Cours de science des données

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Data Science Real World Projects in Python

Rejoignez notre cours Projets Réels en Data Science avec Python sur Udemy et acquérez une expérience pratique en IA, ML, NLP et Analyse de Séries Temporelles. Développez des projets complets qui renforceront vos compétences et enrichiront votre CV pour sécuriser un poste de Data Scientist ou d'Ingénieur ML. Explorez des catégories incluant l'Intell.

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Data Science Foundations: Fundamentals

Titre : Fondements de la science des données : Les Fondamentaux Description : Plongez dans le monde de la science des données avec notre cours captivant, "Fondements de la science des données : Les Fondamentaux". Ce module adapté aux débutants offre un aperçu complet de la science des données, conçu pour fournir une compréhension du vocabulaire fon.

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Deep Learning Prerequisites: Linear Regression in Python

Titre : Prérequis pour l'apprentissage profond : La régression linéaire en Python Description : Explorez les fondamentaux de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle avec un accent mis sur Python. Ce cours est idéal tant pour les étudiants que pour les professionnels désireux d'approfondir leur compré.

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Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R in Data Science

Rejoignez le cours Machine Learning A-Z™ : Pratique de Python & R en Data Science proposé par Udemy. Cette formation complète couvre une gamme de sujets essentiels tels que l'apprentissage automatique, Python, la programmation R, la visualisation avancée de données, la régression linéaire, les arbres de décision, NumPy, et Pandas. Adapté aux passio.

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15 hours 10 minutes

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Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning in Python

Rejoignez notre cours en ligne impactant, « Analyse de clusters et apprentissage non supervisé en Python », disponible sur Udemy. Ce cours se penche en profondeur sur les techniques avancées de science des données, incluant la reconnaissance de motifs, le fouille de données, le clustering k-means, le clustering hiérarchique, et les Estimations de D.

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7 hours 56 minutes

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Introduction to Machine Learning for Data Science

Titre de l'événement : Introduction au Machine Learning pour la Musique de Données Description : Plongez dans les bases du Machine Learning, spécialement conçu pour la Science des Données dans ce cours complet. Conçu de manière experte pour l'individu de tous les jours, ce cours est fièrement présenté par le Data Scientist de Backyard en partenaria.

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Master Complete Statistics For Computer Science - I

Titre : Maîtriser Complètement les Statistiques Pour l'Informatique - I Description : Plongez dans le monde essentiel de la Probabilité & des Statistiques, cruciales pour les avancées en Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Science des données et Réseaux neuronaux. Ce cours complet est maintenant disponible sur Udemy. Fournisseur :.

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Data Science Masterclass With R 8 Case Studies + 4 Projects

Titre : Masterclass sur la science des données avec R : 8 études de cas + 4 projets Description : Plongez profondément dans le monde de la science des données avec cette masterclass complète par un IITien expérimenté sur Udemy. Améliorez vos compétences en programmation R, analyse de données, visualisation de données, pré-traitement des données, et.

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Data Science Real-World Case Studies - Hands On Python

Titre : Études de Cas Réelles en Science des Données - Pratique avec Python Description : Explorez des projets réels en intelligence artificielle, en apprentissage automatique, en traitement du langage naturel et en analyse de séries temporelles. Ce cours complet proposé par Udemy vous équipe pour développer des compétences pratiques en science des.

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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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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 !