Cours de science des données

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Foundations of Prompt Engineering

Plongez dans le monde de l'ingénierie des prompts avec ce cours complet conçu pour vous enseigner tout, des principes fondamentaux aux techniques de pointe. Acquérez les connaissances pour concevoir des prompts efficaces, et comprenez comment appliquer les meilleures pratiques, vous prémunir contre l'utilisation abusive et atténuer les biais dans l.

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Python do básico ao avançado + inteligência artificial

Cours Complet : Python du Débutant à l'Avancé + Intelligence ArtificielleApprenez à développer un logiciel efficace en utilisant Python, à maîtriser les technologies d'intelligence artificielle pour la classification d'images, à effectuer des prédictions précises et bien plus encore dans ce cours complet. Offert par Udemy, ce programme est idéal po.

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Data Science: Deep Learning Project for Self Driving Cars

Embarquez pour un voyage passionnant dans le futur des véhicules autonomes avec notre cours complet proposé sur Udemy - "Data Science : Projet de Deep Learning pour voitures autonomes". Plongez dans le monde pratique de l'apprentissage profond, en vous concentrant spécifiquement sur les réseaux de neurones convolutionnels, et maîtrisez l'art de cla.

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Unlocking the Power of ChatGPT in Data Science : A-Z Guide

Découvrez le guide ultime de A à Z sur l'utilisation de ChatGPT pour la Data Science - proposé par Udemy. Ce cours est spécialement conçu pour les Data Scientists qui aspirent à exploiter au maximum les capacités de l'outil d'IA révolutionnaire, ChatGPT. Plongez dans les univers de l'Intelligence Artificielle, ChatGPT, la Data Science et l'Apprenti.

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Python Programming: Learn Python by Build a XTwitter Chatbot

Découvrez les fondamentaux de la programmation Python à travers des exemples pratiques et créez votre propre chatbot pour Twitter. Ce cours complet, proposé par Udemy, couvre tout, depuis les concepts de programmation de base en Python jusqu'au développement d'un chatbot pleinement fonctionnel pour Twitter. Que vous soyez intéressé par l'apprentiss.

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Data Science: NLP and Sentimental Analysis in R

Titre : Science des données : NLP et analyse des sentiments en R Description : Plongez dans le monde de la science des données avec notre cours complet sur le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse des sentiments, en utilisant le script de la célèbre série "The Big Bang Theory" comme étude de cas. Ce cours, proposé sur Udemy, est minutieu.

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ChatGPT for Data Science and Machine Learning [2024 Updated]

Débloquez le plein potentiel de ChatGPT pour créer des projets innovants en Data Science et Machine Learning avec notre formation mise à jour en 2024. Proposée via Udemy, ce guide complet est conçu pour les personnes cherchant à exploiter les capacités de ChatGPT dans les domaines de l'analyse de données et de la modélisation prédictive. Que vous s.

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Introduction to Natural Language Processing

Rejoignez notre cours en ligne captivant, "Introduction au Traitement du Langage Naturel," sur Udemy, conçu pour ceux qui sont désireux de plonger dans le monde du TAL. Ce cours couvre les concepts fondamentaux du Traitement Automatique du Langage Naturel, en commençant par les Expressions Régulières et en passant aux techniques essentielles de Pré.

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University of Queensland

Teaching Impacts of Technology: Workplace of the Future

Plongez dans le cours "Impacts de l'enseignement de la technologie : lieu de travail du futur", proposé par l'Université de Queensland sur Coursera, conçu pour préparer les éducateurs à enseigner à la prochaine génération la transformation numérique qui façonne notre monde. Ce cours spécialisé se concentre sur l'intersection de l'influence d'Intern.

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University of Colorado Boulder

Ethical Issues in Data Science

Explorez l'intersection de l'éthique et de la technologie avec le cours "Problèmes éthiques dans la science des données" de l'Université du Colorado à Boulder, proposé via Coursera. Ce cours provocateur plonge dans l'impact profond que la science des données et les applications informatiques ont sur la société, allant des recommandations sur Intern.

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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 !