Cours de science des données

413 Cours

Programming in Java: A Hands-on Introduction

Titre : Programmation en Java : Une Introduction Pratique Description : Conçue spécialement pour les personnes n'ayant aucune expérience préalable en programmation, cette spécialisation offre une introduction complète à la programmation Java et aux concepts fondamentaux de l'informatique. En participant à cette série de quatre cours sur Coursera, l.

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Programming in Python: A Hands-on Introduction

Titre : Programmation en Python : Une Introduction Pratique Description : Conçu spécialement pour les personnes nouvelles dans le domaine de la programmation, cette spécialisation complète proposée par Coursera vous équipera des compétences essentielles en programmation Python. Plongez dans quatre cours détaillés couvrant tout, des fondamentaux de.

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17 weeks, 3 hours a week

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The Product Management for AI & Data Science Course

Titre : Le cours de gestion de produit pour l'IA & la science des données Description : Maîtrisez les fondamentaux pour devenir un chef de produit réussi dans les domaines en plein essor de l'IA et de la science des données avec notre cours complet. Fournisseur : Udemy Catégories : Cours d'intelligence artificielle, Cours de science des données, Co.

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4 hours 54 minutes

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Understanding Machine Learning

Titre : Comprendre l'apprentissage automatique Description : Plongez dans le monde de l'apprentissage automatique sans la complexité de la programmation. Curieux de connaître l'engouement autour de l'élégance de l'apprentissage automatique et de ses capacités ? Ce cours convivial pour les débutants ne nécessite aucune expérience préalable en progra.

DataCamp

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A Complete Guide on TensorFlow 2.0 using Keras API

Titre : Guide complet sur TensorFlow 2.0 utilisant l'API Keras Description : Plongez dans le monde de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle avec notre cours complet sur TensorFlow 2.0, mettant en avant l'intuitive API Keras. Ce cours, proposé par Udemy, est conçu pour vous aider à développer des applications de pointe dans diver.

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Deep Learning Prerequisites: Logistic Regression in Python

Préservations de l'Apprentissage Profond : Régression Logistique en Python Explorez les fondations essentielles de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle avec ce cours captivant sur Udemy. Conçu aussi bien pour les étudiants que pour les professionnels désireux de perfectionner leurs connaissances e.

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6 hours 50 minutes

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ML for Business Managers: Build Regression model in R Studio

ML pour les managers : Construire un modèle de régression dans R Studio Débloquez votre potentiel en Apprentissage automatique et Économétrie avec notre cours complet intitulé 'ML pour les managers : Construire un modèle de régression dans R Studio'. Ce cours, proposé par Udemy, se concentre sur les techniques de Régression Simple et Multiple essen.

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6 hours 22 minutes

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Machine Learning In The Cloud With Azure Machine Learning

Débloquez le potentiel de l'apprentissage automatique basé sur le cloud avec le cours "Apprentissage automatique dans le cloud avec Azure Machine Learning" disponible sur Udemy. Ce cours introductif est parfait pour quiconque cherche à comprendre les bases de l'apprentissage automatique, comment il opère dans le cloud, et spécifiquement comment uti.

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3-4 hours

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Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course

Débloquez le potentiel de l'apprentissage automatique et de la science des données avec notre cours complet sur Python Numpy, disponible sur Udemy. Ce cours spécialisé est conçu pour vous aider à maîtriser les fondamentaux de Numpy Python, un outil essentiel pour manipuler de grands ensembles de données et effectuer des opérations mathématiques com.

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9 hours

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Udemy

Customer Analytics in Python

Titre : Analyse des clients avec Python Description : Plongez dans les domaines de l'analyse des clients pour débutants et avancés avec notre cours complet sur Udemy. Maîtrisez des techniques telles que l'ACP (Analyse en Composantes Principales), le Clustering K-means, la Modélisation de l'Élasticité et les Réseaux Neuronaux Profonds pour exploiter.

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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 !