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    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
      Statut : Nouvelles compétences en matière d’IA
      Nouvelles compétences en matière d’IA
      G

      Google

      Analyse de données Google

      Compétences que vous acquerrez: Communication avec les parties prenantes, Analyse des Données, Compétences en matière d'entretien, Nettoyage des données, Logiciel Tableau, Éthique des données, Storytelling de données, Maîtrise des données, Tableau de bord, Validation des données, Rmarkdown, Réseautage professionnel, Visualisation interactive des données, Échantillonnage (statistiques), Ggplot2, Présentations, Présentation des données, Visualisation de Données, Logiciel de Feuille de Calcul, Logiciel de Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Projet Python pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Traitement des données, Web scraping, Manipulation des données, Science des données, Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Matplotlib, Tableau de bord, Logiciel de Visualisation de Données, Programmation en Python, Collecte de données, Jupyter

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I
      U
      I

      Plusieurs enseignants

      Data Science Foundations

      Compétences que vous acquerrez: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Big Data, Automation, Data Visualization Software, Data Collection, Data Science, GitHub, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D
      A

      Plusieurs enseignants

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, Infrastructure as Code (IaC), Terraform

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      M

      Microsoft

      Microsoft Power BI Analyste décisionnelle de données

      Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Schéma en étoile, Formules Excel, Nettoyage des données, Validation des données, Analyse des Données, Transformation de données, Modélisation des données, Tableau de bord, Storytelling de données, Microsoft Excel, Expressions d'analyse de données (DAX), Extrait, Présentation des données, Microsoft Copilot, Power BI, Logiciel de Visualisation de Données, Stockage des données, Logiciel de Feuille de Calcul, Visualisation interactive des données

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      7,3 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      SQL pour la Science des Données

      Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Analyse des Données, Bases de données relationnelles, Manipulation des données, Modélisation des données, Conception de la base de données, SQL, Qualité des données, Langage de requête, Gouvernance des données

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Analyse des Données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Data wrangling, Modélisation prédictive, Nettoyage des données, Pipelines de données, Importation/exportation de données, Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Analyse de régression, Manipulation des données, Statistiques descriptives, NumPy, Matplotlib, Analyse exploratoire des données (AED), Modélisation statistique, Apprentissage supervisé, Ingénierie des caractéristiques

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Analyse statistique, Analyse des Données, Distribution de probabilité, Bases de données relationnelles, Web scraping, Automatisation, Pandas (paquetage Python), Bases de données, Tableau de bord, Procédure stockée, Tests d'hypothèses statistiques, SQL, Logiciel de Visualisation de Données, Programmation en Python, Statistiques descriptives, Visualisation de Données, Statistiques, GitHub, Jupyter

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • D

      Duke University

      Compétences mathématiques de science des données

      Compétences que vous acquerrez: Tracé (graphique), Science des données, Analyse des Données, Produits dérivés, Graphique, Algèbre, Probabilité, Géométrie, Calculs, Statistiques, Mathématiques générales, Arithmétique, Statistiques bayésiennes

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      cours intensif en science des données

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Prise de décision fondée sur les données, Modélisation prédictive, Science des données, Gestion des données, Génie logiciel, Inférence statistique, Mesure de la performance, Conception du projet

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Science des données appliquée

      Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Data wrangling, Modélisation prédictive, Science des données, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse des Données, Web scraping, Automatisation, Importation/exportation de données, Pandas (paquetage Python), Plotly, Matplotlib, Tableau de bord, Analyse exploratoire des données (AED), Programmation en Python, Visualisation interactive des données, Seaborn, Présentation des données, Visualisation de Données, Jupyter

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données génomiques

      Compétences que vous acquerrez: Commandes Linux, Interface de ligne de commande, Analyse statistique, Science des données, Gestion des données, Analyse des Données, Biologie moléculaire, Analyse exploratoire des données (AED), Unix, Modélisation statistique, Bioinformatique, Tests d'hypothèses statistiques, Biostatistique, Pensée informatique, Méthodes statistiques, structures de données, Commandes Unix, Logiciel d'analyse des données, Jupyter, La programmation en R

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1234…834

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

    • Analyse de données Google: Google
    • Projet Python pour la science des données: IBM
    • Data Science Foundations: IBM
    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
    • Microsoft Power BI Analyste décisionnelle de données: Microsoft
    • SQL pour la Science des Données: University of California, Davis
    • Analyse des Données avec Python: IBM
    • Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL: IBM
    • Compétences mathématiques de science des données: Duke University
    • cours intensif en science des données: Johns Hopkins University

    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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