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    • Data Science

    Cours de science des données en ligne

    Découvrez des cours de science des données qui couvrent des compétences comme l'analyse de données, les statistiques, et la modélisation. Préparez-vous à des carrières en Data Science, IT, et Informatique décisionnelle.

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    Explorez le catalogue de cours de science des données

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      La voie express vers la science des données : Mathématiques essentielles

      Compétences que vous acquerrez: Algèbre linéaire, Science des données, Méthodes statistiques, Analyse numérique, Analyse des Données, Graphique, Mathématiques appliquées, Calculs, Algèbre, Calcul intégral, Produits dérivés, Théorie et analyse mathématiques

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      438 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Préparer des données pour l'analyse avec Microsoft Excel

      Compétences que vous acquerrez: Logiciel de Feuille de Calcul, Analyse des Données, Manipulation des données, Formules Excel, Gestion des données, Microsoft Excel, Nettoyage des données, Logiciels de productivité, Power BI

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      4,5 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Fondations IBM AI pour les entreprises

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Science des données, Prise de décision stratégique, Stratégie en matière de données, Analyse des Données, Maîtrise des données, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Deep learning, ChatGPT, Architecture d'entreprise, Big Data, Cloud Computing, Éthique des données, Architecture de l'information, Stratégie commerciale, IA générative, Grand modèle de langage (LLM), Data mining, Automatisation des processus d'entreprise

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      94 k avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      Sciences sociales computationnelles

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Théorie des graphes, Intelligence artificielle, Science des données, Simulations, Méthodes de recherche, Analyse du réseau, Data wrangling, Web scraping, Collecte de données, Recherche, Systèmes agentiques, Big Data, Éthique des données, Économie, Pensée systémique, Traitement du langage naturel (NLP), Bases de données, Pensée informatique, Sciences sociales

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,1 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      La science des données au service d'une chaîne d'approvisionnement plus agile

      Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Méthodes statistiques, Simulation et logiciels de simulation, Niveau de service, Optimisation des processus, Planification de la chaîne d'approvisionnement, Prévisions, Mesure de la performance, Allocation des ressources, Planification de la demande des clients, Gestion des matériaux, Gestion des opérations, Microsoft Excel, Réduction des coûts, Planification de la demande, Contrôle des stocks, Système de gestion des stocks, Planification des capacités, Gestion des capacités, Gestion de la chaîne d'approvisionnement

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      430 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Outils en ligne de commande pour la science des données génomiques

      Compétences que vous acquerrez: Interface de ligne de commande, Biologie moléculaire, Gestion des données, Commandes Unix, Commandes Linux, Bioinformatique, Gestion des fichiers, Logiciel d'analyse des données, Big Data, Unix, Traitement des données

      4
      évaluation, 4 sur 5 étoiles
      ·
      562 avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      C

      Codio

      Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

      Compétences que vous acquerrez: Rmarkdown, Plot (Graphics), Box Plots, Descriptive Statistics, Scatter Plots, Histogram, Jupyter, Matplotlib, Data Presentation, Ggplot2, Statistical Visualization, Statistical Hypothesis Testing, Correlation Analysis, Data Visualization Software, Dashboard, Tidyverse (R Package), Data Analysis, Interactive Data Visualization, Data Import/Export, Data Visualization

      3,9
      évaluation, 3,9 sur 5 étoiles
      ·
      22 avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Meta

      Ingénieur méta-base de données

      Compétences que vous acquerrez: Bases de données relationnelles, Commandes Unix, Systèmes de base de données, MySQL, Conception de la base de données, structures de données, Modélisation des données, SQL, Procédure stockée, Django (Framework Web), Programmation orientée objet (POO), Algorithmes, Git (Système de contrôle des versions), Extrait, Gestion des bases de données, Contrôle des versions, Bases de données, Systèmes de gestion de bases de données, MySQL Workbench, Tests unitaires

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      7,1 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Data Science for Health Research

      Compétences que vous acquerrez: Exploratory Data Analysis, Rmarkdown, Statistical Modeling, Tidyverse (R Package), Data Visualization Software, Regression Analysis, R Programming, Statistical Methods, Ggplot2, Data Wrangling, Statistical Inference, Probability & Statistics, Scatter Plots, Data Manipulation, Predictive Analytics, Correlation Analysis, Histogram, Classification And Regression Tree (CART), Data Analysis, Statistical Analysis

      5
      évaluation, 5 sur 5 étoiles
      ·
      9 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      Introduction à la pensée analytique, à la science des données et à l'exploration des données

      Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Informatique décisionnelle, Business Analytics, Science des données, Petites données, Analyse des Données, Éthique des données, Maîtrise des données, Big Data, Analytique, Traitement des données, Analyse prédictive, Analyse descriptive, Data mining

      4,2
      évaluation, 4,2 sur 5 étoiles
      ·
      149 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Data Science Decisions in Time

      Compétences que vous acquerrez: Precision Medicine, Game Theory, Reinforcement Learning, Data-Driven Decision-Making, Clinical Trials, Bioinformatics, Data Analysis, Image Analysis, Decision Tree Learning, Analytics, Markov Model, Bayesian Statistics, Time Series Analysis and Forecasting, Business Analytics, Data Science, Strategic Decision-Making, Statistical Methods, Anomaly Detection, Cybersecurity, Algorithms

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à l’ingénierie des données

      Compétences que vous acquerrez: Bases de données relationnelles, Architecture des données, Pipelines de données, SQL, Apache Hadoop, Gouvernance des données, Entreposage de données, Big Data, Apache Spark, NoSQL, Extrait, Lacs de données, Magasin de données, Bases de données, Sécurité des données

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,2 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    1…131415…834

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur data science .

    • La voie express vers la science des données : Mathématiques essentielles: University of Colorado Boulder
    • Préparer des données pour l'analyse avec Microsoft Excel: Microsoft
    • Fondations IBM AI pour les entreprises: IBM
    • Sciences sociales computationnelles: University of California, Davis
    • La science des données au service d'une chaîne d'approvisionnement plus agile: University of California, Irvine
    • Outils en ligne de commande pour la science des données génomiques: Johns Hopkins University
    • Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown: Codio
    • Ingénieur méta-base de données: Meta
    • Data Science for Health Research: University of Michigan
    • Introduction à la pensée analytique, à la science des données et à l'exploration des données: University of California, Irvine

    Questions fréquentes sur Data Science

    Les personnes qui commencent à apprendre la science des données doivent avoir des connaissances de base en statistiques et en codage. Aucune expérience préalable n'est nécessaire pour commencer, mais l'étudiant doit avoir de solides compétences en informatique et un intérêt pour la collecte, l'interprétation et la présentation de données. ‎

    Les penseurs analytiques qui aiment coder et travailler avec des données sont des candidats de choix pour apprendre la science des données. Les data scientists passent la plupart de leur temps à travailler sur un ordinateur, il est donc important pour l'étudiant d'être à l'aise dans l'apprentissage de différents langages de codage. Les personnes intéressées par l'apprentissage automatique, deep learning, et l'IA sont également bien placées pour apprendre la science des données. Les data scientists doivent avoir de solides compétences en matière de communication et être à l'aise avec le respect des délais. Les équipes de scientifiques des données travaillent souvent sur un seul projet, de sorte que les personnes les plus aptes à apprendre la science des données doivent bien travailler avec leurs collègues et avoir des compétences organisationnelles supérieures. ‎

    Le cheminement de carrière le plus courant pour une personne travaillant dans le domaine de la science des données est un emploi en tant que scientifique des données junior ou associé. Après avoir acquis une certaine expérience professionnelle, le prochain parcours d'un scientifique des données est d'obtenir un diplôme de master ou un doctorat et de devenir un scientifique des données senior ou un ingénieur en apprentissage automatique. Ensuite, vous pouvez obtenir un doctorat et devenir un scientifique de données principal ou un architecte de scientifiques de données. ‎

    Les compétences en science des données peuvent mener à un large éventail d'opportunités de carrière dans divers secteurs, y compris la technologie, les soins de santé, la finance, et plus encore :

    • Scientifique des données
    • Analyste de données
    • Apprentissage automatique
    • Analyste en informatique décisionnelle
    • Analyste quantitatif
    • Ingénieurs de données et administrateurs de bases de données
    • Les professionnels occupant ces fonctions utilisent les compétences en science des données pour extraire des informations des données, soutenir la prise de décision et innover avec de nouveaux algorithmes et modèles prédictifs.

    Découvrez quel rôle en science des données vous convient le mieux en répondant à notre quiz sur les carrières!‎

    Vous cherchez à améliorer les compétences de votre équipe en matière de science des données ? Coursera propose des solutions d'entreprise sur mesure pour les équipes de 5 à 125 employés. Nos offres comprennent des analyses avancées, des parcours d'apprentissage personnalisés et des outils de collaboration. Pour explorer nos options de formation en science des données et effectuer un achat, veuillez consulter notre page Coursera for Teams.‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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