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    Cours d'Apprentissage automatique en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de Apprentissage automatique

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Launching into Machine Learning en Français

      Compétences que vous acquerrez: Data Quality, Applied Machine Learning, Data Cleansing, Machine Learning Methods, Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Business Metrics, Machine Learning Algorithms, Data Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Google Cloud Platform, Big Data, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Test Data, Sampling (Statistics), Performance Tuning

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Utiliser Python pour accéder aux données Web

      Compétences que vous acquerrez: Web scraping, Accès aux données, TCP/IP, Services web, Environnement de développement, Capture des données, JSON, Interface de programmation d'application (API), Importation/exportation de données, EXtensible Markup Language (XML), Protocoles réseau, Restful API, HyperText Markup Language (HTML), Programmation en Python

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • D

      Deep Teaching Solutions

      Aprendendo a aprender: ferramentas mentais poderosas para ajudá-lo a dominar assuntos difíceis (em Português) [Learning How to Learn]

      Compétences que vous acquerrez: Productivity, Learning Strategies, Collaboration, Time Management, Willingness To Learn, Problem Solving, Persistence, Cognitive flexibility, Stress Management, Self-Awareness

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      4,1 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • N

      National Taiwan University

      機器學習技法 (Machine Learning Techniques)

      Compétences que vous acquerrez: Feature Engineering, Classification And Regression Tree (CART), Decision Tree Learning, Deep Learning, Statistical Machine Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Machine Learning, Random Forest Algorithm, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Dimensionality Reduction, Regression Analysis, Algorithms

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

      Intermédiaire · Cours · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Meta

      Ingénieur méta-base de données

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

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      V

      Vanderbilt University

      Programmation MATLAB pour les ingénieurs et les scientifiques

      Compétences que vous acquerrez: Programmation orientée objet (POO), Calculs d'ingénierie, Traitement des données, Analyse technique, Analyse des Données, Interface utilisateur (UI), Programmation informatique, Composants UI, Débogage, Méthodes statistiques, Logiciel de Visualisation de Données, Algorithmes, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Visualisation de Données, Logiciels mathématiques, Matlab, Analyse d'images, Principes de programmation, Conception de logiciels

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Ingénieur IBM Data Warehouse

      Compétences que vous acquerrez: Commandes Linux, MySQL, Bases de données relationnelles, Pipelines de données, Schéma en étoile, Flux d'air Apache, Conception de la base de données, IBM DB2, Entreposage de données, Gestion des fichiers, SQL, Extrait, Gestion des bases de données, Bash (langage de script), Tableau de bord, Apache Kafka, Magasin de données, Architecture et administration des bases de données, IBM Cognos Analytics, Script Shell

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • S

      Stanford University

      Introduction aux statistiques

      Compétences que vous acquerrez: Recherche quantitative, Tests d'hypothèses statistiques, Distribution de probabilité, Inférence statistique, Statistiques, Statistiques descriptives, Modélisation statistique, Analyse des Données, Analyse statistique, Analyse de régression, Probabilité, Analyse exploratoire des données (AED), Échantillonnage (statistiques), Méthodes statistiques, Collecte de données

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems

      Compétences que vous acquerrez: Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Regression Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Predictive Analytics, Python Programming, Machine Learning, Random Forest Algorithm

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

      Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      L

      LearnQuest

      Principes de l'apprentissage automatique pour la chaîne d'approvisionnement

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, structures de données, Analyse des Données, Transformation de données, Nettoyage des données, Programmation informatique, Analyse exploratoire des données (AED), Manipulation des données, Programmation en Python, Apprentissage automatique appliqué, Tracé (graphique), NumPy, Chaîne d'approvisionnement, Principes de programmation, Recherche opérationnelle, Pandas (paquetage Python)

      3,7
      évaluation, 3,7 sur 5 étoiles
      ·
      37 avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Google Career Essentials : Intelligence Artificielle

      Compétences que vous acquerrez: Innovation, Intelligence artificielle, Technologies émergentes, Éthique des données, Optimisation des processus, Gestion des flux de travail, Sensibilisation à la diversité, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Logiciel d'apprentissage automatique, Grand modèle de langage (LLM), Réflexion stratégique, ChatGPT, Sensibilisation à la sécurité, IA générative, Rédaction technique, Cadre de gestion des risques, Ingénierie de requête, Logiciels de productivité, Transformation numérique, Développement de la main-d'œuvre

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Algorithmes d'apprentissage automatique avec R dans le domaine de l'analyse commerciale

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Apprentissage supervisé, Modélisation prédictive, Business Analytics, Arbre de classification et de régression (CART), Apprentissage statistique des machines, Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), La programmation en R, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage non supervisé, Analyse prédictive, Analytique, Apprentissage automatique

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      38 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1…262728…419

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur machine learning .

    • Launching into Machine Learning en Français: Google Cloud
    • Utiliser Python pour accéder aux données Web: University of Michigan
    • Aprendendo a aprender: ferramentas mentais poderosas para ajudá-lo a dominar assuntos difíceis (em Português) [Learning How to Learn]: Deep Teaching Solutions
    • 機器學習技法 (Machine Learning Techniques): National Taiwan University
    • Ingénieur méta-base de données: Meta
    • Programmation MATLAB pour les ingénieurs et les scientifiques: Vanderbilt University
    • Ingénieur IBM Data Warehouse: IBM
    • Introduction aux statistiques: Stanford University
    • Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems: Coursera Project Network
    • Principes de l'apprentissage automatique pour la chaîne d'approvisionnement: LearnQuest

    Questions fréquentes sur Machine Learning

    L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui cherche à développer des systèmes informatiques capables d'apprendre à partir de données sans intervention humaine. Ces techniques puissantes reposent sur la création de modèles analytiques sophistiqués qui sont « formés » pour reconnaître des structures au sein d'un ensemble de données spécifique avant d'être libérés pour appliquer ces structures à un volume croissant de données, améliorant progressivement les performances sans instructions supplémentaires.

    Par exemple, l'apprentissage automatique ouvre la voie à des algorithmes de reconnaissance d'image de plus en plus précis. Les programmeurs humains fournissent un ensemble relativement restreint d'images catégorisées, comme par exemple « voitures » ou « pas des voitures », puis exposent les algorithmes à un nombre beaucoup plus important d'images afin qu'ils puissent apprendre. Bien que les algorithmes itératifs généralement utilisés dans l'apprentissage automatique ne soient pas nouveaux, la puissance des systèmes informatiques actuels a permis à cette méthode d'analyse de données de devenir plus efficace plus rapidement que jamais. ‎

    L'apprentissage automatique est une sorte de domaine hybride, situé à la croisée des chemins entre l'informatique, la science des données, les algorithmes et la théorie mathématique. Du côté de l'informatique, les ingénieurs en apprentissage automatique et d'autres professionnels dans ce domaine ont généralement besoin de solides compétences en génie logiciel, des fondamentaux comme la programmation en toute confiance et la capacité de codage à la connaissance globale des principes de conception de systèmes.

    Il est également important de connaître les concepts de la science des données, notamment en matière d'évaluation et de modélisation de données, afin de garantir que les algorithmes fonctionnent correctement et deviennent plus précis au fil du temps, et non moins. Enfin, l'apprentissage automatique s'appuyant fortement sur les algorithmes ainsi que sur les statistiques et les principes de probabilité qui les sous-tendent, une solide formation théorique en mathématiques peut également être précieuse. ‎

    Des compétences en apprentissage automatique peuvent ouvrir les portes de nombreux emplois. En effet, de plus en plus d'entreprises cherchent à exploiter ces techniques et l'intelligence artificielle (IA) pour automatiser des processus toujours plus nombreux. Certaines entreprises peuvent embaucher spécifiquement des ingénieurs en apprentissage automatique, mais les compétences en la matière peuvent également être importantes pour les scientifiques des données, les data analysts et les data engineers.

    Il existe également des métiers plus spécialisés pour les experts en apprentissage automatique. De nombreuses entreprises du secteur financier peuvent employer des analystes en informatique décisionnelle et des scientifiques de la décision en mesure de tirer parti de compétences en apprentissage automatique pour automatiser les systèmes afin de fournir des informations sur le marché. Quant aux entreprises qui développent l'Internet des objets (IoT) et s'appuient sur la reconnaissance vocale ou d'autres contributions humaines, elles peuvent faire appel à des ingénieurs de traitement du langage naturel ou des concepteurs d'apprentissage automatique centré sur l'homme. ‎

    Les compétences en apprentissage automatique peuvent ouvrir les portes à de nombreux rôles à forte demande dans la technologie et la recherche, notamment :

    • Apprentissage automatique
    • Scientifique des données
    • Chercheur en IA
    • Ingénieur en robotique
    • Analyste quantitatif en finance
    • Développeur de logiciels spécialisé dans l'IA
    • Les professionnels occupant ces rôles utilisent les techniques d'apprentissage automatique pour créer des solutions innovantes, améliorer la prise de décision basée sur les données et repousser les limites de l'intelligence artificielle.

    Découvrez quel rôle d'apprentissage automatique vous convient le mieux en répondant à notre quiz sur les carrières!‎

    Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris l'apprentissage automatique. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.‎

    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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