Cours de science des données

506 Cours

CourseHorse

AI for Python (Live Online)

Embarquez pour un voyage d'apprentissage transformateur avec notre cours IA pour Python (Cours en ligne en direct), conçu pour les débutants et ceux ayant des compétences intermédiaires en Python. Ce cours pratique couvre les concepts essentiels de l'IA, vous fournissant l'expertise nécessaire pour intégrer l'IA dans vos projets. Tout au lo.

Udemy

Data Science : Master Machine Learning Without Coding

Udemy Plongez dans l'essentiel de la Data Science et du Machine Learning, en utilisant Rapidminer pour maîtriser les concepts sans aucune exigence de codage. Parfait pour ceux qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux et les appliquer facilement avec les outils fournis. Ce cours inclut des jeux de données complets et des solutions po.

CourseHorse

Introduction to R (Live Online)

La collecte de données par les services et les organisations est omniprésente aujourd'hui. Le besoin d'organiser ou de "manipuler" ces données est crucial pour les entreprises souhaitant prendre des décisions éclairées et basées sur les données afin d'améliorer les expériences des clients. R est un langage statistique dédié et open source conçu.

CourseHorse

Data Science and Machine Learning Bootcamp (Live Online)

Préparez-vous à une carrière prospère dans certains des domaines les plus lucratifs de l'industrie technologique avec notre Bootcamp intensif de 16 semaines en Data Science et Machine Learning, proposé en ligne en direct. Ce programme complet vous dote de compétences avancées en Python, SQL, Looker (Google Data Studio), Streamlit et stat.

CourseHorse

AI & Machine Learning Bootcamp (Live Online)

Le Bootcamp Intelligence Artificielle & Apprentissage Automatique de Fullstack Academy est un programme intensif à temps partiel conçu pour les professionnels des données actuels et futurs. Sur 26 semaines, vous maîtriserez des concepts pratiques et théoriques de l'apprentissage automatique en utilisant des outils standards de l'industrie. Ac.

Udemy

ChatGPT for Data Science and Machine Learning

Bienvenue dans "ChatGPT pour la science des données et l'apprentissage automatique" - un cours complet disponible sur Udemy. Idéal pour les débutants comme pour les utilisateurs avancés, ce cours explore diverses applications de ChatGPT dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique. Dans ce cours, vous explorerez.

Udemy

The Complete Tableau Analyst Bootcamp 2024

Embarquez pour un parcours d'apprentissage complet avec le Bootcamp Complet d'Analyste Tableau 2024 offert par Udemy. Ce cours exhaustif est conçu pour vous équiper des compétences essentielles afin d'analyser les données commerciales réelles en utilisant Tableau. Que vous cherchiez à améliorer vos compétences en analyse de données ou à percer.

Udemy

ChatGPT for Data Science and Machine Learning

Découvrez comment utiliser efficacement ChatGPT pour améliorer vos flux de travail en Science des Données et Apprentissage Automatique dans ce cours complet proposé par Udemy. Parfait pour les étudiants et les professionnels cherchant à renforcer leur expertise en Analyse de Données, IA, et plus encore. Inscrivez-vous maintenant pour explorer.

Udemy

Text Analysis and Natural Language Processing With Python

Améliorez vos compétences en analyse textuelle et traitement du langage naturel avec ce cours Python complet proposé par Udemy. Utilisez Python et Google CoLab pour explorer l'exploration des réseaux sociaux et libérez le potentiel du NLP dans des applications réelles. Ce cours appartient à diverses catégories, y compris : Cours Python C.

CourseHorse

Virtual: R for Data Analytics Corporate Training (Team Building)

Bienvenue à notre Formation d'entreprise virtuelle R pour l'analyse de données, une opportunité idéale pour le renforcement d'équipe tout en plongeant dans le monde de l'analyse de données. Ce cours commence par les bases de la programmation et s'étend à la création d'un portefeuille complet qui met en valeur vos compétences et réalisations. Dans.

1 2 3 4 ... 51

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 !