Cours de science des données

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Mesures de protection pour les modèles de langage - Sécurité, Confidentialité, Conformité et Anti-Hallucination

Découvrez les protections essentielles des LLM couvrant la sécurité, la confidentialité, la conformité et les techniques anti-hallucination avec le data scientist Daniel Whitenack dans cette conférence pratique de 34 minutes.

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Recrutement et constitution d'une équipe d'ingénierie en IA

Découvrez des stratégies pour recruter et développer des équipes d'ingénierie en IA avec l'expert de l'industrie, le Dr Bryan Bischof, Responsable de l'IA chez Hex, couvrant la structure de l'équipe, les pratiques de recrutement et les perspectives de leadership.

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Comment aborder une analyse de compréhension - Techniques de prise de décision basées sur les données

Maîtrisez le processus d'analyse essentiel "Comprendre" pour des décisions basées sur les données, de l'élaboration d'hypothèses à la présentation au parties prenantes grâce aux techniques pratiques d'un expert de Meta.

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Comment Virgin Atlantic augmente la productivité et les données quasi en temps réel avec Databricks.

Découvrez comment Virgin Atlantic utilise Databricks pour améliorer la productivité et permettre le traitement des données en quasi-temps réel afin de prendre des décisions plus rapides dans tous les départements.

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Une IA Responsable par Conception : Un Incontournable

Découvrez l'approche d'OVO pour une IA responsable par conception, en se concentrant sur des stratégies centrées sur les risques à tous les niveaux, depuis le tri des projets jusqu'à l'évaluation des points de données, afin d'assurer une mise en œuvre éthique de l'IA dans l'ensemble des opérations commerciales.

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Contrôle du trafic municipal assisté par jumeau numérique

Explorez comment la technologie des jumeaux numériques améliore le contrôle municipal du trafic grâce à l'analyse vidéo en temps réel et à la simulation, améliorant la gestion du trafic avec des ajustements réactifs basés sur les simulations SUMO.

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Corporate Finance Institute

Fondamentaux de la Science des Données et de l'Apprentissage Automatique

Le cours Fondamentaux de la Science des Données & de l'Apprentissage Automatique offre un aperçu du cycle de la science des données de construction de modèles d'apprentissage automatique.

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Calcul multi-modal pour l'analyse de données

Explorez le backend entièrement parallélisé et multi-modal de Hex pour l'analyse de données, alors que Ganesh Ramanarayanan partage des perspectives sur la poussée des limites dans les plateformes d'analytics et l'innovation technologique des notebooks.

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Transformation de l'énergie - Centre de commande des opérations de champ pétrolier avec Databricks

Découvrez comment la plateforme d'intelligence Databricks libère des insights des systèmes hérités pour réduire le temps non-productif dans les opérations pétrolières grâce à une solution innovante de centre de commande.

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Diffusion de données et IA dans le monde réel - Exemples pratiques

Explorez des solutions d'IA appliquées au monde réel en utilisant le streaming de données pour évoluer dans des secteurs tels que les services sur le terrain et la gestion d'entrepôts, offrant un retour sur investissement élevé grâce à des exemples pratiques.

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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 !