Cours de science des données

914 Cours

Coursera

Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists

Titre : Apprentissage automatique Microsoft Azure pour les data scientists Description : Découvrez le rôle pivot de l'apprentissage automatique dans l'intelligence artificielle et son impact sur les applications modernes à travers ce cours complet proposé sur Coursera. Faisant partie d'une série de cinq cours, ce programme se concentre sur l'utilis.

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Cybrary

Intro to Data Science

<p>Ce cours d'introduction à la science des données proposé par Cybrary vous dote des compétences et des connaissances essentielles nécessaires pour le domaine multidisciplinaire de la science des données. Vous explorerez le concept de science des données et plongerez dans ses différentes disciplines interdépendantes, acquérant des perspectiv.

Cybrary

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Understanding the Enterprise Systems Environment

Titre : Comprendre l'environnement des systèmes d'entreprise Description : Plongez au cœur des systèmes d'entreprise avec le cours "Comprendre l'environnement des systèmes d'entreprise", qui est le deuxième cours du programme de certificat professionnel Consultant Technologique SAP proposé par Coursera. Ce cours perspicace élargit votre perspective.

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Coursera

Data Ecosystem

Présentation du cours sur l'écosystème de données Acquérez une compréhension complète de l'écosystème de données avec notre cours sur l'Écosystème de données, conçu pour vous équiper des connaissances essentielles pour une carrière dans l'analyse d'affaires. Que vous visiez un rôle d'analyste en intelligence d'affaires, d'analyste de rapports de do.

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Coursera  Specialization

IBM Introduction to Machine Learning

Découvrez le pouvoir transformateur de l'apprentissage automatique avec la spécialisation "Introduction à l'apprentissage automatique d'IBM" proposée par Coursera. Alors que l'expertise en apprentissage automatique devient de plus en plus cruciale sur le marché du travail, ce programme complet de quatre cours se présente comme un outil essentiel po.

Coursera  Specialization

AWS Skill Builder

Machine Learning Learning Plan

Ce plan d'apprentissage complet est spécifiquement conçu pour les Data Scientists et les Développeurs désireux d'intégrer l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (AI) dans leurs applications et outils. Grâce à un format de formation numérique engageant, les participants obtiendront une exposition sans précédent à un large év.

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edX  Professional Certificate

Data Science Core

Annonce importante : Le programme de certificat professionnel 'Data Science Core' sur edX sera supprimé après le 30 juin 2020. Inscrivez-vous et terminez vos cours avant cette date pour obtenir votre certificat. Vous souhaitez vous lancer dans l'un des domaines les plus recherchés aujourd'hui ? Le programme de certificat professionnel 'Data Science.

edX  Professional Certificate

Udacity  Nanodegree

Applying Data Science to Product Management

Découvrez comment des entreprises leaders telles qu'Amazon, Netflix et Google exploitent la science des données pour créer des expériences utilisateur convaincantes et personnalisées dans notre nouveau cours, Appliquer la science des données à la gestion de produit. Faisant partie du programme Nanodegree de Data Product Manager chez Udacity, ce cou.

Udacity  Nanodegree

Udemy

Python For Beginners

Rejoignez notre cours "Python pour débutants", conçu sur mesure pour les passionnés qui se lancent dans les domaines de la science des données, de l'IA, du ML, du DL, et plus encore. Ce programme introductif, disponible sur Udemy, se concentre exclusivement sur les fondamentaux de Python, établissant une fondation solide pour de futures exploration.

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Coursera  Specialization

Applied Software Engineering Fundamentals

Titre : Fondamentaux du génie logiciel appliqué Description : Lancez-vous dans le domaine florissant du développement logiciel avec la Spécialisation en Fondements du Génie Logiciel, proposée par Coursera. Destiné aux débutants, ce programme ne nécessite aucune expérience préalable en programmation ou en développement d'applications. Avec un salair.

Coursera  Specialization

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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 !