Cours de science des données

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Atelier Redpanda Connect et IA

Obtenez des insights sur la construction de pipelines de données en temps réel et les intégrations IA avec Redpanda Connect grâce à des exercices pratiques et des démonstrations concrètes animés par un architecte de solutions.

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University of Minnesota

Idéation de projet analytique

Maîtrisez l'art du développement de projets d'analyse de données, de l'identification des opportunités d'affaires à l'exécution de solutions par le biais de méthodologies exploratoires, prédictives et d'inférence causale.

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ChatGPT et l'intelligence artificielle générative pour l'analyse des données

Maîtrisez les outils d'IA générative tels que ChatGPT pour dynamiser les flux de travail d'analyse de données dans Excel, Google Sheets, Power BI, SQL et Python grâce à des démonstrations pratiques et des techniques de conception de demandes interactives.

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Activation de l'analyse en temps réel avec CDC et automatisation d'entrepôt de données

Découvrez la mise en œuvre d'analyses en temps réel grâce à la Capture de Données de Changement (CDC) et aux solutions de data warehouse automatisées, améliorant les capacités de traitement des données de votre organisation.

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L'art de la visualisation des données - Fondamentaux de Power BI et Tableau

Maîtrisez les techniques de visualisation de données avec Power BI et Tableau, de la conception de tableaux de bord de base à l'analyse DAX avancée. Transformez des données brutes en récits visuels captivants et améliorez vos capacités en intelligence économique.

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Visualisation efficace des données avec SQL 2016

Découvrez des techniques de visualisation des données efficaces et des capacités de SQL 2016, en vous concentrant sur la création de représentations visuelles percutantes de vos données pour obtenir de meilleures perspectives commerciales.

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Règles Simples pour des Visualisations de Données Claires à l'Aide de Graphiques en Secteurs

Découvrez les principes essentiels pour créer des visualisations de données claires et percutantes avec des directives pratiques pour les graphiques en secteurs et d'autres formats visuels afin d'améliorer la communication des données.

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Former les machines à voir et évaluer la beauté scénique

Explorez comment l'apprentissage profond et la vision par ordinateur peuvent être entraînés à reconnaître et évaluer la beauté scénique, remettant en question les notions traditionnelles selon lesquelles l'appréciation esthétique est exclusivement humaine.

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Analyse de données multi-tableaux avec Tableau : Analyse des clients

Maîtrisez la création de tableaux de bord interactifs dans Tableau en analysant les données des clients du commerce électronique, en reliant plusieurs sources de données et en mettant en œuvre une fonctionnalité de drill-down pour une analyse visuelle complète.

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Introduction à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique

Découvrez les fondamentaux de l'IA et du ML, en explorant les concepts de base, les principes de fonctionnement et les applications pratiques qui transforment les industries - parfait pour les débutants entrant dans le domaine.

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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 !