Cours de science des données

914 Cours

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The Analytics Translator - Data Science Career Development

Libérez le plein potentiel de votre carrière en science des données en explorant le monde des traducteurs en analyse. Ce cours, proposé par Udemy, offre des aperçus précieux sur ce rôle essentiel qui fait le lien entre les équipes de science des données et les parties prenantes de l'entreprise. Acquérez une expertise dans l'interprétation des.

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Master Python for Data Analysis and Business Analytics 2025

Boostez vos capacités d'analyse de données et propulsez votre analyse commerciale à de nouveaux sommets avec notre cours complet Python pour la Science des Données. Conçu pour ceux qui cherchent à améliorer leurs compétences, ce cours offre des connaissances approfondies et des applications pratiques, vous permettant de transformer les donnée.

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Mining and Analyzing LinkedIn Data

Découvrez comment exploiter la data science et l'intelligence artificielle pour extraire des informations précieuses de votre réseau LinkedIn. Ce cours, proposé par Udemy, vous dote des compétences nécessaires pour appliquer des techniques avancées telles que le data mining, l'analyse de sentiments et le clustering k-means. Que vous soyez un pa.

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Data Science & Python - Maths, models, Stats PLUS Case Study

Embarquez dans un voyage approfondi dans le monde de la science des données et de Python avec notre cours : Data Science & Python - Maths, Modèles, Statistiques PLUS Étude de Cas. Proposé sur Udemy, ce cours couvre des sujets essentiels tels que les statistiques, les tests inférentiels, et à la fois les méthodes d'apprentissage supervisé et non.

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Microsoft Fabric Masterclass - Future of Data with Fabric

Inscrivez-vous à la Masterclass Microsoft Fabric pour rester à la pointe de la gestion des données. Ce guide complet offre un apprentissage approfondi de Microsoft Fabric, englobant des outils essentiels comme Data Factory, Data Warehouse, Data Science et Power BI, tous intégrés dans la plateforme Fabric. Que vous soyez un futur data scienti.

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Machine Learning Project: Heart Attack Prediction Analysis

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Complete PySpark & Google Colab Primer For Data Science

Maîtrisez l'art de construire des modèles d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux en utilisant PySpark et Google Colab grâce à cette introduction complète. Parfaitement adapté pour les futurs data scientists, ce cours Udemy couvre des sujets essentiels incluant l'apprentissage automatique, le big data, le deep learning, et bien p.

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Microsoft Fabric - The Complete Guide

Explorez le voyage approfondi pour maîtriser Microsoft Fabric grâce à ce guide tout-en-un conçu pour vous amener des concepts fondamentaux à une expertise avancée. Offert par Udemy, ce cours fournit une compréhension complète de Microsoft Fabric, intégrant des insights critiques en science des données, apprentissage automatique, entreposage.

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End to End Data Science Practicum with Knime

Embarquez pour un voyage informatif dans le monde de la science des données avec notre "Practicum de Science des Données de Bout en Bout avec Knime" proposé par Udemy. Ce cours vous permet de maîtriser les concepts et techniques clés de la science des données en utilisant Knime, soutenu par des exemples pratiques concrets. Que votre intérêt ré.

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Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide

Visitez le cours sur Udemy Plongez dans le monde de l'apprentissage automatique et de la science des données avec notre guide visuel complet. Ce cours offre une approche facile à suivre avec des démonstrations simples et des modèles Excel, garantissant une compréhension complète sans avoir besoin de compétences en programmation. Idéal pour les.

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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 !