Cours de science des données

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Méthodologie Pratique et Éthique en IA

Maîtrisez les méthodologies pratiques de l'IA tout en explorant les considérations éthiques, de la formation des modèles au déploiement, en mettant l'accent sur la détection des biais, les approches probabilistes et la création de solutions d'IA responsables.

Coursera

Free Online Course (Audit)

6 hours 56 minutes

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Practicum de science des données de bout en bout avec Knime

Concepts et techniques en science des données appliquées avec Knime et exemples pratiques

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9 hours 13 minutes

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Excel pour Mac 3 : Introduction et Maîtrise des Tableaux Croisés Dynamiques

Créez une analyse de données dans Excel en utilisant les tableaux croisés dynamiques avec seulement quelques clics, accompagnée de graphiques croisés dynamiques récapitulatifs. Examen 70-779

Udemy

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5 hours 46 minutes

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Microsoft Power Pivot (Excel) et SSAS (modèle tabulaire DAX)

Visualisez des données dans Power Pivot pour Excel ou SSAS avec DAX. Examens 70-779, 70-768. Outil de Business Intelligence PowerPivot.

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5 hours 30 minutes

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Tableau 10 et Tableau 9.3 Desktop, Serveur & Science des données

Apprenez la science et l'art de créer des rapports puissants et des tableaux de bord pour résoudre des problèmes commerciaux étonnants et complexes.

Udemy

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1 day 22 hours 27 minutes

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Entretien Tableau Q&R : Tableau pour les carrières en science des données

Questions d'entretien Tableau pour maximiser vos chances d'obtenir un emploi en tant qu'analyste ou développeur Tableau ou dans le domaine de l'analyse de données.

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2 hours 37 minutes

On-Demand

Udemy

Exceller dans Microsoft Excel 3 : Introduction et Masterclass sur les Tableaux Croisés Dynamiques

Créez une analyse de données dans Excel à l'aide de tableaux croisés dynamiques en quelques clics, accompagnée de graphiques croisés dynamiques récapitulatifs. Examen 70-779.

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5 hours 57 minutes

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Cartographie de l'Intensité de la Ligne de Feu : Comprendre le Risque d'Incendie pour les Propriétés Australiennes

Explorez l'évaluation des risques d'incendies de brousse en Australie en utilisant les données d'intensité des lignes de feu, avec des démonstrations pratiques dans des lieux clés et des aperçus sur le traitement des données géographiques pour la protection des biens.

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19 minutes

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Pouvons-nous vivre avec l'IA ? - Comprendre la coexistence entre humains et IA

Explorez la relation complexe entre l'IA et l'humanité dans cette discussion stimulante qui examine l'impact, les limitations de l'IA, et le chemin vers une coexistence harmonieuse avec les systèmes intelligents.

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1 hour 33 minutes

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Un aperçu du transport optimal régularisé par l'entropie et des ponts de Schrödinger

Approfondissez la théorie du transport optimal régularisé par l'entropie et les ponts de Schrödinger, en explorant les applications en statistique, science des données et IA générative, avec des perspectives issues de la physique, des processus stochastiques et des EDP.

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58 minutes

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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 !