Cours de science des données

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Pirater la vie : Comment décoder et manipuler les cellules biologiques avec l'IA

Découvrez comment l'IA et les modèles de langage multimodaux révolutionnent la recherche biologique en déchiffrant les schémas d'activation des gènes cellulaires et en permettant une manipulation ciblée pour le traitement des maladies et l'extension de la vie.

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Applications de l'intelligence artificielle en imagerie médicale et radiologie

Explorez les applications d'IA de pointe dans l'imagerie médicale avec le Dr. Hugo Aerts de Harvard, couvrant les avancées de l'apprentissage profond en radiologie, oncologie et cardiologie, ainsi que des aperçus sur les cadres open-source et les implications futures.

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Applications industrielles de l'IA causale

Découvrez comment l'IA causale transforme les industries grâce à des applications pratiques, des méthodologies et des études de cas réelles présentées par la chercheuse éminente Utkarshani Jaimini.

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Calcul - pour l'intelligence artificielle générative, la science des données et l'apprentissage automatique

Maîtriser le Calcul : Mathématiques Essentielles pour l'IA, Apprentissage Profond, Apprentissage Automatique, Science des Données, Analyse de Données et IA - Pratique

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Exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique pour l'analyse géospatiale

Maîtrisez l'IA, l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique pour l'analyse géospatiale.

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Master Class en chaîne d'approvisionnement et ChatGPT : Le guide ultime

Masterclass Intégration de la chaîne d'approvisionnement, ChatGPT et Python

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Analyste de données : Certificat professionnel en analyse de données

Prise de décision basée sur les données, Analyse de données. Collecte de données, Nettoyage, Analyse statistique, Visualisation, Confidentialité.

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Superchargez l'IA avec des graphes de connaissances : maîtrise du système RAG NOUVEAU

Améliorer les grands modèles de langage à l'aide d'un contexte structuré et d'une génération augmentée par la recherche - Neo4j, LangChain, Cypher

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Introduction à l'apprentissage automatique : Fondamentaux et applications - Cours 1

Découvrez les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, explorez ses applications omniprésentes et comprenez ce qui constitue l'apprentissage dans les systèmes informatiques.

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GenAI pour la Prévision et la Planification Financière

Maîtrisez les techniques de prévision financière basées sur l'IA pour automatiser les prédictions, rationaliser les processus et améliorer la précision des prises de décision grâce à des applications pratiques des outils et méthodologies génératives de l'IA.

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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 !