentielles de l'anal.

Udemy

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12 hours 56 minutes

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Udemy

Clustering & Classification With Machine Learning In Python

Udemy

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6 hours

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Udemy

Deep Learning Mastery 2024

Maîtrise de l'Apprentissage Profond 2024 Rejoignez le cours "Maîtrise de l'Apprentissage Profond 2024" et maîtrisez le cycle de vie complet d'un projet d'apprentissage profond. Ce cours complet vous guidera dans l'implémentation de divers réseaux de neurones en utilisant TensorFlow et Keras. Fournisseur : Udemy Catégories : Cours de Python.

Udemy

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4 hours 16 minutes

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Udemy

Complete Data Science BootCamp 2024

BootCamp Complet en Science des Données 2024 - Udemy Rejoignez le BootCamp Complet en Science des Données 2024 de Udemy et plongez dans le monde de la Science des Données. Ce programme complet couvre l'Apprentissage Automatique, l'Apprentissage Profond et les compétences pratiques en Science des Données. Tout au long du cours, vous participe.

Udemy

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7 hours 37 minutes

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OpenClassrooms

Exploitez des données textuelles

Bienvenue dans ce cours de traitement du langage naturel ! L’objectif de ce cours est de comprendre les méthodes qui permettent de transformer le texte en features exploitables par des algorithmes de machine learning classiques, et les architectures et modèles qui correspondent le mieux à ce type de données. En l’occurence un ensemble de docume.

OpenClassrooms

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12 hours

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Coursera

AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）

AI Pour Tous (Cours d'Alphabétisation en IA Pour Tous) L'IA n'est plus réservée aux ingénieurs ; elle est désormais une compétence fondamentale pour tous les professionnels. Ce cours est conçu pour toute personne souhaitant apprendre les bases de l'IA, transformer son organisation pour mieux utiliser l'IA, et ce, sans distinction de domaine ou d.

Coursera

Free Online Course (Audit)

7-8 hours

On-Demand

Coursera

L’IA pour tous

L’IA pour tous L’IA n'est pas réservée aux ingénieurs. Si vous souhaitez optimiser les compétences de votre organisation en matière d'IA, ce cours est recommandé pour tout votre personnel, notamment pour ceux des départements non techniques. Ce cours vous permettra de découvrir : La signification de la terminologie courante de l’IA, y com.

Coursera

Free Online Course (Audit)

6-7 hours

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Coursera

KI für alle

IA pour tous L'intelligence artificielle n'est pas seulement destinée aux ingénieurs. Si vous souhaitez aider votre organisation à utiliser l'IA de manière plus efficace, ce cours est fait pour vous – spécialement pour vos collègues non techniques. Dans ce cours, vous apprendrez : La signification de la terminologie courante de l'IA, y compr.

Coursera

Free Online Course (Audit)

6-7 hours

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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 !