Cours de science des données

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Tableaux de bord dynamiques avec Tableau : Analyse avancée des ventes

Maîtrisez la création de tableaux de bord dynamiques dans Tableau grâce à une analyse pratique des ventes au détail, en mettant l'accent sur les expressions LOD et les techniques de visualisation de données à plusieurs niveaux pour des insights commerciaux percutants.

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1 hour 47 minutes

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Déverrouiller l'analytique en libre-service pour des décisions plus avisées

Découvrez comment les portails de données permettent l'analytique en libre-service, améliorent la prise de décision et augmentent l'efficacité organisationnelle grâce à un accès automatisé aux données, à la visualisation et à des stratégies de mise en œuvre concrètes.

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16 minutes

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Analytique en temps réel dans l'IIoT - Transformer les données en décisions

Explorez l'analyse en temps réel dans l'IoT industriel, de l'architecture et des couches de communication à la mise en œuvre de l'IA, les applications pratiques et les tendances émergentes dans la prise de décision basée sur les données.

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29 minutes

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Fondations de l'analyse des données

Acquérez des connaissances fondamentales en analyse de données, depuis la compréhension des données brutes jusqu'à la création de visualisations percutantes à l'aide de feuilles de calcul. Apprenez des approches structurées pour les projets d'analyse tout en explorant des ensembles de données réels et en exploitant les LLMs.

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1 day 3 hours 11 minutes

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edX

Maîtriser l'IA générative pour la science des données

Ce cours vous aide à maîtriser les compétences en IA générative pour améliorer les flux de travail en science des données, perfectionner la préparation des données et affiner les modèles d'apprentissage automatique avec des applications concrètes.

edX

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3 weeks, 3-5 hours a week

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Validation des données avec Alteryx : Outils de test et d'optimisation

Maîtrisez les techniques de validation des données dans Alteryx grâce à une pratique concrète avec des outils de test, la détection des erreurs, les vérifications de l'intégrité des données et l'optimisation des flux de travail pour des processus analytiques plus fiables et conviviaux.

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Pluralsight

Introduction à la visualisation des données pour les analystes de données

Découvrez comment créer des visualisations de données à fort impact qui révèlent des insights cachés dans les données en utilisant Excel, Power BI et Tableau pour un storytelling de données efficace.

Pluralsight

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Politecnico di Milano

Données, algorithmes et défis éthiques : explorer la révolution de l'IA en médecine

Explorez la révolution de l'IA en médecine, en examinant le rôle des données, ses applications, les défis éthiques et la transformation des systèmes de santé.

Polimi OPEN KNOWLEDGE

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DeepLearning.AI Analyse de Données

Maîtrisez des compétences en analyse de données très demandées avec des applications pratiques et concrètes. Apprenez à gérer l'ensemble du cycle de vie des données tout en intégrant des outils d'IA pour accélérer les flux de travail et extraire des informations significatives pour une meilleure prise de décision.

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Vision par ordinateur : Comment faire pivoter et recadrer des images

Maîtrisez les techniques de manipulation d'images pour le recadrage, la rotation et l'application de transformations affines en vision par ordinateur afin d'améliorer le cadrage et l'orientation des images.

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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 !