Cours de science des données

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Generative AI for data analytics

Libérez le potentiel de l'IA générative pour l'analyse de données avec ce cours innovant sur Udemy. Plongez dans le monde de la science des données, exploitez la puissance de ChatGPT, et développez votre expertise dans des domaines clés tels que les mathématiques, la programmation et les statistiques. Ce cours est idéal pour ceux qui cherchent à.

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The Ultimate Beginner's Guide to AI and Machine Learning

Embarquez pour un voyage immersif avec 'Le Guide Ultime pour Débutants sur l'IA et le Machine Learning.' Plongez dans des domaines cruciaux où l'IA rencontre la dynamique humaine, découvrez le potentiel de l'IA Générative pour améliorer les capacités de leadership, et apprenez comment l'IA révolutionne les opérations. Étudiez son impact profond.

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Text Analysis and Natural Language Processing With Python

Améliorez vos compétences en analyse textuelle et traitement du langage naturel avec ce cours Python complet proposé par Udemy. Utilisez Python et Google CoLab pour explorer l'exploration des réseaux sociaux et libérez le potentiel du NLP dans des applications réelles. Ce cours appartient à diverses catégories, y compris : Cours Python C.

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Sports Management: Data and Analytics

Aperçu du Cours : Plongez dans le monde de la gestion sportive avec un accent sur l'analyse des données, et apprenez comment ces concepts peuvent significativement améliorer les résultats sur le terrain et au-delà. Proposé par : Udemy - une plateforme d'apprentissage mondialement reconnue qui offre une instruction experte et des options d'ap.

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Responsible AI: Principles, Practices, and Applications

IA Responsable : Principes, Pratiques et Applications | Cours Udemy Participez au cours sur l'IA Responsable : Principes, Pratiques et Applications, et apprenez à mettre en œuvre l'IA de manière responsable. Proposé par Udemy, ce cours est parfait pour ceux qui souhaitent approfondir leur compréhension des pratiques et de l'éthique de.

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ChatGPT for Python Data Science and Machine Learning

Dynamisez le potentiel de Python dans la data science et l'apprentissage automatique avec ce cours complet basé sur des projets. Utilisez ChatGPT pour maîtriser les concepts essentiels tels que l'analyse de données, la régression, la classification, le clustering, et le codage efficace avec Pandas. Parfait pour les aspirants data scientists so.

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Salesforce Certified AI Associate Exam Preparation

Préparez-vous à passer avec brio votre examen Salesforce Certified AI Associate dès votre premier essai. Notre cours, proposé par Udemy, vous immerge dans les outils AI essentiels de Salesforce, y compris Einstein Bot et Einstein Prediction Builder. Acquérez des compétences de premier ordre en Intelligence Artificielle, Machine Learning et Sc.

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ChatGPT Unleashed: The Complete ChatGPT Course 2024

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ChatGPT for Data Science and Data Analysis in Python

Déverrouillez la puissance de l'IA avec notre cours complet, "ChatGPT pour la Science des Données et l'Analyse des Données en Python". Conçu pour améliorer votre flux de travail en science des données, ce cours vous apprendra à utiliser efficacement ChatGPT, garantissant une exécution de projet plus rapide et plus efficace. Que vous travaill.

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AI Business Strategy for Leaders & Managers: ChatGPT, ML, DL

Exploitez la puissance de l'intelligence artificielle avec notre cours soigneusement conçu, "Stratégie Commerciale IA pour Dirigeants & Managers : ChatGPT, ML, DL." Idéal pour les professionnels du commerce cherchant à améliorer leurs connaissances en IA, ce cours vous guide de débutant en IA à manager IA avancé. Explorez les options GenAI pour.

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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 !