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    • U

      University of Leeds

      An Introduction to Logic for Computer Science

      Compétences que vous acquerrez: Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Computational Logic, Computational Thinking, Algorithms, Theoretical Computer Science, Artificial Intelligence

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • I

      IBM

      Introduction à la vision par ordinateur et au traitement de l'image

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Traitement des données, Programmation informatique, Réseaux neuronaux artificiels, Visualisation (infographie), Applications en nuage, Réalité augmentée, Déploiement des applications, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, IBM Cloud, Tensorflow, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Nouvelles compétences en matière d’IA
      Nouvelles compétences en matière d’IA
      G

      Google

      Conception d'expérience utilisateur Google

      Compétences que vous acquerrez: Expérience Utilisateur, L'idée, Architecture de l'information, Conception de sites web, Compétences en matière d'entretien, Conception de sites web réactifs, Revues de conception, Réseautage professionnel, Conception de l'expérience utilisateur, Design Thinking, Présentations, Storyboard, Wireframing, Témoignage de l'utilisateur, Utilisabilité, Recherche utilisateur, Figma (Logiciel de conception), Recherche en design, Tests d'utilisabilité, Recherche UI/UX

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      L'IA pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Opportunités de marché, Apprentissage automatique, Deep learning, Science des données, Éthique des données, Réseaux neuronaux artificiels, Évaluation des besoins, Réflexion stratégique, Intelligence artificielle, Éthique des affaires, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Renforcement de l'esprit d'équipe, Gestion de l'ingénierie

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Analyse de régression, Analyse statistique, Manipulation des données, Transformation de données, Science des données, Algorithmes, Probabilités et statistiques, NumPy, Algorithmes d'apprentissage automatique, Algèbre linéaire, Mathématiques avancées, Ingénierie des caractéristiques, Calculs, Réseaux neuronaux artificiels, Statistiques, Apprentissage automatique, Programmation en Python, Jupyter, Réduction de dimensionnalité, Mathématiques appliquées

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      C

      Columbia University

      Premiers principes de la vision par ordinateur

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Vision par ordinateur, Théorie des graphes, Théorie des couleurs, Apprentissage non supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Algorithmes, Modélisation mathématique, Composants électroniques, Algorithmes d'apprentissage automatique, Visualisation (infographie), Analyse d'images, Imagerie médicale, Ingénierie de l'automatisation, Réalité virtuelle, Infographie, modélisation 3D, Photographie, Réduction de dimensionnalité, Estimation

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Analyse des Données, Science des données, Examen par les pairs, SQL, Modélisation des données, Maîtrise des données, Gestion des bases de données, Bases de données relationnelles, Bases de données, Procédure stockée, Conception de la base de données, Cloud Computing, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse de valeur et de rentabilité, Langage de requête, Jupyter, GitHub, Data mining, Big Data

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Développement du back-end IBM

      Compétences que vous acquerrez: Commandes Linux, Conteneurisation, Git (Système de contrôle des versions), Cartographie objet-relationnelle, Istio, MongoDB, Applications en nuage, Grafana, Projet ouvert de sécurité des applications web (OWASP), Script Shell, Architecture logicielle, Tests unitaires, Django (Framework Web), Cycle de vie du développement logiciel, NoSQL, Kubernetes, Déploiement des applications, Jupyter, OpenShift, Bash (langage de script)

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Data Presentation, Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Professional Networking, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Statistical Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis, Interviewing Skills

      Préparer un diplôme

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

      Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 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

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Principes fondamentaux du génie logiciel appliqué

      Compétences que vous acquerrez: Commandes Linux, Web scraping, Git (Système de contrôle des versions), Test de logiciels, Contrôle des versions, Cycle de vie du développement logiciel, Flask (Framework Web), Logiciel de collaboration, Gestion des fichiers, Architecture logicielle, Tests unitaires, GitHub, Conception de logiciels, Déploiement des applications, Programmation en Python, Automatisation, Script Shell, Scrum (développement de logiciels), Jupyter, Bash (langage de script)

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Science des Données Appliquée avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Analyse du réseau, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Exploration de texte, NumPy, Matplotlib, Manipulation des données, Visualisation (infographie), Théorie des graphes, Modèle de réseau, Visualisation interactive des données, Visualisation scientifique, Ingénierie des caractéristiques, Visualisation statistique, Apprentissage supervisé, Logiciel de Visualisation de Données, Traitement du langage naturel (NLP), Jupyter, Apprentissage automatique appliqué, Pandas (paquetage Python)

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…456…705

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

    • An Introduction to Logic for Computer Science: University of Leeds
    • Introduction à la vision par ordinateur et au traitement de l'image: IBM
    • Conception d'expérience utilisateur Google: Google
    • L'IA pour tous: DeepLearning.AI
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
    • Premiers principes de la vision par ordinateur: Columbia University
    • Introduction à la science des données: IBM
    • Développement du back-end IBM: IBM
    • Google Advanced Data Analytics: Google
    • Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL: IBM

    Questions fréquentes sur Computer Science

    Avant de commencer à apprendre l'informatique, vous devez acquérir une compréhension fondamentale du fonctionnement des ordinateurs, de la création de logiciels et de la manière dont les réseaux peuvent transmettre des données et des informations. Une expérience professionnelle dans le développement de logiciels, la gestion de projets et l'ingénierie logicielle serait utile, de même que l'apprentissage de langages de programmation tels que Java, SQL, Python et JavaScript. Ils ne sont toutefois pas nécessaires pour commencer à apprendre l'informatique. La possibilité d'apprendre de nouveaux domaines autour des ordinateurs peut vous aider à rassembler les connaissances nécessaires à l'apprentissage de l'informatique. ‎

    Les personnes les plus aptes à travailler dans le domaine de l'informatique sont souvent des diplômés en informatique qui ont commencé leur carrière dans le développement de logiciels, l'infrastructure de réseau ou le travail sur les réseaux locaux et les réseaux étendus (LAN/WAN). Le domaine de l'informatique couvre un large éventail d'emplois pour les personnes analytiques qui ont la capacité de coder, de penser en cours de processus et de gérer des projets à l'aide d'outils logiciels. Les personnes qui réussissent dans ce domaine sont souvent celles qui se tiennent au courant des pratiques de travail modernes. ‎

    Les algorithmes, les systèmes d'exploitation, la complexité informatique, la conception des ordinateurs, la théorie de l'information, les langages de programmation, les systèmes et l'architecture, le développement et les tests de logiciels, les applications web et les bases de données sont quelques-uns des sujets les plus récents qui intéressent les personnes qui apprennent l'informatique. En apprendre davantage sur l'un de ces sujets peut vous permettre d'acquérir une nouvelle compréhension des principes de l'informatique. ‎

    Les entreprises qui recrutent des personnes ayant une formation en informatique peuvent être à peu près n'importe lesquelles aujourd'hui. La technologie s'est implantée dans tant de secteurs que l'acquisition de connaissances en informatique peut vous permettre d'accéder rapidement à une nouvelle carrière dans le domaine technologique. Les entreprises recherchent des ingénieurs en logiciel, des administrateurs de base de données et des architectes de réseau hautement qualifiés pour répondre à leurs besoins en matière d'informatique. En orientant votre carrière dans cette direction, vous augmentez vos chances d'aider ces entreprises à se développer dans le cadre de leurs transformations numériques. ‎

    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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