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Cours de science des données

909 Cours

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Apprentissage automatique haute performance, apprentissage profond et science des données - Principes et pratique

Maîtrisez les principes de l'informatique haute performance pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, en vous concentrant sur les stratégies de mise en œuvre pratiques et les techniques avancées pour optimiser les flux de travail en science des données.
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duration 3 hours 6 minutes
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Automatisation économe en paramètres des tâches de traitement de données avec l'ajustement de préfixe

Explorez comment le prefix-tuning offre une alternative efficace à l'ajustement fin des LLM pour les tâches de manipulation de données, nécessitant des mises à jour minimales des paramètres tout en conservant des performances comparables en intégration et nettoyage de données.
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duration 17 minutes
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Humains et IA : Comprendre l'impact des modèles de langage de grande taille sur la prise de décision humaine

Explorez le potentiel synergique entre les humains et les modèles de langage dans les tâches de prise de décision, en examinant l'apprentissage actif, l'équité dans l'apprentissage automatique et les approches collaboratives pour la mise en œuvre de l'IA.
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duration 1 hour 2 minutes
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Génération de Données Synthétiques et Applications en Python

Découvrez comment générer des données synthétiques pour des projets d'apprentissage automatique et d'analyse de données, avec des exemples pratiques en Python et des stratégies de mise en œuvre.
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duration 18 minutes
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Création de votre espace génie IA/BI pour l'analyse des données d'entreprise

Découvrez comment autonomiser les équipes commerciales avec AI/BI Genie - une interface conversationnelle qui permet l'exploration de données en langage naturel et l'analytique en libre-service pour des insights instantanés.
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duration 13 minutes
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California Institute of Technology FutureLearn

Apprentissage Automatique Pratique pour l'IA : Compétences Fondamentales et Expériences

Découvrez les principes et applications de l'apprentissage automatique dans ce cours destiné aux non-spécialistes en ML.
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duration 2 weeks, 3 hours a week
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L'importance des arts et de l'artisanat dans les ThreatOps - Communication visuelle efficace pour l'analyse de la cybersécurité

Maîtrisez des techniques de visualisation efficaces pour les incidents de cybersécurité et le renseignement sur les menaces, améliorant ainsi votre capacité à communiquer des concepts de sécurité complexes à travers des diagrammes clairs et standardisés.
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duration 44 minutes
sessions On-Demand
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Apprentissage profond et compréhension des processus pour la science des systèmes terrestres axée sur les données - Conférence 37

Explorez les applications de l'apprentissage profond dans les sciences du système terrestre, en mettant l'accent sur la compréhension des processus et les approches basées sur les données pour la recherche et l'analyse environnementale.
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duration 1 hour 4 minutes
sessions On-Demand
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Visualisation pour la science des données - Création de vues et tableaux de bord

Maîtrisez les techniques de visualisation de données pour créer des vues et des tableaux de bord percutants, en mettant l'accent sur les meilleures pratiques pour une présentation et une communication efficaces des données dans les applications de science des données.
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duration 1 hour 17 minutes
sessions On-Demand
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Introduction aux explications et à l'interprétabilité des modèles d'apprentissage automatique

Explorez les concepts clés dans les explications de la science des données, allant de la mise en évidence basée sur le gradient à l'édition contrastive, en couvrant les techniques essentielles pour comprendre et interpréter des modèles complexes.
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duration 1 hour 21 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 :

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 ?

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 :

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 !