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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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    Apprenez à maîtriser une matière de manière approfondie en suivant une série de cours et de projets.
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    Explorez le catalogue de cours de science des données

    • C

      Coursera Instructor Network

      Data Science for Professionals

      Compétences que vous acquerrez: Predictive Modeling, Statistical Analysis, Data Manipulation, Data Analysis, Data Science, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistics, Data Cleansing, Data Processing, Data-Driven Decision-Making, Business Analytics, Exploratory Data Analysis, Machine Learning

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Fondements de la science des données : Inférence statistique

      Compétences que vous acquerrez: Recherche quantitative, Analyse statistique, Distribution de probabilité, Science des données, Éthique des données, Probabilités et statistiques, Probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Modélisation statistique, Détermination de la taille de l'échantillon, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Statistiques, Méthodes statistiques, Statistiques bayésiennes

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données : Statistiques et apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Analyse des Données, Science des données, Plotly, Analyse de régression, Probabilités et statistiques, Analyse exploratoire des données (AED), Rmarkdown, Analyse statistique, Dépliant (logiciel), Modélisation statistique, Probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Apprentissage statistique des machines, Ingénierie des caractéristiques, Algorithmes d'apprentissage automatique, Shiny (Package (R)), Inférence statistique, Visualisation de Données, Visualisation interactive des données

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California San Diego

      Big Data

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Évolutivité, Traitement des données, Théorie des graphes, Modélisation des données, Gestion des données, Apache Spark, Analyse du réseau, Conception de la base de données, Apache Hadoop, Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse statistique, Systèmes de gestion de bases de données, Présentation des données, Intégration de données, NoSQL, Data mining, Big Data, Apprentissage automatique appliqué

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Science des données appliquée avec R

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Transformation de données, Tracé (graphique), Analyse des Données, Storytelling de données, SQL, Web scraping, Conception de la base de données, Gestion des bases de données, Bases de données relationnelles, Dépliant (logiciel), Tableau de bord, Analyse exploratoire des données (AED), Shiny (Package (R)), Manipulation des données, Ggplot2, Présentation des données, Logiciel de Visualisation de Données, La programmation en R, Visualisation interactive des données

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      La voie express vers la science des données : Programmation Python

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Conception fonctionnelle, Importation/exportation de données, Tracé (graphique), Gestion des paquets et des logiciels, Pandas (paquetage Python), NumPy, Programmation informatique, Matplotlib, Principes de programmation, Seaborn, Manipulation des données, Histogramme, structures de données, Logiciel de Visualisation de Données, Visualisation de Données, Programmation en Python, Scripting, Langages de script

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à la programmation R pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Analyse des Données, Importation/exportation de données, Environnements de développement intégré, Web scraping, Analyse exploratoire des données (AED), Principes de programmation, Manipulation des données, structures de données, La programmation en R, Jupyter

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Python pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Traitement des données, Protocoles réseau, Manipulation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Web scraping, Modélisation des données, Importation/exportation de données, Bases de données relationnelles, Programmation informatique, Conception de la base de données, SQL, JSON, Programmation en Python, Collecte de données, Interface de programmation d'application (API), Principes de programmation, structures de données, Services web, Restful API, Langages de script

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • U

      University of London

      Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Manipulation des données, Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Apprentissage non supervisé, NumPy, Matplotlib, Statistiques descriptives, Algorithmes d'apprentissage automatique, Programmation en Python, Probabilités et statistiques, Statistiques, Visualisation de Données

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado System

      Science des données cliniques

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Traitement des données, Éthique des données, Modélisation des données, Exploration de texte, Recherche clinique, Conception de la base de données, Modélisation statistique, Manipulation des données, Google Cloud Platform, Bioinformatique, La programmation en R, Qualité des données, Modélisation des risques, Extrait, Unité de soins intensifs, Tidyverse (Package R), Gestion des données cliniques, Traitement du langage naturel (NLP), Informatique de santé

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Statistics For Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Correlation Analysis, Probability & Statistics, Statistics, Statistical Analysis, Data Analysis, Data Science, Probability Distribution, Descriptive Statistics, Statistical Inference

      3,9
      évaluation, 3,9 sur 5 étoiles
      ·
      33 avis

      Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      F

      Fractal Analytics

      Science des données fractales

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Conception centrée sur l'homme, Manipulation des données, Esprit Critique, Storytelling de données, SQL, Modélisation des données, Analyse exploratoire des données (AED), Conception de la base de données, Résolution de problèmes, Prise de décision, Ingénierie des caractéristiques, Expressions d'analyse de données (DAX), Présentation des données, Storyboard, Power BI, Visualisation de Données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Visualisation interactive des données

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    1…456…834

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

    • Data Science for Professionals: Coursera Instructor Network
    • Fondements de la science des données : Inférence statistique: University of Colorado Boulder
    • Science des données : Statistiques et apprentissage automatique: Johns Hopkins University
    • Big Data: University of California San Diego
    • Science des données appliquée avec R: IBM
    • La voie express vers la science des données : Programmation Python: University of Colorado Boulder
    • Introduction à la programmation R pour la science des données: IBM
    • Python pour tous: University of Michigan
    • Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python: University of London
    • Science des données cliniques: University of Colorado System

    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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