Cours de science des données

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Un avenir durable pour l'IA d'apprentissage dans le domaine de la santé

Explorez comment l'IA révolutionne les soins de santé grâce à l'identification de traitements basés sur les données, l'accélération de la recherche biomédicale et le soutien à la décision clinique, tout en relevant les défis liés à la création de systèmes d'apprentissage durables.

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IA dans l'interaction homme-machine - Servir et protéger

Explorez comment l'IA améliore l'interaction homme-ordinateur et la sécurité des utilisateurs, en abordant les préoccupations liées à l'intégration de l'IA tout en mettant en avant ses applications protectrices et les tendances actuelles.

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31 minutes

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Cartes Radar de Données : Naviguer dans la Croissance des Produits avec une Vision Basée sur les Données

Découvrez comment les cartes radar de données et les modèles informés par les données stimulent la croissance des produits grâce à des études de cas réelles et des aperçus pratiques pour les équipes de produits cherchant le succès basé sur les données.

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Introduction de deux critères pour la prédiction de données futures avec des modèles ML

Explorez des méthodes d'évaluation transparentes pour les modèles d'apprentissage automatique grâce à de nouveaux critères liant les caractéristiques des bases de données aux métriques de l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la prédiction des données futures et une évaluation impartiale.

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L'avantage des données synthétiques - Obtenir à la fois la confidentialité et l'explicabilité de l'IA

Découvrez comment les données synthétiques révolutionnent le développement de l'IA en permettant l'apprentissage automatique respectueux de la vie privée, l'accès aux données simplifié et une meilleure explicabilité, tout en explorant des techniques de mise en œuvre pratiques.

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Raconter des histoires à travers les données - Créer des insights percutants grâce à la visualisation et l'analyse

Maîtrisez l'art de la narration fondée sur les données grâce à des approches structurées de l'analyse, de la visualisation et de la création narrative. Apprenez à transformer des données complexes en informations convaincantes et exploitables qui orientent la prise de décision.

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Les données comme la nouvelle marchandise : IA, durabilité et innovation financière

Explorez comment les données émergent en tant que commodité précieuse, stimulant l'avancement de l'IA et l'innovation financière tout en répondant aux défis de durabilité et aux considérations éthiques dans l'économie numérique moderne.

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Préparer votre CV en intelligence artificielle et science des données pour l'avenir

Maîtrisez des stratégies pratiques pour élaborer un CV en intelligence artificielle et science des données prêt pour l'avenir, avec des conseils d'experts pour aligner votre profil sur les tendances du secteur et les opportunités émergentes au cours des cinq prochaines années.

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Un guide de la pile de données moderne - Construire une infrastructure de données efficace

Découvrez comment construire et optimiser une pile de données moderne avec des conseils d'experts sur les composants essentiels, les technologies et les meilleures pratiques pour une gestion efficace des données et une infrastructure analytique.

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1 hour 11 minutes

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Prévenir la toxicité et les biais inconscients grâce aux modèles de langage large et d'apprentissage profond.

Découvrez comment les grands modèles de langage et les transformateurs BERT peuvent détecter et prévenir les biais inconscients dans les systèmes d'IA, atteignant une précision de 98,7 % à travers diverses sources de données et contextes culturels.

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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 !