Cours de science des données

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Leçons clés tirées de la construction de systèmes de données et d'IA au cours des 26 dernières années

Acquérez des insights sur l'évolution des systèmes de base de données grâce à 26 ans d'expérience couvrant les transactions en ligne (OLTP), le big data, les services cloud et l'intelligence artificielle, avec des leçons précieuses d'un bâtisseur de SQL Server et leader chez Databricks.

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Principes Fondamentaux de la Visualisation des Données pour Débutants Absolus

Acquérez une introduction aux visualisations de données pour communiquer vos analyses de données à un public diversifié.

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FutureLearn

Analyse de données réussie pour les industries modernes

Acquérez les compétences en analyse de données dont vous avez besoin pour réussir dans des industries variées et en évolution, aujourd'hui et demain.

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Déverrouiller la Puissance de l'IA/BI de Databricks

Découvrez comment démocratiser l'analytique en utilisant Unity Catalog, Databricks SQL, les tableaux de bord IA/BI et AI/BI Genie pour donner à chacun dans votre organisation des informations précieuses.

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Différentes Étapes et Outils dans un Projet d'Analyse de Données

Explorez les fondamentaux de l'analyse des données, de la collecte et du nettoyage à la visualisation et à la modélisation prédictive, en apprenant à transformer des données brutes en informations commerciales exploitables.

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Se lancer dans la science des données : rôles et parcours de carrière à l'ère de GenAI

Explorez comment l'Intelligence Artificielle Générative transforme les carrières en Science des Données, les compétences essentielles à développer, et les étapes pratiques pour lancer votre parcours dans ce domaine, quel que soit votre parcours.

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Méthodes Vectorielles Naturelles et Intelligence Artificielle : Applications en Bioinformatique

Explorez les méthodes de vecteurs naturels combinées à l'IA pour des applications en bioinformatique, y compris la prédiction des codes de bases non standards et la classification des types d'ARN, présentées par le chercheur de BIMSA Guoqing Hu.

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University of Colorado Boulder

Techniques essentielles de création de tableaux de bord et de narration

Maîtrisez les techniques essentielles de Tableau pour créer des tableaux de bord dynamiques qui racontent des histoires de données convaincantes. Apprenez à comparer des valeurs, à visualiser des distributions et à mettre en œuvre des éléments interactifs pour guider les spectateurs à travers vos analyses.

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University of Colorado Boulder

Principes de base de la visualisation et du design avec Tableau

Maîtrisez les éléments essentiels de Tableau pour créer des visualisations de données efficaces, depuis la connexion aux sources de données jusqu'à la création de graphiques informatifs avec une utilisation appropriée des couleurs et des techniques de filtrage.

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Pragmatic Institute

Analyse de données axée sur les affaires

Découvrez une approche éprouvée pour traduire les besoins commerciaux en projets de données exploitables, identifier des informations de manière efficace et communiquer de manière efficace avec les parties prenantes.

Pragmatic Institute

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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 !