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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

    • U

      University of London

      Diplomatie globale : les Nations unies dans le monde

      Compétences que vous acquerrez: Sciences politiques, Relations internationales, Gestion des conflits, Justice sociale, Services sociaux, Histoire du monde, Analyse politique, Défense des intérêts, Intervention en cas de crise, Politiques publiques, Gouvernance, Pensée systémique, Diplomatie

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Applied Python Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Data Visualization Software, PySpark, Data Visualization, Snowflake Schema, Data Storytelling, Site Reliability Engineering, Docker (Software), Databricks, Containerization, Interactive Data Visualization, Plotly, Data Pipelines, Kubernetes, Matplotlib, Apache Spark, Dashboard, Virtualization, MLOps (Machine Learning Operations), Devops Tools, Apache Hadoop

      3,8
      évaluation, 3,8 sur 5 étoiles
      ·
      95 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Principes de base de Microsoft 365

      Compétences que vous acquerrez: Formules Excel, Gestion des données, Logiciel de Feuille de Calcul, Multimédia, Présentations, Rédaction, Microsoft Word, Documentation technique, Microsoft PowerPoint, Édition, Gestion des documents, Saisie de données, Logiciel de collaboration, Microsoft Windows, Importation/exportation de données, Logiciels de productivité, Relecture, Visualisation de Données, Microsoft 365, Microsoft Excel

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Machine Learning

      Compétences que vous acquerrez: Inférence statistique, Analyse des Données, Nettoyage des données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Accès aux données, Apprentissage supervisé, Analyse exploratoire des données (AED), Arbre de classification et de régression (CART), Analyse statistique, Deep learning, Tests d'hypothèses statistiques, Apprentissage par renforcement, Modélisation prédictive, IA générative, Apprentissage non supervisé, Analyse de régression, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réduction de dimensionnalité

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,1 k avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      Optimisation des moteurs de recherche (SEO)

      Compétences que vous acquerrez: Examen par les pairs, Gestion des attentes, Analyse concurrentielle, Optimisation des moteurs de recherche, Création de contenu, Marketing numérique, Prévisions, Analyse web et SEO, Présentations, Recherche de mots-clés, Services à la clientèle, Le marketing appliqué aux réseaux sociaux, Google Analytics, Comportement du consommateur, Marketing, Public cible, Marketing de contenu, Stratégie des réseaux sociaux, Stratégie de contenu, Recherche utilisateur

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Santa Cruz

      Le codage pour tous : C et C++

      Compétences que vous acquerrez: Interface de ligne de commande, Programmation orientée objet (POO), Théorie des graphes, Environnements de développement intégré, Développement du programme, Modèles de conception de logiciels, Débogage, C (langage de programmation), Examen du code, Programmation informatique, structures de données, Systèmes de fichiers, Algorithmes, Intelligence artificielle, Examen technique des logiciels, Conception de jeux, C++ (langage de programmation), Informatique, Pensée informatique, Principes de programmation

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Santa Cruz

      C, Go, and C++: A Comprehensive Introduction to Programming

      Compétences que vous acquerrez: C++ (Programming Language), Go (Programming Language), Debugging, C (Programming Language), Data Structures, Object Oriented Programming (OOP), Software Design Patterns, Object Oriented Design, Code Review, Programming Principles, Computer Programming, Unit Testing, Algorithms, Command-Line Interface, Program Development, Integrated Development Environments, Software Testing, Computer Science, Computational Thinking, Graph Theory

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Análisis de Datos de Google

      Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Presentations, Rmarkdown, Data Presentation, Data Cleansing, Data Visualization, Data Literacy, Ggplot2, Data Validation, Spreadsheet Software, Data Visualization Software, Data Ethics, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Tableau Software, Data Processing, Dashboard, Business Analysis, Stakeholder Communications, Databases

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • D

      Duke University

      Des drones pour la science de l'environnement

      Compétences que vous acquerrez: Réglementations environnementales, Éthique des données, Recherche, Surveillance de l'environnement, Collecte de données, Droit de l'environnement, Normes et conduite éthiques, Information et technologie géospatiales, Science de l'environnement, Analyse d'images, Systèmes de positionnement global

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Capstone : Récupération, traitement et visualisation de données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Traitement des données, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse des Données, Manipulation des données, Programmation en Python, Données non structurées, Web scraping, Analyse exploratoire des données (AED), Collecte de données, Algorithmes

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      E

      Edureka

      Power BI for Data Science and Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Power BI, Business Intelligence, Data Modeling, Data Visualization Software, Data Analysis, Key Performance Indicators (KPIs), Dashboard, Data Storytelling, Text Mining, Data Science, Performance Metric, Data Cleansing, Image Analysis, Data Transformation, Data Manipulation, Natural Language Processing

      4
      évaluation, 4 sur 5 étoiles
      ·
      8 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • S

      Sciences Po

      Politique et économie de l'énergie internationale

      Compétences que vous acquerrez: Sciences politiques, Relations internationales, Énergie et services publics, L'offre et la demande, Économie, Gestion des ressources naturelles, Prévisions, Développement économique, Politique environnementale, Dynamique du marché, Environnement

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      1,9 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    1…363738…834

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

    • Diplomatie globale : les Nations unies dans le monde: University of London
    • Applied Python Data Engineering: Duke University
    • Principes de base de Microsoft 365: Microsoft
    • IBM Machine Learning: IBM
    • Optimisation des moteurs de recherche (SEO): University of California, Davis
    • Le codage pour tous : C et C++: University of California, Santa Cruz
    • C, Go, and C++: A Comprehensive Introduction to Programming: University of California, Santa Cruz
    • Análisis de Datos de Google: Google
    • Des drones pour la science de l'environnement: Duke University
    • Capstone : Récupération, traitement et visualisation de données avec Python: University of Michigan

    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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