Cours de science des données

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Visualisation de données Microsoft

Maîtrisez la visualisation et l'analyse des données avec Power BI pour transformer des données brutes en insights convaincants, créer des tableaux de bord interactifs et développer des compétences essentielles pour les rôles en intelligence d'affaires.

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Fondamentaux de la Visualisation de Données

Maîtrisez les outils de visualisation de données de Power BI pour créer des rapports convaincants, transformer des données brutes en informations significatives et raconter des histoires de données percutantes grâce à des principes de conception efficaces et des techniques de visualisation.

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Free Online Course (Audit)

19 hours 50 minutes

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Guide pratique pour la protection des applications LLM

Maîtrisez les techniques essentielles pour sécuriser et optimiser les applications LLM, des sorties structurées à la protection des données, avec des exercices pratiques utilisant des outils open-source pour une fiabilité et des performances améliorées.

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Modèles de diffusion d'événements en temps réel pour les applications natives de l'IA

Explorez comment les modèles de diffusion d'événements alimentent les applications d'IA grâce à l'analyse en temps réel, l'enrichissement des données et le traitement des flux pour une intelligence renforcée et une infrastructure fiable.

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Présentation de données : Analyse du sentiment public et modélisation de sujets sur X concernant le changement climatique

Découvrez comment analyser le sentiment public sur les politiques climatiques en utilisant des techniques de PLN, BERT et la modélisation de sujets pour extraire des informations significatives à partir des données des réseaux sociaux.

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Le calcul numérique sécurisé est difficile : leçons tirées de 10 ans de science des données ouverte et du long chemin à parcourir.

Explorez les principaux défis de sécurité et les leçons tirées d'une décennie de science des données ouverte, en se concentrant sur l'adoption par les entreprises des technologies ML/IA et les menaces émergentes dans le calcul numérique.

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Passer des plateformes de données aux plateformes de connaissances - De l'architecture des données à l'IA d'entreprise

Découvrez comment les plateformes et les graphes de connaissances révolutionnent l'IA en entreprise en transformant les architectures de données traditionnelles en systèmes de connaissances dynamiques et riches en contexte pour une utilisation améliorée des données.

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Les contrats de données sont bénéfiques pour l'IA.

Découvrez comment les contrats de données et la norme ODCS améliorent le développement de l'IA, en mettant l'accent sur les outils open-source de Bitol pour l'ingénierie des données moderne et le respect des contrats.

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Utilisation de l'IA dans la visualisation de données moderne - Rendre les ensembles de données complexes accessibles

Explorez comment les outils pilotés par l'IA révolutionnent la création et la consommation de visualisations de données, rendant les ensembles de données complexes plus accessibles et exploitables tout en améliorant la productivité des développeurs.

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Le pouvoir de l'IA dans un jumeau numérique de Forward Networks

Découvrez comment l'IA générative améliore la technologie des jumeaux numériques de réseau, permettant des requêtes en langage naturel pour un accès instantané à des informations réseau critiques et des capacités d'analyse de données.

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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 !