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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 California, Davis

      Maîtrise de l'information sur la santé pour l'analyse des données

      Compétences que vous acquerrez: Gouvernance des données, Systèmes de santé, Nettoyage des données, Gestion des données, Compilation des données, Analyse des Données, Dictionnaire de données, Modélisation des données, Qualité des données, Informatique de santé, Connaissance du secteur de la santé, Soins de santé, Analytique, Extrait, Intégration de données, Gestion des métadonnées, Validation des données, Gestion de l'information sur la santé, Taxonomie, Cartographie des données

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Data Science Decisions in Time: Using Causal Information

      Compétences que vous acquerrez: Precision Medicine, Clinical Trials, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Analytics, Decision Tree Learning, Business Analytics, Data Science, Strategic Decision-Making, Regression Analysis, Random Forest Algorithm, Medical Science and Research, Treatment Planning, Personalized Service, A/B Testing, Machine Learning, Online Advertising

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      Stratégie et gouvernance en matière d'IA

      Compétences que vous acquerrez: Gouvernance des données, Intelligence artificielle, Gouvernance, Innovation, Éthique des données, Stratégie organisationnelle, Prise de décision, Stratégie commerciale, Sécurité des données, Algorithmes, Transformation des entreprises, Normes et conduite éthiques, Informations d'identification personnelle, Apprentissage automatique

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      Introduction à la programmation de l'Internet des objets (IOT)

      Compétences que vous acquerrez: C (langage de programmation), Internet des objets, Logiciels embarqués, Conception et mise en œuvre du système, TCP/IP, Analyse des besoins, Linux, Systèmes embarqués, Systèmes électriques de base, Interface de programmation d'application (API), Débogage, Systèmes d'Exploitation, Environnements de développement intégré, Planification des tests, Conception du matériel, Réseaux sans fil, Exigences fonctionnelles, Matériel électronique, Mise en réseau générale, Conception des systèmes

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Master Microsoft Office 365 and Power Platform

      Compétences que vous acquerrez: Microsoft Power Platform, Microsoft Copilot, Prompt Engineering, Microsoft Power Automate/Flow, Power BI, Multimedia, Microsoft PowerPoint, Dashboard, Microsoft Excel, Excel Formulas, Microsoft Word, Microsoft 365, Data Visualization, Presentations, Spreadsheet Software, Microsoft Outlook, Data Integration, Business Intelligence, Business Process Automation, Productivity Software

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      C

      Coursera Project Network

      Getting Started with Microsoft Excel

      Compétences que vous acquerrez: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Productivity Software, Microsoft 365

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

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Introduction à l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Inférence statistique, Accès aux données, Apprentissage supervisé, Traitement des données, Analyse des Données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Nettoyage des données, Apprentissage non supervisé, Analyse statistique, Modélisation statistique, Arbre de classification et de régression (CART), Analyse exploratoire des données (AED), Analyse de régression, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Réduction de dimensionnalité, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Détection des anomalies, Apprentissage automatique

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,9 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l’apprentissage automatique : algèbre linéaire

      Compétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Algèbre linéaire, Science des données, Transformation de données, Algorithmes, Apprentissage automatique, Jupyter, NumPy, Programmation en Python, Manipulation des données

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Visualisation de Données avec R

      Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Diagrammes de dispersion, Composants UI, Analyse des données spatiales, La programmation en R, Interface utilisateur (UI), Shiny (Package (R)), Dépliant (logiciel), Ggplot2, Storytelling de données, Tracé (graphique), Graphiques en boîte, Tableau de bord, Logiciel de Visualisation de Données, Histogramme, Graphique

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Gestion des données commerciales et communication

      Compétences que vous acquerrez: Compte de résultat, Comptabilité générale, Business Analytics, Traitement des données, Flux de trésorerie, Évaluation des entreprises, Qualité des données, Tenue des comptes, Manipulation des données, Collecte de données, Comptabilité d'exercice, Storytelling de données, Gestion des ressources, Logiciel de Visualisation de Données, Analytique, Présentation des données, états financiers, Reconnaissance des revenus, Bilan, Visualisation de Données

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,2 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D
      U

      Plusieurs enseignants

      Programmation orientée objet en Java

      Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Programmation Java, Java, structures de données, Programmation orientée objet (POO), Analyse statistique, Test de logiciels, Analyse des Données, Cryptage, Interface utilisateur (UI), Programmation informatique, Débogage, Algorithmes, Tests de développement, Tests unitaires, Génie logiciel, Optimisation des performances, Principes de programmation, Programmation événementielle, Conception de logiciels

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Modèles linéaires avancés pour la science des données 2 : Modèles linéaires statistiques

      Compétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Probabilités et statistiques, Algèbre linéaire, La programmation en R, Calcul intégral, Analyse statistique, Modélisation statistique, Distribution de probabilité, Modélisation mathématique, Analyse de régression

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

      Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

    1…343536…834

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

    • Maîtrise de l'information sur la santé pour l'analyse des données: University of California, Davis
    • Data Science Decisions in Time: Using Causal Information: Johns Hopkins University
    • Stratégie et gouvernance en matière d'IA: University of Pennsylvania
    • Introduction à la programmation de l'Internet des objets (IOT): University of California, Irvine
    • Master Microsoft Office 365 and Power Platform: Microsoft
    • Getting Started with Microsoft Excel: Coursera Project Network
    • IBM Introduction à l'apprentissage automatique: IBM
    • Mathématiques pour l’apprentissage automatique : algèbre linéaire: Imperial College London
    • Visualisation de Données avec R: IBM
    • Gestion des données commerciales et communication: University of Illinois Urbana-Champaign

    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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