Cours de science des données

930 Cours

Dartmouth College

Analyse des données pour la transformation numérique

Maîtrisez l'analyse des données pour la transformation numérique grâce à la modélisation prédictive, aux techniques de simulation et à l'analyse prescriptive en utilisant Python pour stimuler l'innovation et la prise de décisions stratégiques dans le paysage numérique d'aujourd'hui.

edX

$477.00

Not Specified

On-Demand

YouTube

Transformer les données en action : comment la visualisation facilite l'intelligence décisionnelle

Découvrez comment la visualisation de données efficace et la narration peuvent transformer les projets d'apprentissage automatique, réduire la charge cognitive et permettre aux parties prenantes de prendre de meilleures décisions grâce à l'intelligence visuelle.

YouTube

Free Video

21 minutes

On-Demand

edX

IA générative pour les data scientists

Améliorez vos compétences en science des données grâce à l'IA générative à travers des applications pratiques dans la préparation des données, l'ingénierie des invites et le développement de modèles d'apprentissage automatique pour une mise en œuvre immédiate sur votre lieu de travail.

edX

$147.00

Not Specified

On-Demand

YouTube

Pipelines de données intelligentes : révolutionner l'ingénierie des données avec l'IA

Découvrez comment l'IA révolutionne l'ingénierie des données grâce à des pipelines intelligents, en s'attaquant aux défis traditionnels et en mettant en œuvre une adaptabilité en temps réel, avec des études de cas pratiques et des conseils pour la mise en œuvre.

YouTube

Free Video

16 minutes

On-Demand

YouTube

Introduction au Machine Learning (Tamoul)

Découvrez les fondamentaux des concepts de l'apprentissage automatique expliqués en tamoul, conçus pour les débutants cherchant à comprendre ce domaine essentiel de l'informatique.

YouTube

Free Video

1 hour 27 minutes

On-Demand

YouTube

Évolution Pratique de la Science des Données avec GenAI

Explorez comment GenAI transforme les flux de travail de la science des données à travers des études de cas, des comparaisons avec l'IA traditionnelle, ainsi que des perspectives sur les tendances futures et les défis dans cette conférence pratique.

YouTube

Free Video

15 minutes

On-Demand

YouTube

Briser les barrières en intelligence artificielle numérique

Explorez les Grands Modèles Quantitatifs (LQMs) qui combinent les VAE et les GAN pour surmonter les défis de l'analyse de données numériques, offrant des solutions pour la prévision financière, les prédictions IoT et les simulations en santé.

YouTube

Free Video

16 minutes

On-Demand

YouTube

IA appliquée, apprentissage automatique et science des données dans les opérations de sécurité

Découvrez comment les équipes de sécurité peuvent exploiter les agents d'IA, l'apprentissage automatique et la science des données pour améliorer les opérations de sécurité, avec des perspectives sur les forces et les limites de l'IA générative en matière de détection et d'enquête sur les menaces.

YouTube

Free Video

29 minutes

On-Demand

DataCamp

Étude de cas : Analyse financière dans KNIME

Appliquez l'analyse financière dans KNIME avec des données réelles, en améliorant les compétences de préparation des données et de gestion des flux de travail.

DataCamp

Free Trial Available

3 hours

On-Demand

YouTube

Introduction aux LLM pour la Biologie

Découvrez comment les grands modèles de langage peuvent être appliqués à la recherche biologique dans ce guide complet par James Zou à CGSI 2024.

YouTube

Free Video

40 minutes

On-Demand

1 ... 36 37 38 39 40 ... 93

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 !