Cours de science des données

413 Cours

LinkedIn Learning

Develop with Python for AI and Machine Learning

Développez avec Python pour l'IA et l'apprentissage automatique

AWS Skill Builder

Exam Prep Official Pretest: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)

Examen Préparatoire Officiel : Ingénieur en Machine Learning Certifié AWS - Associé (MLA-C01 - Français) L'Examen Préparatoire Officiel : Ingénieur en Machine Learning Certifié AWS - Associé (MLA-C01 - Français) comprend 65 questions et a une limite de temps de 130 minutes. Ce prétest est aligné avec la version MLA-C01 de l'examen et le guide d'ex.

AWS Skill Builder

Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)

Ensemble de Questions Pratiques Officiel pour la Préparation à l'Examen : AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - Anglais) L'Ensemble de Questions Pratiques Officiel pour la Préparation à l'Examen : AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - Anglais) comprend 20 questions. Cet ensemble de questions est a.

LinkedIn Learning

Ya Xu: How to Turn AI from a Buzz Word to a Business Tool

Ya Xu : Transformer l'IA d'un mot à la mode en outil commercial | LinkedIn Learning Explorez les opportunités et les défis présentés par l'IA avec Ya Xu, responsable des données et de l'IA chez LinkedIn. Ce cours LinkedIn Learning s'intéresse aux approches pratiques pour intégrer les technologies de l'IA dans votre stratégie.

PyTorch for Deep Learning

PyTorch pour l'apprentissage profond Apprenez PyTorch et devenez un ingénieur en apprentissage profond compétent. Ce cours sur PyTorch est un guide étape par étape conçu pour vous aider à développer vos propres modèles d'apprentissage profond. Le programme comprend des sujets essentiels tels que la vision par ordinateur, les réseaux de neurones.

Coursera

Ciencia de Datos Aplicada al Marketing

Science des Données Appliquée au Marketing - Coursera Historiquement, les mathématiques sont nées de la nécessité de comprendre notre environnement et de prendre des décisions. La science des données se concentre sur le traitement des données : analyser, explorer et interpréter des ensembles de données, fournissant une vision complète du prése.

Coursera

Generative AI for Data Science with Copilot

IA Générative pour la Science des Données avec Copilot Ce cours offre une introduction complète à l'IA Générative dans la science des données. Vous explorerez les concepts fondamentaux de l'IA générative, y compris les GANs, VAEs, et Transformers, et découvrirez comment Microsoft Copilot utilise ces modèles pour simplifier les flux de travail en.

Coursera

Microsoft Copilot for Data Science

Microsoft Copilot pour la Science des Données Selon une étude Gartner de 2023, 67 % des organisations matures créent de nouveaux rôles pour l'IA générative, et 87 % de ces organisations ont une équipe dédiée à l'IA. Copilot pour la Science des Données est conçu pour aider les data scientists actuels et futurs à se préparer à ces rôles grâce à une.

AWS Skill Builder

Developing Machine Learning Solutions (Vietnamese)

Développer des Solutions d'Apprentissage Automatique (Vietnamien) Dans ce cours sur l'apprentissage automatique, vous apprendrez le cycle de vie de l'apprentissage automatique et comment utiliser les services AWS à chaque étape. De plus, vous découvrirez diverses sources de modèles de machine learning ainsi que des techniques d'évaluation des pe.

AWS Skill Builder

Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Português) | Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Portuguese)

Ensemble de questions d'entraînement officiel de préparation à l'examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Français) | Ensemble de questions d'entraînement officiel : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Français) L'Ensemble de questions d'entraînement officiel de préparation à l'examen : AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Fran.

1 ... 21 22 23 24 25 ... 42

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 !