Cours de science des données

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Tutoriel Looker Studio (2025) - Créer des Tableaux de Bord et des Rapports Étape par Étape

Maîtrisez les dernières fonctionnalités de Looker Studio pour créer des tableaux de bord et des rapports interactifs avec des sources de données telles que GA4, des visualisations personnalisées, des filtres et des mises en page adaptatives pour un storytelling de données percutant.

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Analyse sans segmentation de la transcriptomique spatiale à résolution submicronique

Découvrez une approche sans segmentation pour analyser le transcriptome spatial à résolution submicronique dans cette courte présentation par Yichen Si du Centre Eric et Wendy Schmidt.

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TissueMosaic permet l'analyse différentielle entre échantillons des ensembles de données de transcriptomique spatiale grâce à l'apprentissage auto-supervisé des représentations.

Découvrez comment TissueMosaic permet une analyse différentielle inter-échantillons des ensembles de données de transcriptomique spatiale grâce à l'apprentissage de représentation auto-supervisé dans cette présentation de recherche.

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"Apprentissage d'une Représentation Holistique de l'État Cellulaire par l'Incorporation Multi-Modale Partiellement Partagée - Jour 1"

Découvrez des perspectives sur les techniques d'intégration multimodale partiellement partagée pour une représentation holistique de l'état cellulaire dans cette conférence de Xinyi Zhang du laboratoire Uhler du MIT.

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Analyse cas-témoin puissante et précise des données moléculaires spatialement résolues

Découvrez des techniques puissantes pour l'analyse cas-témoins de données moléculaires spatialement résolues, en mettant l'accent sur les méthodes précises développées au Laboratoire Raychaudhuri.

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Simulation sans douleur de multiples modèles génératifs de protéines pré-entraînés par le principe de superposition

Découvrez comment simuler efficacement plusieurs modèles génératifs de protéines pré-entraînés grâce au principe de superposition dans cette présentation éclairante de Joey Bose du laboratoire Michael Bronstein d'Oxford.

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Édition de Séquence Contrôlable pour Génération Contrefactuelle

Découvrez les techniques de montage séquentiel contrôlable pour la génération contrefactuelle en intelligence artificielle biomédicale, présentées par Michelle Li du laboratoire Zitnik de la Harvard Medical School.

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Certificat Professionnel : Analyse & Analyse de Données Financières

Analyse des données financières, Analyse statistique en finance, Analyse des données des marchés financiers, Analyse de données en finance

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Power BI Avancé : Analyse et Visualisation de Données pour Experts

Des données aux décisions avec des techniques de modélisation avancées

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Comment utiliser Tableau BI en 2025 - Tutoriel étape par étape sur les tableaux de bord et l'analyse de données

Découvrez comment créer des tableaux de bord, analyser des données et visualiser des insights avec Tableau BI dans ce tutoriel étape par étape pour débutants.

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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 !