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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
      H

      Howard University

      Linear Algebra for Data Science Using Python

      Compétences que vous acquerrez: Data Wrangling, Linear Algebra, Regression Analysis, Data Manipulation, NumPy, Predictive Modeling, Dimensionality Reduction, Data Science, Applied Mathematics, Python Programming, Statistical Modeling, Mathematical Software, Supervised Learning, Data Visualization Software, Jupyter, Data Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning Methods, Numerical Analysis, Algebra

      4,3
      évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
      ·
      32 avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      P

      Packt

      Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Descriptive Statistics, Probability & Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Statistics, Data Analysis, Statistical Analysis, Regression Analysis, Analytics, Statistical Methods, Probability, Data Science, Statistical Modeling, Data-Driven Decision-Making, Statistical Inference, Probability Distribution, Predictive Analytics, Applied Machine Learning, Correlation Analysis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Anatomie

      Compétences que vous acquerrez: Urologie, Terminologie médicale, Respiration, Médecine générale, Anatomie, Signes vitaux, Gynécologie, Neurologie, Biologie, Pneumologie, Obstétrique et gynécologie, Cardiologie, Imagerie médicale, Orthopédie, Kinésiologie

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      3,9 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • U

      Universidad Austral

      Fundamentos de Excel para Negocios

      Compétences que vous acquerrez: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Data Analysis Software, Data Visualization, Data Entry, Business Mathematics, Data Import/Export, Productivity Software, Data Management, Financial Analysis

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      5,3 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      De l'engouement aux clients potentiels : Interagissez avec vos clients en ligne

      Compétences que vous acquerrez: Création de contenu, Analyse marketing, Engagement des clients, Gestion des Réseaux Sociaux, Le marketing appliqué aux réseaux sociaux, Campagnes sur les réseaux sociaux, Stratégie des réseaux sociaux, Publicité, Public cible, Sensibilisation à la marque, Publicité numérique

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      3,7 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Traitement automatique du langage naturel dans TensorFlow

      Compétences que vous acquerrez: IA générative, Exploration de texte, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Traitement des données, Traitement du langage naturel (NLP), Tensorflow

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Apprentissage automatique appliqué en Python

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Algorithme de forêt aléatoire, Apprentissage automatique appliqué, Arbre de décision, Apprentissage supervisé, Réduction de dimensionnalité, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage non supervisé

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      8,6 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California San Diego

      Programmation Java orientée objet : Structures de données et au-delà

      Compétences que vous acquerrez: Algorithmes, Programmation informatique, Programmation orientée objet (POO), Visualisation interactive des données, Programmation Java, Théorie des graphes, Programmation événementielle, Java, Analyse du réseau, Test de logiciels, Conception orientée objet, Interface utilisateur (UI), Tests de développement, Optimisation des performances, Conception de logiciels, structures de données, Adaptabilité, Tests unitaires, Communication technique, L'esprit de croissance

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Séquences, séries temporelles et prédiction

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Prévisions, Réseaux neuronaux artificiels, Traitement des données, Deep learning, Apprentissage automatique appliqué, Analyse des séries temporelles et prévisions, Tensorflow

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      É

      École Polytechnique Fédérale de Lausanne

      Programmation fonctionnelle en Scala

      Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Algorithmes, Programmation informatique, Programmation orientée objet (POO), Informatique distribuée, Apache Spark, Interface utilisateur (UI), Manipulation des données, Traitement des données, Programmation en Scala, Apache Hadoop, Conception de logiciels, Big Data, Optimisation des performances, Modèles de conception de logiciels, Visualisation (infographie), structures de données, Conception fonctionnelle, Données en temps réel, Principes de programmation

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Python for Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Pandas (Python Package), Time Series Analysis and Forecasting, Matplotlib, Data Visualization Software, Statistical Inference, Statistical Analysis, Seaborn, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, NumPy, Data Manipulation, Programming Principles, Python Programming, Regression Analysis, Forecasting

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • D

      Duke University

      Introduction à l'Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage par renforcement, Vision par ordinateur, Apprentissage automatique appliqué, Traitement du langage naturel (NLP), Analyse d'images, Apprentissage supervisé, Imagerie médicale, Apprentissage non supervisé

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    1…474849…834

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

    • Linear Algebra for Data Science Using Python: Howard University
    • Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics: Packt
    • Anatomie: University of Michigan
    • Fundamentos de Excel para Negocios: Universidad Austral
    • De l'engouement aux clients potentiels : Interagissez avec vos clients en ligne: Google
    • Traitement automatique du langage naturel dans TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Apprentissage automatique appliqué en Python: University of Michigan
    • Programmation Java orientée objet : Structures de données et au-delà: University of California San Diego
    • Séquences, séries temporelles et prédiction: DeepLearning.AI
    • Programmation fonctionnelle en Scala: École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    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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