Cours de science des données

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AI TIME : ICML 2021-4

Explorez les recherches et développements de pointe en IA présentés à ICML 2021, en mettant l'accent sur les avancées en apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et les technologies émergentes.

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AI TIME : KDD 2021-2

Explorez les recherches et développements de pointe en IA à travers des présentations d'experts de la conférence KDD 2021, en mettant l'accent sur l'exploration de données, l'apprentissage automatique et la découverte de connaissances.

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TEMPS AI : ICML 2021-5

Explorez les recherches et développements de pointe en IA présentés lors de l'ICML 2021, couvrant les avancées en apprentissage automatique, les méthodologies et les applications concrètes.

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AI TIME : ICML 2021-6

Explorez les recherches et développements de pointe en intelligence artificielle présentés à l'ICML 2021, couvrant les avancées en apprentissage automatique, les méthodologies et les applications dans le monde réel.

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Heure de l'IA: KDD2021-4

Explorez les recherches et développements de pointe en intelligence artificielle présentés à KDD2021, en mettant l'accent sur les avancées en apprentissage automatique, les techniques de fouille de données et les applications concrètes.

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AI TEMPS:KDD2021-5

Explorez les recherches et développements de pointe en IA présentés à KDD2021, en mettant l'accent sur les avancées en apprentissage automatique, les techniques de fouille de données et les applications dans le monde réel.

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TEMPS AI:KDD2021-6

Explorez les recherches et développements de pointe en IA présentés à KDD2021, en mettant l'accent sur les innovations en apprentissage automatique, les techniques de fouille de données et les applications pratiques.

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Fondations de l'IA et de l'apprentissage automatique - Python, science des données et MLOps

Maîtrisez les fondamentaux de l'IA et du machine learning à travers Python, des concepts de base aux algorithmes avancés, avec des projets pratiques en analyse prédictive et des conseils concrets pour lancer une carrière en data science.

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Tutoriel sur les tableaux croisés dynamiques Excel - Leçon 9-1

Maîtrisez les tableaux croisés dynamiques dans Excel grâce à des démonstrations pratiques et des techniques concrètes pour analyser, résumer et présenter efficacement des données complexes.

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Création de diagrammes organisationnels professionnels avec l'IA dans Bricks - Un guide étape par étape

Maîtrisez la création d'organigrammes professionnels avec l'outil Bricks AI - transformez des données brutes en graphiques personnalisables et esthétiques avec des mises à jour en temps réel, des options de style et des capacités d'exportation faciles.

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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 !