Cours de science des données

897 Cours

Savoir quand savoir : gérer les données adversariales en s'abstenant

Explorez la prédiction séquentielle dans des environnements stochastiques avec interférences adverses. Apprenez des stratégies pour gérer les changements de distribution et faire des prédictions confiantes tout en vous abstenant dans les cas incertains.
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Biais de genre dans l'apprentissage automatique

Explorez le biais de genre dans l'apprentissage automatique avec Shalvi Mahajan. Découvrez le rôle de l'IA dans l'amplification des biais, les défis du monde réel, et les techniques en évolution pour y faire face dans la conception de produits et les services pour tous les genres.
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Pratiquez l'apprentissage automatique pour les ingénieurs pétroliers avec peu ou pas de code.

Explorez les applications de l'apprentissage automatique en ingénierie pétrolière avec un minimum de programmation. Acquérez des compétences pratiques pour mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique dans l'analyse des réservoirs et l'optimisation de la production.
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Réseaux qui s'adaptent à la dimensionnalité intrinsèque au-delà du domaine

Explorez la capacité des réseaux neuronaux à s'adapter à la dimensionnalité intrinsèque, en vous concentrant sur les réseaux ReLU approximant des fonctions avec des cartes de caractéristiques réduisant la dimensionnalité. Obtenez des informations sur l'apprentissage des variétés et l'analyse des données.
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Prédire la Percée : Comment l'IA a Anticipé l'Ignition de la Fusion Avant qu'elle n'Arrive

Explorez comment l'IA a prédit l'allumage par fusion au National Ignition Facility, révolutionnant la recherche sur l'énergie propre et nous rapprochant de la maîtrise de la puissance des étoiles.
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Intégration de la cybersécurité et de l'apprentissage automatique pour les applications dans les systèmes de transport

Explorez l'intégration de la cybersécurité et de l'apprentissage automatique dans les systèmes de transport. Découvrez les défis, la recherche et les solutions innovantes pour sécuriser l'Internet des Transports et les Systèmes de Transport Intelligents.
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Ontologies, apprentissage profond sur graphes et IA en science des matériaux

Explorez les ontologies, l'apprentissage profond par graphes, et l'IA dans la science des matériaux, en vous concentrant sur la fabrication avancée et la science des synchrotrons. Découvrez des approches innovantes pour l'analyse multimodale et la prise de décision.
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Abaisser le Seuil d'Entrée pour la Recherche de Vecteurs Neuraux - Appliquer l'Apprentissage de la Similarité

Explorez l'apprentissage de la similarité pour une mise en œuvre efficace de la recherche neuronale, réduisant les besoins en données ainsi que le temps d'entraînement, tout en répondant aux défis spécifiques au domaine.
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Pertinence à l'ère de la recherche générative - Discours d'ouverture Haystack US 2023

Explorez l'intégration de l'IA générative dans la recherche, en couvrant les stratégies, les exemples de code et l'équilibre entre les capacités de l'IA et les techniques traditionnelles de pertinence pour des résultats précis.
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Pertinence à l'ère de la recherche générative - Discours d'ouverture de Haystack US 2023

Explorez des stratégies pour intégrer l'IA générative et les modèles de langage dans les applications de recherche, en équilibrant précision et pertinence tout en tirant parti des nouvelles capacités dans le paysage de recherche en évolution.
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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 !