Cours de science des données

413 Cours

Udemy

Learn MySQL from scratch for Data Science and Analytics

Découvrez comment exploiter MySQL Server RDBMS avec Workbench pour devenir un expert SQL compétent. Répondez à des problèmes réels en maîtrisant les requêtes essentielles pour votre logique commerciale. Rejoignez ce cours en ligne complet sur Udemy et commencez votre voyage dans la science des données et l'analyse.

Udemy

Business Analytics Online Class

Classe d'analyse commerciale en ligne - Udemy Élevez vos compétences en analyse de données avec la classe d'analyse commerciale en ligne proposée par Udemy. Ce cours complet est conçu pour vous aider à maîtriser les outils et techniques les plus récents essentiels pour découvrir des insights précieux à partir d'ensembles de données co.

XuetangX

AI TIME PhD：AI+行为经济学

Rejoignez-nous dans le cours "AI TIME PhD : IA+Économie Comportementale", où l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'économie comportementale est explorée en profondeur. Ce cours en langue chinoise offre un aperçu complet de la manière dont les technologies d'IA sont utilisées pour comprendre et influencer les schémas de prise de.

University of Naples Federico II

Data Science for Agile Decision-Making

Renforcez votre sens des affaires avec le cours 'Science des données pour une prise de décision agile' présenté par l'Université de Naples Federico II disponible sur Coursera. Ce cours complet vous équipe des compétences nécessaires pour utiliser efficacement la science des données afin de prendre des décisions plus informées et agiles. Plong.

SAP Learning

Getting Started with Data Science

En 2012, Harvard Business Review a qualifié la science des données de "métier le plus sexy du 21ème siècle". La forte demande actuelle pour les data scientists découle de l'énorme augmentation de la génération et de la rétention de données par les entreprises au cours de la dernière décennie, créant un besoin de professionnels qualifiés pour exploi.

AWS Skill Builder

Developing Machine Learning Solutions (Thai)

Les apprenants participant à ce cours d'apprentissage automatique découvriront le cycle de vie des opérations d'apprentissage automatique et la manière d'utiliser soigneusement les services AWS à chaque étape. Ce cours démontre également l'importance de MLOps dans l'amélioration du développement et du déploiement efficace des outils. Niv.

Google Cloud Skills Boost

Professional Machine Learning Engineer Study Guide

Élevez votre carrière avec le Guide d'étude pour ingénieur professionnel en apprentissage automatique, où vous concevrez un plan d'étude personnalisé conçu pour conquérir l'examen de certification PMLE. Plongez dans la vaste gamme de domaines couverts par l'examen pour vous assurer d'être pleinement préparé. Évaluez vos connaissances et compéten.

Southern New Hampshire University

From Data to Decisions: Getting Started with AI

Entamez votre parcours en IA et transformez vos données organisationnelles en informations exploitables avec le cours de l'Université Southern New Hampshire, "Des données aux décisions : Commencer avec l'IA", disponible sur Coursera. Ce cours s'adresse aux personnes désireuses de travailler avec des données organisationnelles mais incertaines su.

Southern New Hampshire University

From Data to Decisions: Making Predictions with AI

Bienvenue dans "Des données aux décisions : faire des prédictions avec l'IA", un cours complet conçu pour fournir aux étudiants une introduction appliquée aux méthodologies sophistiquées d'analyse de données. Organisé par l'Université Southern New Hampshire via Coursera, ce cours explore le monde de la régression bivariée et multiple avec un a.

FutureLearn

Practical Machine Learning for AI: Foundational Skills and Experiments

Libérez le potentiel de l'apprentissage automatique et faites vos premiers pas vers la maîtrise de cette technologie révolutionnaire. Inscrivez-vous à ce cours pour découvrir ses principes fondamentaux, comprendre les considérations éthiques et acquérir des compétences pratiques qui vous distingueront dans le domaine de l'intelligence artifi.

1 2 3 4 5 6 ... 42

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 !