Cours de science des données

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Learn Julia in Three Small Projects

Titre : Apprendre Julia à travers trois petits projets Description : Plongez dans l'univers de Julia, un langage de programmation de plus en plus populaire, à travers une série captivante de liveProjects conçus pour les débutants jusqu'aux programmeurs avancés. Ce parcours d'apprentissage minutieusement organisé implique trois projets captivants qu.

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Linear Algebra Mathematics for Machine Learning Data Science

Maîtrisez l'algèbre linéaire pour la science des données et l'apprentissage automatique Embarquez pour un voyage complet des bases à la maîtrise avancée en algèbre linéaire, conçu spécifiquement pour les applications en science des données, en apprentissage automatique et en apprentissage profond. Ce cours complet, proposé par Udemy, couvre tout c.

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Python for Data Science & Machine Learning: Zero to Hero

Titre de l'événement : Python pour les droits de la science des données & l'apprentissage automatique : de zéro à héros Description : Améliorez vos compétences grâce à des cours en ligne complets sur Python pour la science des données et l'apprentissage automatique. Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à améliorer vos capacités, plongez da.

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NEW AWS Certified Data Analytics Specialty DAS C01 Course

Titre : Nouveau cours spécialisé DAS C01 sur AWS Certified Data Analytics Description : Vous souhaitez réussir le nouvel examen DAS C01 sur AWS Certified Data Analytics, avec une spécialisation en Machine Learning et IA ? Inscrivez-vous dès maintenant à notre cours complet sur Udemy ! Organisateur : Udemy Catégories : Cours sur le Machine Learning,.

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Introduction to Genetic Algorithms: Theory and Applications

Titre de l'événement : Introduction aux algorithmes génétiques : théorie et application Description : Plongez profondément dans le monde de l'intelligence artificielle heuristique avec notre cours complet sur les algorithmes génétiques. Proposé par Udemy, ce cours vous guidera à travers les mécanismes fondamentaux des algorithmes génétiques avec de.

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Simplified: Intro to Machine Learning

Titre de l'événement : Simplifié : Intro à l'apprentissage machine Description : Plongez dans les bases de l'apprentissage machine avec notre cours de niveau débutant. Parfait pour ceux qui débutent leur parcours dans le domaine technologique, ce cours, proposé par Udemy, explore les concepts fondamentaux et les applications pratiques de l'apprenti.

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Data Science Mega-Course: #Build

Titre du cours : Mega-Cours de Science des Données : #Construire Description : Plongez dans le monde de la science des données avec notre Mega-Cours complet. Apprenez à construire et déployer des projets en utilisant les technologies de pointe en science des données, apprentissage automatique et apprentissage profond. Ce cours couvre un large évent.

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Computer Science 310: Current Trends in Computer Science & IT

Titre : Informatique 310 : Tendances actuelles en informatique & IT Description : Plongez dans le monde en évolution de la technologie avec le cours "Informatique 310 : Tendances actuelles en informatique & IT". Ce cours a été rigoureusement évalué et est recommandé pour 3 crédits semestriels, permettant le transfert de crédits vers plus de.

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Mastering OpenAI Python APIs: Unleash ChatGPT and GPT4

Titre : Maîtriser les API Python d'OpenAI : Exploiter la puissance de ChatGPT et GPT-4 Description : Plongez au coeur des capacités d'OpenAI avec notre cours complet désormais enregistré avec GPT-4 ! Explorez les modules sur l'API ChatGPT, Whisper, Embeddings, DALL-E, et participez à de nombreux projets pratiques. Que vous soyez intéressé par l'ava.

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Linear Algebra for Data Science & Machine Learning A-Z 2023

Titre de l'événement : Algèbre Linéaire pour la Science des Données & Apprentissage Automatique de A à Z 2023 Description : Plongez dans les fondamentaux de l'Algèbre Linéaire spécialement adaptés pour la Science des Données, le Big Data, l'Apprentissage Automatique, l'Ingénierie et l'Informatique. Ce cours complet sur Udemy est conçu pour vous aid.

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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 !