Cours de science des données

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Machine Learning ve Python: A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi (4)

Embarquez pour un voyage complet dans le monde de l'apprentissage automatique avec Python grâce au cours "Apprentissage Automatique et Python : Apprentissage Machine de A à Z (4)". Améliorez votre expertise et comblez le fossé vers la réalisation de vos objectifs en intelligence artificielle en développant des algorithmes d'apprentissage aut.

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Full Stack Web Developer with AI & ML Integration|Hindi|Urdu

Élevez votre carrière avec notre cours complet de développement web Full Stack, spécialisé dans l'intégration de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning. Offert en Hindi et en Urdu, ce cours fournit un cadre robuste utilisant Python et Django pour innover et créer des applications web pilotées par l'IA. Conçu par des experts de l'ind.

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Programação em Python do básico ao avançado

Maîtrisez l'art de la programmation en Python avec ce cours complet qui vous guide du débutant à l'expert. Apprenez à utiliser des Expressions Lambda, Itérateurs, Générateurs et à adopter les concepts de la Programmation Orientée Objet. Offert par la plateforme reconnue Udemy, ce cours est idéal pour ceux qui souhaitent se lancer dans des ca.

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Kaggle: Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Topluluğu

Kaggle : Communauté de Science des Données et d'Apprentissage Automatique Kaggle est un point de départ idéal pour ceux qui souhaitent acquérir des connaissances approfondies en science des données et en apprentissage automatique. Vous pouvez vous spécialiser dans le domaine de la science des données en résolvant des problèmes du monde réel av.

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Data Science Interview Questions & Answers

Améliorez votre préparation pour les entretiens de Scientifique des Données et d'Ingénieur en Apprentissage Automatique avec le cours complet d'Udemy sur les questions d'entretien fréquemment posées. Université : Disponible sur Udemy Catégories du cours : Cours Apprentissage Automatique Cours Data Science Cours Régression Linéaire Co.

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Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)

En participant au cours Visualisation des données : de A à Z, vous apprendrez des techniques de visualisation des données à un niveau professionnel. En utilisant le langage de programmation Python, vous jetterez les bases d'outils puissants comme Seaborn, Plotly et Matplotlib, et vous développerez vos compétences en analyse de données. Ce co.

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Data Science Real-World Case Studies - Hands On Python

Améliorez vos compétences en data science en travaillant sur des projets pratiques dans les domaines de l'Intelligence Artificielle, du Machine Learning, du Traitement du Langage Naturel et de l'analyse des Séries Temporelles. Ce cours pratique, proposé par Udemy, vous dote de l'expertise nécessaire pour vous lancer dans une carrière en tant q.

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Deep Learning Prerequisites: The Numpy Stack in Python (V2+)

Fournisseur du Cours : Udemy Améliorez vos compétences en analyse de données et posez une base solide pour les applications avancées de l'intelligence artificielle avec ce cours complet sur la pile Numpy. Plongez dans les applications pratiques de Numpy, Scipy, Pandas et Matplotlib pour une transition en douceur vers les domaines de l'apprentiss.

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OpenAI Python API Bootcamp: Learn to use AI, GPT, and more!

Bootcamp API Python OpenAI : Maîtrisez l'IA, GPT, et plus avec Udemy Déverrouillez le potentiel de l'API Python puissante d'OpenAI dans ce bootcamp complet. Conçu pour les développeurs en herbe, les data scientists, et les passionnés d'IA, apprenez à intégrer sans faille les capacités de l'IA dans vos projets. De la génération de texte à l.

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The Product Management for AI & Data Science Course

Le Cours de Gestion de Produit pour l'IA & Data Science | Udemy Fournisseur : Udemy Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle Cours de Data Science Cours de Gestion de Produit Cours de Stratégie Commerciale Cours sur la Confidentialité Cours de.

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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 !