Cours de science des données

513 Cours

Inteligencia Artificial y Robótica

La robotique et l'intelligence artificielle sont des facteurs clés pour le succès et la pérennité sur le marché des différentes industries, faisant de l'automatisation industrielle une réalité. Selon le Forum Économique Mondial, des rôles comme Spécialistes en Apprentissage Automatique, Scientifiques des Données ou Experts en Intelligence Artifi.

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

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.

Udemy

Supply Chain & ChatGPT Master Class : The Ultimate Guide

Libérez le potentiel des techniques avancées de gestion de la chaîne d'approvisionnement combinées au pouvoir transformateur de ChatGPT et Python dans cette classe de maître ultime proposée par Udemy. Ce cours intègre de manière fluide les aspects essentiels de la gestion de la chaîne d'approvisionnement avec des outils d'IA de pointe, vous pe.

LinkedIn Learning

Prompt engineering pour la génération de contenu avec l'IA

Plongez au cœur de l'intelligence artificielle avec la formation Prompt engineering pour la génération de contenu avec l'IA, animée par l'expert Madjid Khichane. Cette session, proposée par LinkedIn Learning, vous guidera à travers les techniques essentielles du prompt engineering pour stimuler la création de contenu IA. Que vous soyez passionné.

DataCamp

Understanding Data Topics

AWS Skill Builder

Machine Learning on AWS

Rejoignez le programme Apprentissage Automatique sur AWS où les défis interactifs favorisent le développement des compétences dans un environnement agréable et engageant. Parfait pour ceux qui souhaitent acquérir des compétences pratiques applicables dans des scénarios réels, ce cours utilise les services AWS pour enrichir votre expérience d'ap.

Udemy

Data Analyst: Professional Certificate in Data Analysis

Embarquez pour un voyage transformateur pour devenir un analyste de données certifié grâce au Certificat Professionnel en Analyse de Données complet de Udemy. Plongez dans les aspects essentiels de la prise de décision basée sur les données en maîtrisant les techniques de collecte, de nettoyage et d'analyse statistique des données. Améliorez v.

Udemy

Snowflake Cortex Masterclass Hands-On

Élevez vos compétences en Snowflake avec la "Snowflake Cortex Masterclass Pratique" conçue spécifiquement pour les apprenants intermédiaires. Guidé par un expert de Snowflake de renommée mondiale, ce cours est disponible sur Udemy, une plateforme de confiance pour l'apprentissage en ligne. Explorez un programme approfondi couvrant des sujets.

Coursera

GenAI for Financial Forecasting and Planning

Rejoignez notre cours conçu pour doter les professionnels de la finance des capacités transformatrices de l'IA générative en matière de prévision et de planification. Découvrez comment les outils pilotés par l'IA peuvent simplifier les processus, améliorer la précision et optimiser la prise de décision stratégique. En complétant ce cours, vou.

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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 !