Cours de science des données

930 Cours

openSAP

SAP Data Intelligence for Enterprise AI

Débloquez le potentiel de l'intelligence artificielle dans votre entreprise avec le cours SAP Data Intelligence pour l'IA d'entreprise proposé par openSAP. Ce cours complet sert d'introduction à la plateforme innovante d'IA/science des données de SAP, conçue pour faire face aux paysages de données complexes, établir des pipelines de données évoluti.

openSAP

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Coursera

Predicting the Weather with Artificial Neural Networks

Embarquez dans un voyage fascinant vers le futur de la météorologie avec notre cours en ligne exclusif, "Prédire le temps avec les réseaux de neurones artificiels", proposé via Coursera. Pendant une expérience d'apprentissage basée sur un projet d'une heure, les participants plongeront profondément dans un véritable défi en utilisant un ensemble de.

Coursera

On-Demand

Udemy

Learn Artificial Neural Network From Scratch in Python

Embarquez dans un voyage complet à travers le domaine des réseaux de neurones artificiels (RNA) avec notre cours approfondi de Python. Ce cours est soigneusement conçu pour vous fournir les informations les plus complètes sur la théorie des réseaux neuronaux, couplé avec une expérience pratique de codage en utilisant Python et Numpy. Ce que vous ap.

Udemy

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Duke University

Data Warehouse Concepts, Design, and Data Integration

Plongez dans les aspects essentiels de l'Entrepôt de Données avec "Concepts d'Entrepôt de Données, Conception, et Intégration de Données", un cours méticuleusement structuré proposé par l'Université Duke via Coursera. Ce cours constitue le deuxième volet de la spécialisation en Entrepôts de Données pour l'Intelligence d'Affaires et est conçu pour ê.

Coursera

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LinkedIn Learning

Artificial Intelligence Foundations: Thinking Machines

Explorez les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) dans "Fondements de l'intelligence artificielle : les machines pensantes", un cours perspicace proposé par LinkedIn Learning. Ce cours complet plonge dans les concepts critiques sous-jacents à l'IA tels que les distinctions entre IA forte et IA faible, diverses approches inclua.

LinkedIn Learning

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LinkedIn Learning

Learning XAI: Explainable Artificial Intelligence

Découvrez les subtilités de l'Intelligence Artificielle Explicable (IAE) avec notre cours complet proposé par LinkedIn Learning. Comprenez les mécanismes derrière l'IAE et son influence significative sur les projets de science des données et les opérations commerciales. Ce cours se classe dans des catégories clés telles que les cours d'Intelligence.

LinkedIn Learning

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FutureLearn

Applied Artificial Intelligence: Natural Language Processing

Plongez dans le monde transformateur de l'Intelligence Artificielle Appliquée, en vous concentrant spécifiquement sur le Traitement du Langage Naturel (TLN) avec ce cours complet proposé par FutureLearn. Ce cours fait partie du parcours Expert en IA Avancée et Appliquée sur Microsoft Azure, conçu pour vous doter des compétences essentielles en IA e.

FutureLearn

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Udemy

Artificial Intelligence A-Z 2024: Build 7 AI + LLM & ChatGPT

Dévoilez les secrets de l'IA avec le cours complet Intelligence Artificielle de A à Z 2024 : Construisez 7 IA + LLM & ChatGPT. Plongez au cœur du monde de la Science des Données, de l'Apprentissage Automatique, de l'Apprentissage Profond, et bien plus encore pour développer des solutions d'IA réelles. Proposé via Udemy, ce cours est conçu pour ceux.

Udemy

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Udemy

The Complete Healthcare Artificial Intelligence Course 2022

Inscrivez-vous au cours en ligne le plus complet et le plus à jour pour 2022, Le cours complet sur l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé, proposé par Udemy. Plongez dans le monde fascinant de l'IA et de ses applications réelles dans le domaine de la santé. Ce cours minutieusement conçu couvre tout, de la science des données, de l'.

Udemy

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University of California, Berkeley

Inteligência Artificial Aplicada ao CRM

Découvrez le pouvoir transformatif de l'intelligence artificielle (IA) dans la gestion de la relation client (CRM) avec le cours spécialisé de l'Université de Californie, Berkeley, maintenant disponible sur Coursera. Ce programme complet explore comment les avancées technologiques ont remodelé les expériences des consommateurs au fil des ans. Appre.

Coursera  Specialization

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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 !