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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
      D

      DeepLearning.AI

      Structurer les projets d'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Tensorflow, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Qualité des données, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Optimisation des performances, Apprentissage automatique appliqué, Débogage

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      50 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      Principes fondamentaux de l'IA pour les non-scientifiques des données

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Analyse des Données, Optimisation des processus, Apprentissage automatique, Tensorflow, Algorithmes, Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux artificiels, Big Data, Traitement du langage naturel (NLP), Gestion des données des clients, IA générative

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      742 avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Développeur DeepLearning.AI TensorFlow

      Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Exploration de texte, Traitement des données, Modélisation prédictive, Analyse des séries temporelles et prévisions, IA générative, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage automatique appliqué, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Analyse d'images, Traitement du langage naturel (NLP), Tensorflow, Prévisions

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • U

      University of Lausanne

      Remise en question de la science médico-légale : Comment la science devrait s'exprimer devant les tribunaux

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Vérification et validation, Rédaction de rapports, Méthodes scientifiques, Recherche, Procédures judiciaires, Communication technique, Normes et conduite éthiques, Enquêtes criminelles et criminalistique, Analyse statistique

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      510 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Santa Cruz

      Statistiques bayésiennes : Du concept à l'analyse des données

      Compétences que vous acquerrez: Microsoft Excel, Analyse des Données, Inférence statistique, Modélisation statistique, La programmation en R, Analyse statistique, Distribution de probabilité, Probabilité, Statistiques bayésiennes, Analyse de régression

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,2 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      P

      Packt

      R Ultimate 2023 - R for Data Science and Machine Learning

      Compétences que vous acquerrez: Rmarkdown, Deep Learning, Shiny (R Package), Data Import/Export, Regression Analysis, Dimensionality Reduction, R Programming, Data Manipulation, Data Visualization, Reinforcement Learning, Web Scraping, Ggplot2, Plotly, Applied Machine Learning, Image Analysis, Artificial Intelligence, Data Mining, Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Predictive Modeling

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      V

      Vanderbilt University

      AI Agent Developer

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, ChatGPT, Generative AI Agents, Generative AI, OpenAI, Verification And Validation, Ideation, Data Validation, Data Presentation, Productivity, AI Personalization, Document Management, Python Programming, Agentic systems, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Personalized Service, Large Language Modeling, Risk Management Framework, Expense Management

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      7,1 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Analyser les données pour répondre aux questions

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Compilation des données, Logiciel de Feuille de Calcul, Manipulation des données, Transformation de données, SQL, Formules Excel, Validation des données, Commentaires des utilisateurs, Intégration de données, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Analytique

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Generative AI for Data Science with Copilot

      Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Microsoft Copilot, OpenAI, Data Ethics, Prompt Engineering, Large Language Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Security, Data Synthesis, Information Privacy, Anomaly Detection, Data Analysis

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Cybersécurité pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des incidents de sécurité informatique, Éthique des données, Contrôles de sécurité, Cybersécurité, Sécurité des données, Facteurs humains (sécurité), Cyber-attaques, Cryptographie, Communication technique, Assurance de l'information, Autorisation (informatique), Authentifications, Protection de l'information

      Préparer un diplôme

      3,6
      évaluation, 3,6 sur 5 étoiles
      ·
      26 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Principes fondamentaux de l'IA générative

      Compétences que vous acquerrez: Grand modèle de langage (LLM), Éthique des données, Réseaux neuronaux artificiels, Google Cloud Platform, Ingénierie de requête, Création de contenu, Deep learning, Direction d’entreprise, Développement du programme, Intelligence artificielle, ChatGPT, Leadership stratégique, IA générative, Risque juridique, IBM Cloud, Éthique des affaires, OpenAI, Leadership et Management, Développement commercial, Transformation des entreprises

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • U

      University of Copenhagen

      Transformation du système alimentaire mondial

      Compétences que vous acquerrez: Innovation, Durabilité des entreprises, Comptabilité des petites entreprises, Environnement, Nutrition et régime alimentaire, Gestion des ressources environnementales, Politiques publiques, Réduction des déchets, Science de l'environnement, Chaîne d'approvisionnement, Pensée systémique

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      989 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    1…232425…834

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

    • Structurer les projets d'apprentissage automatique: DeepLearning.AI
    • Principes fondamentaux de l'IA pour les non-scientifiques des données: University of Pennsylvania
    • Développeur DeepLearning.AI TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Remise en question de la science médico-légale : Comment la science devrait s'exprimer devant les tribunaux: University of Lausanne
    • Statistiques bayésiennes : Du concept à l'analyse des données: University of California, Santa Cruz
    • R Ultimate 2023 - R for Data Science and Machine Learning: Packt
    • AI Agent Developer: Vanderbilt University
    • Analyser les données pour répondre aux questions: Google
    • Generative AI for Data Science with Copilot: Microsoft
    • Cybersécurité pour la science des données: University of Colorado Boulder

    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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