Cours de science des données

413 Cours

AWS Skill Builder

AWS Flash - Memahami Machine Learning, Amazon SageMaker Canvas, dan Kasus Penggunaannya

Rejoignez-nous pour AWS Flash : Comprendre le Machine Learning, une session complète axée sur Amazon SageMaker Canvas. Cet événement couvrira des cas pratiques dans le secteur des services financiers pour améliorer votre compréhension du machine learning. Organisé par AWS Skill Builder, cet atelier est conçu pour tous ceux qui s'intéressent à élarg.

Pluralsight

Data Show and Tell: Public Sentiment and Topic Modeling Analyses on X about Climate Change

L'opinion publique sur les politiques climatiques est à la fois complexe et dynamique. "Data Show and Tell : Analyses de Sentiment Public et Modélisation de Sujet sur X à propos du Changement Climatique" est un cours innovant conçu pour vous fournir les outils nécessaires pour naviguer dans cette complexité. Apprenez à utiliser les big data e.

Udemy

Machine Learning, Data Science and Generative AI with Python

Rejoignez notre tutoriel pratique et complet pour explorer les domaines de l'apprentissage automatique, de la science des données et de l'IA générative avec Python. Ce cours offre une immersion profonde dans les technologies et outils essentiels tels que TensorFlow, GPT, OpenAI et les réseaux neuronaux. Parfait pour ceux qui recherchent une e.

Udemy

Complete SQL Bootcamp for Data Science, Analytics, Marketing

Bootcamp SQL Complet pour la Science des Données, l'Analyse et le Marketing Débloquez la puissance de SQL et acquérez des compétences essentielles pour exceller dans les entretiens d'embauche, réaliser des analyses de données, naviguer dans le domaine du big data, et diriger des initiatives de business intelligence. Ce cours complet est disponible.

Udemy

Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest, AdaBoost

Apprentissage Machine Learning en Ensemble en Python : Forêt Aléatoire, AdaBoost | Udemy Améliorez vos compétences en science des données avec notre cours complet sur l'apprentissage machine en ensemble en Python. Plongez dans des techniques puissantes telles que la Forêt Aléatoire et AdaBoost, ainsi que dans des méthodes d'ensemble fondament.

Udemy

Python : Master Programming and Development with 15 Projects

Rejoignez notre vaste cours sur Python où vous vous plongerez dans le paysage complet de la programmation en Python. Ce cours offre un programme solide commençant par les bases de Python et s'étendant à divers domaines tels que la Data Science, la Visualisation des Données, le Développement d'Applications Graphiques de Bureau utilisant Tkinter.

Udemy

Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R in Data Science

Déverrouillez le pouvoir du machine learning avec le cours Machine Learning A-Z™, offrant une expérience pratique en Python et R. Ce cours Udemy est conçu pour ceux qui cherchent à étendre leurs connaissances en visualisation avancée de données, régression linéaire, arbres de décision et bibliothèques essentielles comme NumPy et Pandas. Que vo.

XuetangX

AI TIME：ICML科普

Plongez dans l'avant-garde de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique avec la série AI TIME：ICML科普. Cette série vidéo en langue chinoise fournit une couverture détaillée sur les sujets clés présentés à la Conférence Internationale sur l'Apprentissage Automatique (ICML). Des explications d'experts donnent vie aux récent.

Pluralsight

Everything You Need to Know about the AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate Exam

Tout ce dont vous avez besoin pour l'examen AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate Parcours d'apprentissage AWS Machine Learning Parcours d'apprentissage AWS Machine Learning/IA Rejoignez David Blocher, auteur senior en cloud, alors qu'il vous guide à travers l'examen AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate. Acquérez d.

XuetangX

数据科学导论

Les nouvelles technologies telles que le cloud computing, le big data, l'Internet des objets et l'intelligence artificielle ont profondément transformé notre compréhension des données, soulevant de nombreuses nouvelles questions pour lesquelles les théories traditionnelles n'ont pas encore de solutions. Chaque domaine a maintenant développé de no.

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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 !