Cours de science des données

413 Cours

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Learning Data Science: Using Agile Methodology

Débloquez des insights précieux en science des données toutes les deux semaines en maîtrisant la méthodologie Agile. Dans ce cours, vous apprendrez à naviguer efficacement dans le cycle de vie de la science des données (DSLC), en utilisant des outils fondamentaux comme les tableaux de questions pour décomposer systématiquement vos tâches. Prop.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 繁體中文

IA responsable pour les développeurs : Interprétabilité et transparence - 繁體中文 | Coursera Ce cours vise à expliquer les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA, à explorer l'importance de la transparence de l'IA pour les développeurs et les ingénieurs. Le cours présente également des méthodes et des outils pratiques permettan.

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Introduction to Machine Learning: Art of the Possible (Indonesian)

Introduction au Machine Learning : L'art du Possible (Indonésien) Ce cours numérique est conçu pour aider les décideurs commerciaux à comprendre les fondamentaux de l'apprentissage machine (ML). Niveau du cours : Débutant Durée : 30 minutes Remarque : Ce cours dispose d'une transcription/sous-titres locaux. La narration est en anglais. Pour.

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AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese) 日本語実写版

Fondations AWS : Bases de l'apprentissage automatique (Japonais) 日本語実写版 Comprenez les bases de l'infrastructure cloud AWS grâce à ce cours complet en japonais.

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AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese)

AWS Fondations : Bases de l'apprentissage automatique (Japonais) Découvrez les bases de l'infrastructure cloud AWS avec un accent sur l'apprentissage automatique, dispensé en japonais. Ce cours complet offert par AWS Skill Builder couvre des sujets essentiels dans divers domaines de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervi.

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AWS Foundations: How Amazon SageMaker Can Help (Japanese)

Les Fondations AWS : Comment Amazon SageMaker Peut Aider (Japonais) Apprenez comment Amazon SageMaker résout les principaux défis de la mise en œuvre des pipelines de machine learning. Ce cours explique comment les notebooks et instances SageMaker soutiennent l'amélioration des workflows de machine learning et passe en revue les principales foncti.

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Machine Learning Terminology and Process (Japanese)

Terminologie et processus de l'apprentissage automatique (Japonais) Ce cours introduit les concepts de base de l'apprentissage automatique ainsi que les processus informatiques pour traiter les données. Nous examinerons en détail chacune des étapes du processus de machine learning et expliquerons les termes et techniques couramment utilisés dans.

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Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese)

Essentiels de l'apprentissage automatique pour les décideurs techniques et commerciaux (japonais) Ce curriculum de trois cours vous apprendra les meilleures pratiques et recommandations pour l'apprentissage automatique (ML). Ce cours vous guidera dans la création d'une feuille de route pour l'intégration du ML dans les processus commerciaux. Il ex.

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Developing Machine Learning Solutions (Korean)

Développer des Solutions d'Apprentissage Automatique (Coréen) Dans ce cours d'apprentissage automatique, vous découvrirez le cycle de vie de l'apprentissage automatique et comment utiliser les services AWS à chaque étape. Vous apprendrez également à rechercher diverses sources pour les modèles d'apprentissage automatique et des techniques pour é.

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Getting Started with Data Science

Commencer avec la science des données En 2012, Harvard Business Review a nommé la science des données comme étant "le métier le plus sexy du 21e siècle". Pourquoi les data scientists sont-ils si demandés de nos jours ? La réponse est qu'au cours de la dernière décennie, il y a eu une explosion des données générées et conservées par les entreprises.

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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 !