Cours de science des données

511 Cours

Udemy

Calculus -for Generative AI ,Data Science & Machine Learning

Déverrouillez la puissance du calcul pour une compréhension plus approfondie de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage profond, de l'apprentissage automatique et de la science des données. Ce cours complet offert par Udemy est conçu pour vous fournir la base mathématique essentielle requise dans ces domaines de pointe. Grâce à une.

edX

Inteligencia artificial aplicada

L'intelligence artificielle (IA) continue de transformer le monde dans lequel nous vivons. En tant que tel, il est indispensable que tant les développeurs que les consultants technologiques comprennent l'intelligence artificielle et possèdent les compétences pour créer des applications basées sur l'intelligence artificielle pour être compétitifs.

Delft University of Technology

Data Skills for Artificial Intelligence

Compétences en Données pour l'Intelligence Artificielle - Université de Technologie de Delft | edX Explorez l'intersection des données et de l'Intelligence Artificielle avec cette série de MOOC complète conçue pour les aspirants data scientists, experts en machine learning et innovateurs en IA. Présenté par l'Université de Technologie de Delft.

Harvard University

Learning Python for Data Science

La science des données est un domaine en constante évolution, innovant constamment avec de nouvelles technologies et algorithmes. Pour réussir, vous devez apprendre des langages de pointe comme Python. L'Université Harvard, en collaboration avec edX, offre un certificat professionnel en Apprendre Python pour la Science des Données, axé sur les a.

edX

Generative AI for Data Scientists

Êtes-vous impatient d'élever vos compétences en science des données avec l'IA générative ? Conçu pour les data scientists, analystes, architectes, ingénieurs et passionnés de données, ce programme vous équipe des connaissances essentielles pour intégrer l'IA générative dans votre travail efficacement. Commencez par établir une solide fondation.

edX

Essential Technologies for Business

Dans le monde d’aujourd’hui, les entreprises ne peuvent prospérer qu’en adoptant des technologies essentielles telles que l'informatique en nuage, l'intelligence artificielle et la science des données. Ces outils sont essentiels pour stimuler la croissance et l'innovation, en garantissant que les entreprises demeurent compétitives et prêtes p.

edX

Introduction to AI

Êtes-vous curieux de savoir comment fonctionne réellement l'intelligence artificielle (IA) ? Vous vous demandez quels modèles alimentent ces systèmes et comment ils impactent la société et l'environnement ? Présenté par des ingénieurs d'Arm, ce cours offre une introduction complète à l'IA, à l'apprentissage automatique et à la science des données,.

Harvard University

Python for Data Science and Machine Learning

Avez-vous envisagé une carrière dans la science des données et l'apprentissage automatique mais ne saviez pas par où commencer ? La demande pour des professionnels en apprentissage automatique (ML) et intelligence artificielle (IA) croît de façon exponentielle. Avec l'évolution constante du paysage de la science des données, le besoin d'analystes.

Harvard University

Data Science and Machine Learning

Intéressé par une carrière dans la science des données et l'apprentissage automatique, mais vous ne savez pas par où commencer ? La demande de professionnels qualifiés en apprentissage automatique (ML) et en intelligence artificielle (IA) est en plein essor, stimulée par un paysage de science des données en constante évolution. À mesure que les ou.

Harvard University

Python for Data Science and Machine Learning

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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 !