Cours de science des données

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Permettre une entreprise axée sur les données - Partie 1

Découvrez des stratégies pour construire une organisation axée sur les données, réduire les biais de l'IA et favoriser la collaboration homme-machine pour stimuler l'innovation dans les environnements d'entreprise.
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Apprentissage automatique en santé unique

Explorez les applications de l'apprentissage automatique dans le cadre de One Health, en abordant les problèmes de santé humains, animaux et environnementaux interconnectés avec Graham Taylor, un chercheur et entrepreneur en IA de premier plan.
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IA responsable : Principes et pratiques pour un apprentissage automatique éthique

Découvrez l'impact de l'IA sur la stratégie d'entreprise et l'innovation avec les perspectives de l'experte du secteur Kathryn Hume à TMLS2019.
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MLOps sans trop d'Ops - Construire des systèmes d'apprentissage automatique efficaces

Découvrez des pipelines de données modernes et sans fioritures pour des systèmes d'apprentissage automatique efficaces. Apprenez les avantages du PaaS et explorez des applications concrètes avec du code open-source. Obtenez des informations sur l'avenir de l'IA pour les organisations de toutes tailles.
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duration 1 hour 22 minutes
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Introduction à TensorFlow - Atelier Pratique

Explorez TensorFlow grâce à une pratique concrète en réalisant un tutoriel complet de bout en bout pour acquérir des compétences pratiques dans la création et le déploiement de modèles de machine learning.
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duration 2 hours 6 minutes
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Segmentation sémantique dans les images satellite

Explorez des techniques avancées en apprentissage profond pour la segmentation d'images et la détection d'objets, en vous concentrant sur les applications pratiques dans la conduite autonome.
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Leçons des entreprises à forte croissance dans l'adoption et l'accélération de l'IA

Découvrez des stratégies pour l'adoption de l'IA dans les entreprises en forte croissance. Apprenez comment capitaliser sur le potentiel de l'IA, surmonter les défis et stimuler l'innovation et la croissance dans les startups et les entreprises en expansion.
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duration 22 minutes
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Apprentissage automatique en Une seule santé

Explorez les applications de l'apprentissage automatique dans le concept One Health, intégrant la santé humaine, animale et environnementale pour une prévention et une gestion holistiques des maladies.
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TMLS 2019

Explorez les perspectives de l'apprentissage automatique avec les experts du secteur Amit Jain et Ronaldo Felipe au TMLS 2019, en acquérant des connaissances précieuses et des points de vue sur les développements novateurs de l'AM.
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Utilisation de MLflow et Databricks pour déployer des modèles de ML en production

Explorez MLflow et Databricks pour le déploiement de modèles de ML en production. Apprenez la gestion de bout en bout, le suivi des modèles et les stratégies de déploiement, en plus du Feature Store et de l'AutoML de Databricks.
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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 :

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 ?

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 :

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 !