Cours de science des données

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Optimization problems and algorithms

Titre de l'événement : Problèmes d'Optimisation et Algorithmes Rejoignez notre cours complet sur Udemy pour maîtriser l'art de résoudre des problèmes d'optimisation en utilisant des algorithmes heuristiques dans l'environnement MATLAB. Ce cours est conçu pour les débutants ainsi que pour les programmeurs expérimentés qui souhaitent approfondir leur.

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8 hours

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300+ Python Exercises (Simple, Intermediate & Complex)

Titre : 300+ Exercices Python – Du Simple au Complexe Description : Améliorez vos compétences en Python avec ce cours complet proposé par Udemy. Avec plus de 300 exercices Python classés en niveaux simple, intermédiaire et complexe, ce cours inclut le code source et est parfait pour les étudiants cherchant à approfondir leurs connaissances en progr.

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1 day 4 hours 42 minutes

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Data Science : Master Machine Learning Without Coding

Science des Données : Maîtriser l'Apprentissage Automatique Sans Codage Découvrez les concepts fondamentaux de la science des données et de l'apprentissage automatique sans avoir besoin de coder avec ce cours captivant proposé par Udemy. Utilisant le logiciel puissant RapidMiner, ce cours est parfait pour les débutants et les professionnels expér.

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2-3 hours

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Python for Beginners: The Complete Python Masterclass

Python pour les débutants : La Masterclass Python complète - Libérez votre potentiel de codage avec ce cours en ligne complet proposé par Udemy. Plongez au cœur des compétences fondamentales en Python essentielles pour la science des données, l'apprentissage automatique, et plus encore. Ce programme convivial pour les débutants est enrichi d'exempl.

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7 hours 16 minutes

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Data Science and Machine Learning Masterclass with R

Rejoignez la Masterclass sur la Science des Données et l'Apprentissage Automatique avec R, proposée par Udemy et conçue par des instructeurs expérimentés de l'IIT. Ce cours complet aborde des sujets cruciaux tels que la Manipulation des Données, la Visualisation des Données et l'Analyse des Données, le tout dans le domaine de la Science des Données.

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15 hours

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Complete Machine Learning & Data Science with Python | A-Z

Embarquez pour un voyage complet dans Machine Learning & Data Science avec Python de A à Z. Découvrez la puissance de Python pour la data science et le machine learning, en utilisant des outils comme Scikit, NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn. Que vous appreniez le learning supervisé ou non supervisé, ou que vous vous plongiez dans des méthod.

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8 hours 42 minutes

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Full Stack Data Science with Python, Numpy and R Programming

Titre : Science des données Full Stack avec Python, Numpy et programmation R Description : Maîtrisez la science des données avec des conseils d'experts en programmation R, Python, et des bibliothèques telles que NumPy et Pandas. Développez vos compétences et appliquez-les à des défis réels de manipulation et d'analyse de données. Fournisseur : Udem.

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1 day 6 hours 18 minutes

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Complete Machine Learning & Data Science with Python| ML A-Z

Titre : Machine Learning et Data Science Complets avec Python | ML de A à Z Description : Maîtrisez les essentiels du machine learning et de la data science avec notre cours complet sur Udemy. Plongez dans les indispensables de Python comme Numpy, Pandas, Matplotlib, et Seaborn, ainsi que dans des sujets avancés comme Scipy, Machine Learning superv.

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11 hours 14 minutes

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Data Science Interview Questions & Answers

Préparez-vous à réussir vos entretiens pour Data Scientist et Ingénieur en Machine Learning avec le cours complet d'Udemy : Questions & Réponses d'entretien en Science des Données. Ce cours couvre les questions d'entretien les plus fréquemment posées et fournit des réponses détaillées pour assurer une préparation solide. Plongez dans des catég.

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2 hours 38 minutes

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Pluralsight

Sustainability & Technology: Executive Briefing

Titre : Durabilité & Technologie : Briefing Exécutif Description : Plongez dans l'intersection de la durabilité et de la technologie dans ce briefing exécutif informatif. Découvrez les concepts essentiels, définissez et gérez vos objectifs de durabilité, et apprenez à connaître les avantages et les défis des technologies actuelles dans la promo.

Pluralsight

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43 minutes

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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 !